Ваше полное руководство по расширенной аналитике

По определению, увеличение включает в себя увеличение стоимости или создание чего-то большего по размеру или силе.

Имея это в виду, расширенная аналитика добавляет массу ценности традиционной аналитике с помощью возможностей искусственного интеллекта. Давайте углубимся в то, что такое дополненная аналитика и как понимать ее в целом.

Понимание дополненной аналитики

Расширенная аналитика способствует демократизации данных, предоставляя большему количеству людей в организации доступ к аналитике данных и аналитическим данным.

С данными, обработанными с помощью расширенной аналитики, потоковые онлайн-сервисы, такие как Netflix и Amazon, могут отображать для пользователя адаптированный контент. Финансовые и государственные организации используют существующие данные, полученные и разработанные с помощью расширенной аналитики, для выявления и устранения признаков мошенничества. Различные организации в государственном секторе могут лучше обслуживать людей с интеллектом, основанным на расширенной аналитике.

Как компании могут воспользоваться преимуществами расширенной аналитики?

Имея видение будущего, не позволяя ему разворачиваться, вы можете подтолкнуть свой бизнес в правильном направлении. расширенная аналитика может быть той движущей силой, которая побуждает лиц, принимающих решения, делать более обоснованные суждения, используя ценную аналитику данных. Конечно, есть и другие методы, которые организации используют, чтобы опережать время. Например, жесткие тенденции можно определить, используя силу уверенности, силу предвидения, способность заново изобретать и переопределять.

Расширенная аналитика может помочь бизнесу в обеспечении более качественной бизнес-аналитики. Проще говоря, BI может помочь любому предприятию принимать более эффективные решения, используя собранные и обработанные данные, что приводит к увеличению доходов. Начиная с самого верха воронки продаж и до самого низа, а затем повторно привлекая/удерживая покупателей, BI играет ключевую роль на каждом этапе жизненного цикла маркетинга и продаж. Хороший инструмент BI будет собирать данные из внутренних и внешних источников бизнеса, чтобы предоставить информацию о прошлом, настоящем и будущем.

Почему инструменты бизнес-аналитики, использующие автоматизированную аналитику, лучше, чем традиционные инструменты бизнес-аналитики? Это просто; Методы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и НЛП, имеют значение.

Раньше инструменты BI использовали код или программы, основанные на правилах, для анализа и обработки данных, а затем их осмысления. Хотя это сработало, этого было недостаточно, чтобы предоставить организациям передовые идеи, которые действительно имели значение. С другой стороны, программы машинного обучения более интеллектуальны. Они не просто следуют правилам; они приспосабливаются к изменениям.

Программа машинного обучения может идентифицировать шаблоны и дополнительно обрабатывать данные на основе этих шаблонов. Это означает, что он может импровизировать, основываясь на своем прошлом опыте, подобно человеческому разуму. 48% предприятий, внедривших ML, считают его главным преимуществом увеличение прибыльности.

Другой метод искусственного интеллекта, который вносит разницу, — это обработка или генерация естественного языка. Люди не могут читать машинный язык, не говоря уже об анализе и получении информации от них. Вот где на сцену выходит генерация естественного языка (NLG).

NLG преобразует ML в более удобочитаемый формат. ML выполняет всю внутреннюю работу, генерируя идеи, а NLG обрабатывает их так, чтобы пользователи могли их понять. Например, если инструмент машинного обучения обнаружит, что в декабре 2019 года объем продаж увеличился, NLG может сообщить пользователю, что с тех пор его продажи выросли на 20%.

Этот формат позволяет нетехническим пользователям легко находить идеи. Он также может принимать удобочитаемые поисковые запросы и преобразовывать результаты в визуальные эффекты. Пользователи могут искать запросы таким же образом, как если бы они разговаривали с другим человеком.

Как расширенная аналитика влияет на бизнес-аналитику (BI)?

Государственные организации и предприятия используют аналитику данных в своей повседневной деятельности для повышения эффективности. В конечном счете, каждый бизнес хочет продавать лучше. Будь то их продукты или услуги — единственным фактором, определяющим их успех, является полученный доход. Конкуренция настолько сильно ударила по каждому сектору бизнеса, что преодолеть ее уже невозможно.

Любая система BI подпитывается аналитикой данных, которая в дальнейшем преобразуется в полезную информацию. Данные, которые собираются из различных источников и обрабатываются в понятном формате. Прошли те времена, когда аналитика основывалась на коде и требовалось несколько месяцев, чтобы получить ключевую информацию, используя ограниченные возможности поиска данных.

Благодаря расширенной аналитике и бизнес-аналитике отчеты становятся более детализированными, а прогнозы — более точными. ИТ-директор отмечает:

«Комбинации ( BI и расширенная аналитика ), включенные в эти программные платформы, сделают каждую функцию более мощной по отдельности и более ценной для использующих их деловых людей».

1. Лучшее принятие решений

Благодаря эффективным способам извлечения данных и предложения идей расширенная аналитика дает больше власти в руках лиц, принимающих решения. Системы бизнес-аналитики, использующие расширенную аналитику, способны выявлять тренды.

Например, интеллектуальные инструменты обнаружения данных сегодня доказали, что они удваивают ценность для бизнеса благодаря интеллектуальной подготовке и автоматическому анализу ключевых идей. Они просты в использовании и самообслуживаемы, что позволяет различным отделам принимать более обоснованные решения.

