Seu guia completo para análise aumentada

Por definição, aumentar envolve aumentar o valor ou tornar algo maior em tamanho ou força.

Com isso em mente, a análise aumentada agrega muito valor à análise convencional com o poder da inteligência artificial. Vamos nos aprofundar no que é análise aumentada e como entendê-la como um todo.

Entendendo a análise aumentada

A análise aumentada incentiva a democratização de dados, capacitando mais pessoas em uma organização a acessar análises e insights de dados.

Com dados processados ​​usando análise aumentada, serviços de streaming online como Netflix e Amazon podem exibir conteúdo personalizado para o usuário. Organizações financeiras e governamentais usam dados existentes extraídos e desenvolvidos por análise aumentada para identificar e mitigar sinais de fraude. Várias organizações do setor público são capazes de atender melhor as pessoas com inteligência alimentada por análise aumentada.

Como as empresas podem aproveitar a análise aumentada?

Ter uma visão do futuro sem deixá-lo se desdobrar pode impulsionar seus negócios na direção certa. A análise aumentada pode ser a força motriz que leva os tomadores de decisão a fazer julgamentos mais bem informados usando análises de dados preciosos. Claro, existem outras técnicas que as organizações usam para ficar à frente do tempo. Por exemplo, tendências difíceis podem ser identificadas usando o poder da certeza, o poder da antecipação, a capacidade de reinventar e redefinir.

A análise aumentada pode ajudar uma empresa a fornecer uma melhor inteligência de negócios. Simplificando, o BI pode ajudar qualquer empresa a tomar melhores decisões usando dados que foram coletados e processados, o que gera mais receita. Começando do topo do funil de vendas até o final, e depois reengajando/retendo os compradores, o BI desempenha um papel fundamental em todas as etapas do ciclo de vida de marketing e vendas. Uma boa ferramenta de BI coletará dados de fontes internas e externas do negócio para fornecer insights passados, presentes e futuros.

Por que as ferramentas de BI que usam análises automatizadas são melhores do que as ferramentas de BI tradicionais? É simples; Técnicas de IA como ML e PNL fazem a diferença.

Anteriormente, as ferramentas de BI usavam códigos ou programas baseados em regras para analisar e processar dados e, em seguida, entendê-los. Embora tenha funcionado, não foi suficiente fornecer às organizações insights de ponta que realmente fizeram a diferença. Os programas de aprendizado de máquina, por outro lado, são mais inteligentes. Eles não seguem apenas as regras; adaptam-se às mudanças.

Um programa de aprendizado de máquina pode identificar padrões e processar dados adicionais com base nesses padrões. Isso significa que ele pode improvisar com base em suas experiências passadas, assim como a inteligência humana. Quarenta e oito por cento das empresas que adotaram o ML viram um aumento na lucratividade como seus principais benefícios.

Outra técnica de IA que traz a diferença é o processamento ou geração de linguagem natural. Os humanos não podem ler a linguagem da máquina, muito menos analisá-la e obter insights dela. É aí que a geração de linguagem natural (NLG) entra em cena.

O NLG converte o ML em um formato mais legível. O ML faz todo o trabalho de back-end gerando insights e o NLG os processa de uma maneira que os usuários possam entender. Por exemplo, se uma ferramenta de ML descobrir que houve um aumento nas vendas em dezembro de 2019, o NLG pode prosseguir e informar ao usuário que suas vendas aumentaram 20% desde então.

Esse formato torna muito fácil para usuários não técnicos identificar insights. Ele também pode receber consultas de pesquisa legíveis por humanos e converter os resultados em recursos visuais. Os usuários podem pesquisar consultas de uma maneira semelhante a conversar com outro ser humano.

Como a análise aumentada afeta a inteligência de negócios (BI)?

Organizações governamentais e empresas estão aproveitando a análise de dados em suas atividades diárias para aumentar a eficiência. Em última análise, toda empresa quer vender melhor. Sejam seus produtos ou serviços – o único fator que impulsiona seu sucesso é a receita gerada. A concorrência atingiu com tanta força todos os setores de negócios que ficar acima dela não é mais uma opção.

Qualquer sistema de BI é alimentado com análises de dados que são transformadas em insights acionáveis. Dados coletados de várias fontes e processados ​​em um formato compreensível. Já se foram os dias em que a análise era baseada em código e levaria meses para gerar insights importantes usando os recursos limitados de fonte de dados.

