Twój kompletny przewodnik po rozszerzonej analityce

Z definicji zwiększanie polega na zwiększaniu wartości lub tworzeniu czegoś większego pod względem wielkości lub siły.

Mając to na uwadze, rozszerzona analityka dodaje mnóstwo wartości do konwencjonalnej analityki dzięki mocy sztucznej inteligencji. Przyjrzyjmy się dokładniej, czym jest analityka rozszerzona i jak ją rozumieć jako całość.

Zrozumienie rozszerzonej analityki

Rozszerzona analityka zachęca do demokratyzacji danych, umożliwiając większej liczbie osób w organizacji dostęp do analizy danych i spostrzeżeń.

Dzięki przetwarzaniu danych za pomocą rozszerzonej analityki usługi przesyłania strumieniowego online, takie jak Netflix i Amazon, mogą wyświetlać użytkownikowi dostosowane treści. Organizacje finansowe i rządowe wykorzystują istniejące dane eksplorowane i opracowywane przez rozszerzoną analitykę w celu identyfikacji i łagodzenia oznak oszustwa. Różne organizacje z sektora publicznego są w stanie lepiej służyć ludziom dzięki inteligencji opartej na rozszerzonej analityce.

Jak firmy mogą skorzystać z rozszerzonej analityki?

Posiadanie wizji przyszłości bez jej rozwijania może popchnąć Twój biznes we właściwym kierunku. Rozszerzona analityka może być siłą napędową, która skłania decydentów do podejmowania bardziej świadomych osądów przy użyciu cennych analiz danych. Oczywiście istnieją inne techniki, których organizacje używają, aby wyprzedzać czas. Na przykład twarde trendy można zidentyfikować za pomocą siły pewności, siły przewidywania, zdolności do odkrywania na nowo i redefiniowania.

Rozszerzona analityka może pomóc firmie w dostarczaniu lepszej analizy biznesowej. Mówiąc najprościej, BI może pomóc każdej firmie w podejmowaniu lepszych decyzji, wykorzystując dane, które zostały zebrane i przetworzone, co prowadzi do większych przychodów. Począwszy od szczytu lejka sprzedażowego do samego końca, a następnie ponownie angażując/zatrzymując kupujących, BI odgrywa kluczową rolę na każdym etapie cyklu życia marketingu i sprzedaży. Dobre narzędzie BI będzie zbierać dane z wewnętrznych i zewnętrznych źródeł firmy, aby zapewnić wgląd w przeszłość, teraźniejszość i przyszłość.

Dlaczego narzędzia BI wykorzystujące zautomatyzowaną analizę są lepsze od tradycyjnych narzędzi BI? To proste; Techniki AI, takie jak ML i NLP, robią różnicę.

Wcześniej narzędzia BI wykorzystywały kod lub programy oparte na regułach do analizowania i przetwarzania danych, a następnie nadawania im sensu. Chociaż to zadziałało, nie wystarczyło zapewnić organizacjom najnowocześniejszych spostrzeżeń, które naprawdę miały znaczenie. Z drugiej strony programy uczenia maszynowego są bardziej inteligentne. Nie tylko przestrzegają zasad; dostosowują się do zmian.

Program uczenia maszynowego może identyfikować wzorce i dalej przetwarzać dane na podstawie tych wzorców. Oznacza to, że potrafi improwizować na podstawie swoich przeszłych doświadczeń, podobnie jak ludzka inteligencja. Czterdzieści osiem procent przedsiębiorstw, które przyjęły ML, uznało wzrost rentowności za główne korzyści.

Inną techniką sztucznej inteligencji, która wprowadza różnicę, jest przetwarzanie lub generowanie języka naturalnego. Ludzie nie są w stanie czytać języka maszynowego, nie mówiąc już o analizowaniu i uzyskiwaniu z nich wglądu. I tu pojawia się generacja języka naturalnego (NLG).

