Panduan Lengkap Anda untuk Augmented Analytics

Menurut definisi, menambah melibatkan peningkatan nilai atau membuat sesuatu yang lebih besar dalam ukuran atau kekuatan.

Dengan pemikiran ini, analitik tambahan menambahkan banyak nilai ke analitik konvensional dengan kekuatan kecerdasan buatan. Mari selami lebih dalam apa itu augmented analytics dan bagaimana memahaminya secara keseluruhan.

Memahami analitik tambahan

Augmented analytics mendorong demokratisasi data dengan memberdayakan lebih banyak orang dalam suatu organisasi untuk mengakses data analytics dan wawasan.

Dengan data yang diolah menggunakan analitik tambahan, layanan streaming online seperti Netflix dan Amazon dapat menampilkan konten yang disesuaikan untuk pengguna. Organisasi keuangan dan pemerintah menggunakan data yang ada yang ditambang dan dikembangkan dengan analitik tambahan untuk mengidentifikasi dan mengurangi tanda-tanda penipuan. Berbagai organisasi di sektor publik mampu melayani orang-orang dengan kecerdasan yang didukung oleh augmented analytics dengan lebih baik.

Bagaimana bisnis dapat memanfaatkan analitik tambahan?

Memiliki visi masa depan tanpa membiarkannya terungkap dengan sendirinya dapat mendorong bisnis Anda ke arah yang benar. analitik tambahan dapat menjadi kekuatan pendorong yang mengarahkan pengambil keputusan untuk membuat penilaian yang lebih tepat menggunakan analitik data yang berharga. Tentu saja, ada teknik lain yang digunakan organisasi untuk tetap menjadi yang terdepan. Misalnya, tren sulit dapat diidentifikasi dengan menggunakan kekuatan kepastian, kekuatan antisipasi, kemampuan untuk menemukan kembali dan mendefinisikan kembali.

Augmented analytics dapat membantu bisnis dalam memberikan intelijen bisnis yang lebih baik. Sederhananya, BI dapat membantu bisnis apa pun membuat keputusan yang lebih baik dengan menggunakan data yang telah dikumpulkan dan diproses, yang menghasilkan lebih banyak pendapatan. Mulai dari atas saluran penjualan hingga ujung bawah, dan kemudian melibatkan kembali/mempertahankan pembeli, BI memainkan peran kunci dalam setiap tahap siklus hidup pemasaran dan penjualan. Alat BI yang baik akan mengumpulkan data dari sumber internal dan eksternal bisnis untuk memberikan wawasan masa lalu, sekarang, dan masa depan.

Mengapa alat BI yang menggunakan analitik otomatis lebih baik daripada alat BI tradisional? Itu mudah; Teknik AI seperti ML dan NLP membuat perbedaan.

Sebelumnya, alat BI menggunakan kode atau program berbasis aturan untuk menganalisis dan memproses data dan kemudian memahaminya. Meskipun berhasil, itu tidak cukup untuk memberi organisasi wawasan mutakhir yang benar-benar membuat perbedaan. Program pembelajaran mesin, di sisi lain, lebih cerdas. Mereka tidak hanya mengikuti aturan; mereka beradaptasi dengan perubahan.

Program pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi pola dan memproses data lebih lanjut berdasarkan pola tersebut. Ini berarti bahwa ia dapat berimprovisasi berdasarkan pengalaman masa lalunya, seperti kecerdasan manusia. Empat puluh delapan persen perusahaan yang mengadopsi ML melihat peningkatan profitabilitas sebagai manfaat utamanya.

Teknik AI lain yang membawa perbedaan adalah pemrosesan atau generasi bahasa alami. Manusia tidak mungkin membaca bahasa mesin, apalagi menganalisis dan mendapatkan wawasan dari mereka. Di situlah generasi bahasa alami (NLG) muncul.