Com análise aumentada e BI, os relatórios são mais granulares e as previsões mais inteligentes. O CIO observa:

“As combinações ( BI e análise aumentada ) incluídas nessas plataformas de software tornarão cada função mais poderosa individualmente e mais valiosa para os empresários que as utilizam.”

1. Melhor tomada de decisão

Com formas eficazes de cavar dados e oferecer insights, a análise aumentada oferece maior poder nas mãos dos tomadores de decisão. Os sistemas de BI alimentados com análises aumentadas são capazes de descobrir insights de tendências.

Por exemplo, as ferramentas inteligentes de descoberta de dados hoje provaram dobrar o valor do negócio ao preparar de forma inteligente, analisando os principais insights automaticamente. Eles são fáceis de usar e de autoatendimento, permitindo que diferentes departamentos tomem decisões mais informadas.

2. Previsão de tendências de negócios

A análise aumentada ajuda as empresas a reconhecer tendências e padrões que permitem planejar e se preparar melhor para um futuro mais forte. O aprendizado de máquina pode identificar tendências de negócios usando modelos estatísticos em dados. A transformação desses dados em uma forma mais legível é realizada pelo NLG.

Esses insights úteis atuam como uma base sólida para prever futuros cursos de ações para qualquer empresa, como antecipar uma mudança na demanda de produtos, novos locais de clientes em potencial, demandas sazonais e muito mais. Para negócios como viagens, turismo e hospitalidade, identificar e prever os padrões de compra dos clientes é inestimável, pois permite que eles prevejam seus próximos passos em marketing e vendas.

Abaixo está um exemplo de um painel de KPI de desempenho diário da companhia aérea que monitora o desempenho de cada companhia aérea rastreando cada KPI de desempenho. Esses recursos de rastreamento inteligentes os ajudam a aprimorar a experiência do cliente.

Fonte

3. Resultados mais rápidos

A análise de dados usando IA não é apenas mais eficiente, é mais rápida. Os sistemas tradicionais de BI demoravam meses para limpar, analisar dados e fornecer insights devido à combinação manual de registros. A análise aumentada automatiza as etapas de processamento de dados e pode otimizar o BI em poucos dias. Insights mais rápidos significam mais poder nas mãos dos tomadores de decisão, o que acelerará o processo de tomada de decisão.

4. Liberando tempo para cientistas de dados

Muitas vezes, as empresas contam com cientistas de dados de cidadãos ou suporte de TI para processar dados, analisar e fornecer insights. Com análises aumentadas usando análise automatizada de dados e ferramentas de processamento de IA, esses analistas de dados podem usar seu precioso tempo em algo mais produtivo. Ele também permite que usuários menos qualificados obtenham insights sem dependências externas.

5. Incorporando análises em todos os lugares

A análise aumentada oferece widgets de análise independentes que permitem aos usuários obter informações de seus painéis e adicioná-las em um fluxo de trabalho ou em qualquer outro lugar. Além disso, várias ações de vendas e marketing podem ser incorporadas ao lado de insights.

Por exemplo, a Kodak combina as análises incorporadas da Yellowfin em seu software de fluxo de trabalho de impressão, o Prinergy. Com o aplicativo Prinergy, seus clientes podem prever as necessidades e disponibilidade de recursos, acompanhando o uso de tinta, número de passagens de impressão, volumes de produção e tendências.

6. Compartilhamento de dados

Quanto mais cedo os dados forem compartilhados com a equipe, mais produtivos serão cada um. A análise aumentada não oferece apenas dados para serem analisados ​​e processados, mas também podem ser compartilhados. As plataformas de análise aumentada fornecem a seus usuários um recurso de rede social em seu painel.

Quando os insights são descobertos, eles podem ser compartilhados em várias filiais ou tomadores de decisão de uma organização por meio da plataforma de rede social. Esse compartilhamento de dados cria uma maneira melhor, mais transparente e mais rápida de tomar decisões importantes.

Quem usa análise aumentada – e por quê?

A análise aumentada não é apenas valiosa para as empresas. Ele permite a democratização de dados, o que significa que análises e insights agora são acessíveis por meio de vários departamentos de uma organização. Isso afeta tomadores de decisão, não tomadores de decisão, usuários e usuários finais.