NLG konwertuje ML na format bardziej czytelny dla człowieka. ML wykonuje całą pracę zaplecza, generując spostrzeżenia, a NLG przetwarza je w sposób zrozumiały dla użytkowników. Na przykład, jeśli narzędzie ML stwierdzi, że nastąpił wzrost sprzedaży w grudniu 2019 r., NLG może kontynuować i powiedzieć użytkownikowi, że od tego czasu jego sprzedaż wzrosła o 20%.

Ten format bardzo ułatwia użytkownikom nietechnicznym identyfikowanie spostrzeżeń. Może również przyjmować czytelne dla człowieka zapytania wyszukiwania i przekształcać wyniki w wizualizacje. Użytkownicy mogą wyszukiwać zapytania w sposób podobny do rozmowy z drugim człowiekiem.

Jak rozszerzona analityka wpływa na analizę biznesową (BI)?

Organizacje rządowe i firmy wykorzystują analizę danych w swoich codziennych działaniach w celu zwiększenia wydajności. Ostatecznie każda firma chce sprzedawać się lepiej. Czy to ich produkty, czy usługi – jedynym czynnikiem decydującym o ich sukcesie są generowane przychody. Konkurencja tak mocno uderzyła w każdy sektor biznesowy, że pokonanie jej nie wchodzi już w grę.

Każdy system BI jest napędzany analizą danych, która jest dalej przekształcana w praktyczne spostrzeżenia. Dane zbierane z różnych źródeł i przetwarzane w zrozumiałym formacie. Dawno minęły czasy, kiedy analityka była oparta na kodzie i zajęłoby miesiące, aby uzyskać kluczowe informacje przy użyciu ograniczonych możliwości pozyskiwania danych.

Dzięki rozszerzonej analityce i BI raporty są bardziej szczegółowe, a prognozy inteligentniejsze. CIO zauważa:

„Kombinacje ( BI i rozszerzona analityka ) zawarte w tych platformach oprogramowania sprawią, że każda funkcja będzie indywidualnie bardziej wydajna i bardziej wartościowa dla korzystających z nich ludzi biznesu”.

1. Lepsze podejmowanie decyzji

Dzięki skutecznym sposobom kopania danych i oferowania spostrzeżeń rozszerzona analityka zapewnia większą władzę decydentom. Systemy BI, które są zasilane rozszerzoną analityką, są w stanie odkrywać trendy.

Na przykład dzisiejsze narzędzia do inteligentnego wykrywania danych podwajają wartość biznesową dzięki inteligentnemu przygotowywaniu i automatycznej analizie kluczowych informacji. Są łatwe w użyciu i samoobsługowe, dzięki czemu różne działy mogą podejmować bardziej świadome decyzje.

2. Prognozowanie trendów biznesowych

Rozszerzona analityka pomaga firmom rozpoznawać trendy i wzorce, które pozwalają im lepiej planować i przygotowywać się na lepszą przyszłość. Uczenie maszynowe może identyfikować trendy biznesowe za pomocą modeli statystycznych na danych. Przekształcenie tych danych do postaci bardziej czytelnej dla człowieka jest wykonywane przez NLG.

Te przydatne spostrzeżenia stanowią następnie solidną podstawę do prognozowania przyszłych kierunków działań dla każdego przedsiębiorstwa, takich jak przewidywanie zmian w popycie na produkty, nowych potencjalnych lokalizacji klientów, sezonowych wymagań i nie tylko. Dla firm, takich jak podróże, turystyka i hotelarstwo, identyfikacja i przewidywanie wzorców zakupowych klientów jest nieocenione, ponieważ pozwala im przewidywać kolejne kroki w marketingu i sprzedaży.

Poniżej znajduje się przykład pulpitu wskaźników KPI wydajności linii lotniczych, który monitoruje wydajność każdej linii lotniczej, śledząc każdy wskaźnik KPI wydajności. Te inteligentne funkcje śledzenia pomagają im poprawić jakość obsługi klienta.

Źródło

3. Szybsze wyniki

Przetwarzanie danych za pomocą sztucznej inteligencji jest nie tylko wydajniejsze, ale także szybsze. Tradycyjne systemy BI trwały miesiące, aby oczyścić, przeanalizować dane i dostarczyć wglądu dzięki ręcznemu czesaniu rekordów. rozszerzona analityka automatyzuje etapy przetwarzania danych i może usprawnić BI w ciągu kilku dni. Szybszy wgląd oznacza większą władzę w rękach decydentów, co przyspieszy proces podejmowania decyzji.