NLG mengubah ML menjadi format yang lebih mudah dibaca manusia. ML melakukan semua pekerjaan backend dengan menghasilkan wawasan, dan NLG memprosesnya dengan cara yang dapat dipahami pengguna. Misalnya, jika alat ML menemukan bahwa ada peningkatan penjualan pada bulan Desember 2019, NLG dapat melanjutkan dan memberi tahu pengguna bahwa penjualan mereka telah meningkat sebesar 20% sejak saat itu.

Format ini sangat memudahkan pengguna non-teknis untuk mengidentifikasi wawasan. Itu juga dapat menerima kueri pencarian yang dapat dibaca manusia dan mengubah hasilnya menjadi visual. Pengguna dapat mencari kueri dengan cara yang mirip dengan berbicara dengan manusia lain.

Bagaimana augmented analytics memengaruhi kecerdasan bisnis (BI)?

Organisasi dan bisnis pemerintah memanfaatkan analitik data dalam aktivitas sehari-hari mereka untuk meningkatkan efisiensi. Pada akhirnya, setiap bisnis ingin menjual lebih baik. Baik itu produk atau layanan mereka – satu-satunya faktor yang mendorong kesuksesan mereka adalah pendapatan yang dihasilkan. Persaingan telah memukul begitu keras di setiap sektor bisnis sehingga tidak lagi menjadi pilihan.

Setiap sistem BI didorong dengan analitik data yang selanjutnya diubah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber dan diproses dalam format yang dapat dimengerti. Lewatlah sudah hari-hari ketika analitik berbasis kode dan akan memakan waktu berbulan-bulan untuk menghasilkan wawasan utama menggunakan kemampuan sumber data yang terbatas.

Dengan augmented analytics dan BI, laporannya lebih terperinci, dan prediksinya lebih cerdas. Catatan CIO:

“Kombinasi ( BI dan analitik tambahan ) yang disertakan dalam platform perangkat lunak ini akan membuat setiap fungsi lebih kuat secara individual dan lebih berharga bagi pebisnis yang menggunakannya.”

1. Pengambilan keputusan yang lebih baik

Dengan cara menggali data yang efektif dan menawarkan wawasan, analitik yang ditingkatkan memberikan kekuatan yang lebih kuat di tangan para pembuat keputusan. Sistem BI yang didorong dengan analitik tambahan mampu menemukan wawasan yang sedang tren.

Misalnya, alat penemuan data pintar saat ini telah terbukti menggandakan nilai bisnis dengan mempersiapkan secara cerdas, menganalisis wawasan utama secara otomatis. Mereka mudah digunakan dan dapat diservis sendiri, memungkinkan departemen yang berbeda untuk membuat keputusan yang lebih tepat.

2. Memprediksi tren bisnis

Augmented analytics membantu bisnis mengenali tren dan pola yang memungkinkan mereka merencanakan dan mempersiapkan diri dengan lebih baik untuk masa depan yang lebih kuat. Pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi tren bisnis menggunakan model statistik pada data. Mengubah data ini menjadi bentuk yang lebih dapat dibaca manusia dilakukan oleh NLG.

Wawasan yang berguna ini kemudian bertindak sebagai dasar yang kuat untuk memperkirakan tindakan di masa depan untuk perusahaan mana pun seperti mengantisipasi perubahan permintaan produk, lokasi pelanggan potensial baru, permintaan musiman, dan banyak lagi. Untuk bisnis seperti perjalanan, pariwisata, dan perhotelan, mengidentifikasi dan memprediksi pola pembelian pelanggan sangat berharga karena memungkinkan mereka memperkirakan langkah selanjutnya dalam pemasaran dan penjualan.

Di bawah ini adalah contoh dashboard KPI maskapai kinerja harian yang memantau kinerja setiap maskapai dengan melacak setiap KPI kinerja. Kemampuan pelacakan cerdas ini membantu mereka meningkatkan pengalaman pelanggan mereka.