Clientes

A análise aumentada pode ser parte de um software ou aplicativo que os Clientes usam sem serem conhecidos. Conforme mencionado acima, vimos como a Kodak incorpora análises com seu software que é usado por seus clientes para monitorar a disponibilidade de recursos, seu uso de tinta, número de impressões e muito mais. Isso ajuda os clientes a gerenciar com eficiência o uso de tinta.

Partes interessadas e parceiros

Com a inteligência avançada em análise aumentada, as partes interessadas e os parceiros das empresas podem tomar decisões mais informadas sobre aquisições, atividades estratégicas, controle de qualidade, aquisições de clientes, retenções e muito mais.

A IA na análise aumentada revelará mais insights do que o solicitado, agregando um enorme valor às empresas e seus stakeholders. A descoberta inteligente de dados permite que as partes interessadas e os parceiros de negócios descubram e visualizem insights na forma de previsões, links, correlações, padrões ocultos etc.

Cientistas e analistas de dados

Cientistas de dados são raros de encontrar. Um estudo da McKinsey mostra que haverá uma enorme escassez de cientistas de dados – de cerca de 250.000 somente nos EUA até o ano de 2024. No entanto, a entrada da análise aumentada tirou a carga dos cientistas de dados.

Anteriormente, eles dependiam apenas para criar algoritmos de previsão, executar relatórios e consultas repetitivas. Agora, eles podem concentrar seu tempo e esforços em questões mais produtivas. Eles podem aproveitar a inteligência artificial avançada e o aprendizado de máquina para resolver problemas mais complexos.

Executivos de marketing

Os profissionais de marketing geralmente são usuários não técnicos. a análise aumentada pode transformar drasticamente suas operações diariamente. Para garantir que os profissionais de marketing permaneçam dentro do orçamento, eles precisam escolher programas de divulgação mais eficazes. Programas que trabalharam para eles anteriormente e/ou que funcionaram em geral (sindicação de dados ou distribuição de revisão de produto).

Com a análise aumentada, os profissionais de marketing podem tomar decisões aprimoradas sobre quais campanhas escolher. Eles não precisarão mais depender de sua equipe de análise, pois o poder está agora em suas mãos. Para facilitar, os profissionais de marketing podem aproveitar análises de conversação, como chatbots com inteligência artificial, para acessar insights apenas pedindo.

Gerentes de marca

Para poder garantir que seus produtos e serviços ressoem com seus clientes, os gerentes de marca devem estar a par das tendências do mercado e de seus concorrentes. ferramentas de análise aumentada permitem que eles encontrem facilmente insights profundos, dependências e correlações. Assim, capacitando os gerentes de marca para tomar decisões de marketing mais inteligentes.

Setenta e três por cento dos consumidores preferem publicidade personalizada. As ferramentas de análise aumentada podem ajudar imensamente os gerentes de marca a personalizar anúncios e campanhas de marketing.

Vendedores

O tempo é extremamente crucial para os vendedores. Um atraso na ação de análises existentes pode custar-lhes um cliente. A análise aumentada provou acelerar e melhorar os resultados em vários estágios do pipeline de marketing e vendas. Assim como os profissionais de marketing, os vendedores também não precisam esperar ou depender de analistas de dados para transformar dados em insights.

Eles podem verificar suas vitórias, perdas, métricas de desempenho, vendas baseadas em localização e muito mais com pesquisas em linguagem natural no painel de análise fornecido por ferramentas de análise aumentadas. O chefe de vendas pode usar o painel para acompanhar o desempenho de cada representante de vendas.

Conclusão

Os dados movem o mundo e as organizações estão gastando muito de seu orçamento para aproveitar os dados coletados. Os sistemas de BI oferecem processamento e análise de dados corporativos para auxiliar na tomada de decisões. Infelizmente, não são muitos os insights que podem fazer a diferença para o seu negócio. Quando o BI é impulsionado por análises aumentadas, ele cria um sistema de análise automatizado mais inteligente e poderoso.

Aproveitando as competências das técnicas de IA, como ML e processamento de linguagem natural, a análise aumentada oferece um nível totalmente novo de inteligência de negócios. É denominado como um disruptor que pode transformar a forma como o conteúdo analítico é desenvolvido. As empresas que adotam a análise aumentada em suas plataformas de BI em um estágio inicial podem ver uma velocidade de insights sem precedentes e uma vantagem competitiva.

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