4. Uwolnienie czasu dla analityków danych

Często firmy polegają na analitykach danych obywatelskich lub wsparciu IT, aby analizować dane, analizować i dostarczać spostrzeżenia. Dzięki rozszerzonej analityce wykorzystującej zautomatyzowaną analizę danych i narzędzia do przetwarzania AI, analitycy danych mogą wykorzystać swój cenny czas na coś bardziej produktywnego. Pozwala również mniej wykwalifikowanym użytkownikom na samodzielne uzyskanie wglądu bez żadnych zewnętrznych zależności.

5. Osadzanie analityki wszędzie

Rozszerzona analityka oferuje samodzielne widżety analityczne, które umożliwiają użytkownikom uzyskiwanie informacji z ich pulpitów nawigacyjnych i dodawanie ich w przepływie pracy lub w dowolnym innym miejscu. Ponadto obok spostrzeżeń można osadzać różne działania sprzedażowe i marketingowe.

Na przykład firma Kodak łączy wbudowane funkcje analityczne Yellowfin w swoim oprogramowaniu do obsługi procesów drukowania, Prinergy. Dzięki aplikacji Prinergy klienci mogą prognozować zapotrzebowanie na zasoby i dostępność, śledząc zużycie atramentu, liczbę przebiegów druku, wielkość produkcji i trendy.

6. Udostępnianie danych

Im szybciej dane zostaną udostępnione zespołowi, tym bardziej produktywny będzie każdy z nich. Rozszerzona analityka nie tylko oferuje dane do analizy i przetwarzania, ale także może być udostępniana. Rozszerzone platformy analityczne zapewniają swoim użytkownikom funkcję sieci społecznościowej na swoim pulpicie nawigacyjnym.

Po odkryciu spostrzeżeń można je udostępniać w różnych oddziałach lub decydentach organizacji za pośrednictwem platformy sieci społecznościowej. Takie udostępnianie danych tworzy lepszy, bardziej przejrzysty i szybszy sposób podejmowania ważnych decyzji.

Kto korzysta z rozszerzonej analityki – i dlaczego?

Rozszerzona analityka jest cenna nie tylko dla firm. Pozwala na demokratyzację danych, co oznacza, że ​​analizy i spostrzeżenia są teraz dostępne za pośrednictwem różnych działów organizacji. Wpływa to na decydentów, osoby niepodejmujące decyzji, użytkowników i użytkowników końcowych.

Klienci

Rozszerzona analityka może być częścią oprogramowania lub aplikacji, z której Klienci korzystają bez wiedzy. Jak wspomniano powyżej, widzieliśmy, jak firma Kodak osadza analitykę w swoim oprogramowaniu, które jest używane przez klientów do monitorowania dostępności zasobów, zużycia atramentu, liczby wydruków i nie tylko. Pomaga to klientom efektywnie zarządzać zużyciem atramentu.

Interesariusze i partnerzy

Dzięki zaawansowanej inteligencji w rozszerzonej analityce, interesariusze i partnerzy przedsiębiorstw mogą podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące zakupów, działań strategicznych, kontroli jakości, pozyskiwania klientów, zatrzymywania i wielu innych.

Sztuczna inteligencja w rozszerzonej analityce ujawni więcej spostrzeżeń niż to, o co proszono, w ten sposób dodając ogromną wartość dla firm i ich interesariuszy. Inteligentne wykrywanie danych pozwala interesariuszom biznesowym i partnerom odkrywać i wizualizować spostrzeżenia w postaci prognoz, linków, korelacji, ukrytych wzorców itp.

Naukowcy i analitycy danych

Naukowcy zajmujący się danymi są rzadkością. Badanie przeprowadzone przez McKinsey pokazuje, że do 2024 r. wystąpi ogromny niedobór naukowców zajmujących się danymi – około 250 000 w samych Stanach Zjednoczonych. Niemniej jednak wprowadzenie rozszerzonej analityki odciążyło naukowców zajmujących się danymi.