Sumber

3. Hasil lebih cepat

Mengolah data menggunakan AI tidak hanya lebih efisien, tetapi juga lebih cepat. Sistem BI tradisional membutuhkan waktu berbulan-bulan untuk membersihkan, menganalisis data, dan memberikan wawasan karena menyisir catatan secara manual. augmented analytics mengotomatiskan langkah-langkah untuk memproses data dan dapat merampingkan BI dalam beberapa hari. Wawasan yang lebih cepat berarti lebih banyak kekuatan di tangan pembuat keputusan yang akan mempercepat proses pengambilan keputusan.

4. Waktu luang untuk ilmuwan data

Seringkali bisnis mengandalkan ilmuwan data warga atau dukungan TI untuk mengolah data, menganalisis, dan memberikan wawasan. Dengan analitik tambahan menggunakan analisis data otomatis dan alat pemrosesan AI, analis data ini dapat menggunakan waktu berharga mereka untuk sesuatu yang lebih produktif. Ini juga memungkinkan pengguna yang kurang terampil untuk mendapatkan wawasan sendiri tanpa ketergantungan eksternal.

5. Menyematkan analitik di mana-mana

Augmented analytics menawarkan widget analitik mandiri yang memungkinkan pengguna mengambil wawasan dari dasbor mereka dan menambahkannya dalam alur kerja atau di mana pun. Selain itu, berbagai tindakan penjualan dan pemasaran dapat disematkan di samping wawasan.

Misalnya, Kodak menggabungkan analisis tertanam Yellowfin ke dalam perangkat lunak alur kerja pencetakan mereka, Prinergy. Dengan aplikasi Prinergy, pelanggan mereka dapat memperkirakan kebutuhan dan ketersediaan sumber daya dengan melacak penggunaan tinta, jumlah lintasan cetak, volume produksi, dan tren.

6. Berbagi data

Semakin cepat data dibagikan dengan tim, semakin produktif masing-masing. augmented analytics tidak hanya menawarkan data untuk dianalisis dan diproses, tetapi juga dapat dibagikan. platform analitik tambahan memberi penggunanya fitur jejaring sosial di dasbor mereka.

Ketika wawasan ditemukan, mereka dapat dibagikan di berbagai cabang atau pengambil keputusan organisasi melalui platform jejaring sosial. Berbagi data ini menciptakan cara yang lebih baik, lebih transparan, dan lebih cepat dalam mengambil keputusan penting.

Siapa yang menggunakan analitik tambahan – dan mengapa?

Augmented analytics tidak hanya berharga untuk bisnis. Ini memungkinkan demokratisasi data, yang berarti bahwa analitik dan wawasan sekarang dapat diakses melalui berbagai departemen organisasi. Ini berdampak pada pembuat keputusan, bukan pembuat keputusan, pengguna, dan pengguna akhir.

Pelanggan

Augmented analytics dapat menjadi bagian dari perangkat lunak atau aplikasi yang digunakan Pelanggan tanpa diketahui. Seperti disebutkan di atas, kami telah melihat bagaimana Kodak menyematkan analitik dengan perangkat lunak mereka yang digunakan oleh pelanggan mereka untuk memantau ketersediaan sumber daya, penggunaan tinta, jumlah cetakan, dan banyak lagi. Ini membantu pelanggan mengelola penggunaan tinta mereka secara efisien.

Pemangku kepentingan dan mitra

Dengan kecerdasan canggih dalam analitik tambahan, pemangku kepentingan dan mitra perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih tepat tentang pengadaan, aktivitas strategis, kontrol kualitas, akuisisi pelanggan, retensi, dan banyak lagi.

AI dalam analitik tambahan akan mengungkapkan lebih banyak wawasan daripada yang diminta, sehingga menambah nilai luar biasa bagi bisnis dan pemangku kepentingan mereka. Penemuan data yang cerdas memungkinkan pemangku kepentingan dan mitra bisnis untuk menemukan dan memvisualisasikan wawasan dalam bentuk prediksi, tautan, korelasi, pola tersembunyi, dll.

Ilmuwan dan analis data

Ilmuwan data jarang ditemukan. Sebuah studi oleh McKinsey menunjukkan bahwa akan ada kekurangan besar ilmuwan data – sekitar 250.000 di AS saja pada tahun 2024. Meskipun demikian, masuknya analitik tambahan telah mengurangi beban para ilmuwan data.