Wcześniej polegały one wyłącznie na budowaniu algorytmów predykcji, uruchamianiu powtarzalnych raportów i zapytań. Teraz mogą skoncentrować swój czas i wysiłki na bardziej produktywnych kwestiach. Mogą wykorzystać zaawansowaną sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do rozwiązywania bardziej złożonych problemów.

Dyrektorzy marketingu

Marketerzy to zazwyczaj użytkownicy nietechniczni. rozszerzona analityka może drastycznie zmienić ich codzienne działania. Aby mieć pewność, że marketerzy zmieszczą się w budżecie, muszą wybrać skuteczniejsze programy informacyjne. Programy, które działały dla nich wcześniej i/lub które działały ogólnie (syndykacja danych lub syndykacja recenzji produktów).

Dzięki rozszerzonej analityce marketerzy mogą podejmować lepsze decyzje dotyczące wyboru kampanii. Nie będą już musieli polegać na swoim zespole analitycznym, ponieważ władza jest teraz w ich rękach. Aby to ułatwić, marketerzy mogą wykorzystać analizy konwersacyjne, takie jak chatboty oparte na sztucznej inteligencji, aby uzyskać dostęp do spostrzeżeń po prostu o to prosząc.

Menedżerowie marki

Aby mieć pewność, że ich produkty i usługi rezonują z klientami, menedżerowie marki muszą być na bieżąco z trendami rynkowymi i konkurentami. Rozszerzone narzędzia analityczne pozwalają im łatwo znajdować głębokie spostrzeżenia, zależności i korelacje. W ten sposób umożliwienie menedżerom marek podejmowania mądrzejszych decyzji marketingowych.

73% konsumentów preferuje spersonalizowaną reklamę. Rozszerzone narzędzia analityczne mogą ogromnie pomóc menedżerom marek w personalizacji kampanii reklamowych i marketingowych.

Sprzedawcy

Czas jest niezwykle istotny dla sprzedawców. Opóźnienie w działaniu na istniejące analizy może kosztować klienta. Udowodniono, że rozszerzone analizy przyspieszają i poprawiają wyniki na różnych etapach procesu marketingowego i sprzedażowego. Podobnie jak marketerzy, sprzedawcy również nie muszą czekać ani polegać na analitykach danych, aby przekształcić dane w spostrzeżenia.

Mogą sprawdzać swoje wygrane, straty, wskaźniki wydajności, sprzedaż w oparciu o lokalizację i nie tylko, korzystając z wyszukiwania w języku naturalnym w panelu analitycznym udostępnianym przez rozszerzone narzędzia analityczne. Szef sprzedaży może korzystać z pulpitu nawigacyjnego, aby mieć zakładkę na temat wydajności każdego przedstawiciela handlowego.

Wniosek

Dane poruszają świat, a organizacje wydają mnóstwo swojego budżetu na wykorzystanie zebranych danych. Systemy BI oferują przetwarzanie i analizę danych firmowych w celu wspomagania podejmowania decyzji. Niestety niewiele jest informacji, które mogą wpłynąć na Twój biznes. Kiedy BI jest napędzany przez rozszerzoną analitykę, tworzy bardziej inteligentny i zaawansowany zautomatyzowany system analityczny.

Wykorzystując kompetencje technik sztucznej inteligencji, takich jak ML i przetwarzanie języka naturalnego, rozszerzona analityka oferuje zupełnie nowy poziom inteligencji biznesowej. Jest określany jako zakłócacz, który może zmienić sposób opracowywania treści analitycznych. Przedsiębiorstwa wdrażające rozszerzoną analitykę na swoich platformach BI na wczesnym etapie mogą zauważyć bezprecedensową szybkość analizy i przewagę nad konkurencją.

Uzyskaj lepszy wgląd we wszystkie zagadnienia związane z analizą, korzystając z platformy odpowiedniej do potrzeb Twojej firmy – tylko w G2.