Sebelumnya, mereka hanya diandalkan untuk membangun algoritme prediksi, menjalankan laporan dan kueri berulang. Sekarang, mereka dapat memfokuskan waktu dan upaya mereka pada masalah yang lebih produktif. Mereka dapat memanfaatkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin tingkat lanjut untuk memecahkan masalah yang lebih kompleks.

eksekutif pemasaran

Pemasar biasanya pengguna non-teknis. augmented analytics dapat secara drastis mengubah operasi mereka setiap hari. Untuk memastikan bahwa pemasar tetap sesuai anggaran, mereka perlu memilih program penjangkauan yang lebih efektif. Program yang telah bekerja untuk mereka sebelumnya dan / atau yang telah bekerja secara umum (sindikasi data atau sindikasi ulasan produk).

Dengan augmented analytics, pemasar dapat membuat keputusan yang disempurnakan tentang kampanye apa yang harus dipilih. Mereka tidak perlu lagi bergantung pada tim analitik karena kekuatan ada di tangan mereka. Untuk membuatnya lebih mudah, pemasar dapat memanfaatkan analitik percakapan seperti chatbot bertenaga AI untuk mengakses wawasan hanya dengan memintanya.

Manajer merek

Untuk dapat memastikan bahwa produk dan layanan mereka beresonansi dengan pelanggan mereka, manajer merek diharuskan untuk tetap mengikuti tren pasar dan pesaing mereka. alat analitik tambahan memungkinkan mereka menemukan wawasan, dependensi, dan korelasi yang mendalam dengan mudah. Dengan demikian, memberdayakan manajer merek untuk membuat keputusan pemasaran yang lebih cerdas.

Tujuh puluh tiga persen konsumen lebih menyukai iklan yang dipersonalisasi. Alat analisis tambahan dapat sangat membantu manajer merek dalam mempersonalisasi kampanye iklan dan pemasaran.

tenaga penjual

Waktu sangat penting bagi tenaga penjualan. Keterlambatan dalam bertindak berdasarkan analitik yang ada dapat merugikan mereka sebagai pelanggan. augmented analytics telah terbukti mempercepat dan meningkatkan hasil di berbagai tahap jalur pemasaran dan penjualan. Seperti pemasar, tenaga penjualan juga tidak perlu menunggu atau bergantung pada analis data untuk mengubah data menjadi wawasan.

Mereka dapat memeriksa kemenangan, kerugian, metrik kinerja, penjualan berbasis lokasi, dan banyak lagi dengan pencarian bahasa alami di dasbor analitik yang disediakan oleh alat analitik tambahan. Kepala penjualan dapat menggunakan dasbor untuk mengawasi kinerja setiap perwakilan penjualan.

Kesimpulan

Data menggerakkan dunia, dan organisasi menghabiskan banyak anggaran mereka untuk memanfaatkan data yang dikumpulkan. Sistem BI menawarkan untuk memproses dan menganalisis data perusahaan untuk membantu pengambilan keputusan. Sayangnya, tidak banyak yang mengungkap wawasan yang dapat membuat perbedaan bagi bisnis Anda. Ketika BI didorong oleh analitik tambahan, itu menciptakan sistem analitik otomatis yang lebih cerdas dan kuat.

Memanfaatkan kompetensi teknik AI seperti ML dan pemrosesan bahasa alami, augmented analytics menawarkan tingkat kecerdasan bisnis yang sama sekali baru. Ini disebut sebagai pengganggu yang dapat mengubah cara konten analitik dikembangkan. Perusahaan yang mengadopsi augmented analytics ke dalam platform BI mereka pada tahap awal dapat melihat kecepatan wawasan yang belum pernah terjadi sebelumnya dan keunggulan kompetitif.

Dapatkan lebih banyak wawasan tentang semua hal analitik dengan menggunakan platform yang tepat untuk kebutuhan perusahaan Anda – hanya di G2.