2. Прогнозирование тенденций бизнеса

Расширенная аналитика помогает компаниям распознавать тенденции и закономерности, что позволяет им лучше планировать и готовиться к лучшему будущему. Машинное обучение может определять бизнес-тенденции, используя статистические модели данных. Преобразование этих данных в более удобочитаемую форму выполняется NLG.

Эти полезные идеи затем служат прочной основой для прогнозирования будущих действий любого предприятия, таких как прогнозирование изменения спроса на продукцию, новых потенциальных клиентов, сезонного спроса и т. д. Для таких предприятий, как путешествия, туризм и гостиничный бизнес, выявление и прогнозирование покупательских моделей клиентов имеет неоценимое значение, поскольку позволяет им прогнозировать свои следующие шаги в области маркетинга и продаж.

Ниже приведен пример ежедневной информационной панели KPI авиакомпании, которая отслеживает эффективность каждой авиакомпании, отслеживая каждый KPI производительности. Эти интеллектуальные возможности отслеживания помогают им повысить качество обслуживания клиентов.

Источник

3. Более быстрые результаты

Обработка данных с использованием ИИ не только эффективнее, но и быстрее. Традиционным системам бизнес-аналитики требовались месяцы для очистки, анализа данных и предоставления информации из-за ручного прочесывания записей. расширенная аналитика автоматизирует этапы обработки данных и может оптимизировать BI в течение нескольких дней. Более быстрое понимание означает большую власть в руках лиц, принимающих решения, что ускорит процесс принятия решений.

4. Свободное время для специалистов по данным

Часто предприятия полагаются на гражданских специалистов по данным или ИТ-поддержку для обработки данных, анализа и предоставления информации. Благодаря расширенной аналитике с использованием инструментов автоматизированного анализа данных и обработки ИИ эти аналитики данных могут использовать свое драгоценное время для чего-то более продуктивного. Это также позволяет менее опытным пользователям самостоятельно получать информацию без каких-либо внешних зависимостей.

5. Встраивание аналитики везде

Расширенная аналитика предлагает автономные виджеты аналитики, которые позволяют пользователям получать информацию со своих информационных панелей и добавлять ее в рабочий процесс или где-либо еще. Кроме того, наряду с идеями могут быть встроены различные действия по продажам и маркетингу.

Например, Kodak объединяет встроенную аналитику Yellowfin со своим программным обеспечением для печати Prinergy. С помощью приложения Prinergy их клиенты могут прогнозировать потребности и доступность ресурсов, отслеживая использование чернил, количество проходов печати, объемы производства и тенденции.

6. Обмен данными

Чем раньше данные будут переданы команде, тем продуктивнее будет каждый из них. дополненная аналитика не только предлагает данные для анализа и обработки, но и для совместного использования. Платформы расширенной аналитики предоставляют своим пользователям функцию социальной сети на панели инструментов.

При обнаружении идей ими можно поделиться в различных подразделениях или у лиц, принимающих решения, через платформу социальной сети. Такой обмен данными создает лучший, более прозрачный и быстрый способ принятия важных решений.

Кто использует расширенную аналитику и почему?

Дополненная аналитика полезна не только для бизнеса. Это позволяет демократизировать данные, что означает, что аналитика и идеи теперь доступны через различные отделы организации. Это влияет на лиц, принимающих решения, лиц, не принимающих решения, пользователей и конечных пользователей.

Клиенты

Расширенная аналитика может быть частью программного обеспечения или приложения, которое Клиенты используют без ведома. Как упоминалось выше, мы видели, как Kodak встраивает аналитику в свое программное обеспечение, которое используется их клиентами для мониторинга доступности ресурсов, расхода чернил, количества отпечатков и многого другого. Это помогает клиентам эффективно управлять расходом чернил.

Заинтересованные стороны и партнеры

Благодаря расширенным возможностям расширенной аналитики заинтересованные стороны и партнеры предприятий могут принимать более обоснованные решения о закупках, стратегических действиях, контроле качества, привлечении клиентов, их удержании и многом другом.

ИИ в расширенной аналитике выявит больше информации, чем требуется, что принесет огромную пользу компаниям и их заинтересованным сторонам. Интеллектуальное обнаружение данных позволяет заинтересованным сторонам и партнерам бизнеса обнаруживать и визуализировать информацию в виде прогнозов, связей, корреляций, скрытых шаблонов и т. д.

Специалисты по данным и аналитики

Специалистов по данным редко можно найти. Исследование, проведенное McKinsey, показывает, что к 2024 году в одних только США будет ощущаться острая нехватка специалистов по обработке и анализу данных — около 250 000 человек. Тем не менее появление расширенной аналитики сняло нагрузку с специалистов по данным.

Раньше они использовались исключительно для построения алгоритмов прогнозирования, выполнения повторяющихся отчетов и запросов. Теперь они могут сосредоточить свое время и усилия на более продуктивных вопросах. Они могут использовать передовой искусственный интеллект и машинное обучение для решения более сложных задач.

Руководители отдела маркетинга

Маркетологи обычно не являются техническими пользователями. расширенная аналитика может кардинально изменить их ежедневную деятельность. Чтобы убедиться, что маркетологи не выходят за рамки бюджета, им необходимо выбирать более эффективные программы охвата. Программы, которые работали у них ранее и/или работали в целом (синдикация данных или синдикация обзоров продуктов).

Благодаря расширенной аналитике маркетологи могут принимать взвешенные решения о том, какие кампании выбрать. Им больше не придется зависеть от своей команды аналитиков, поскольку власть теперь в их руках. Чтобы упростить задачу, маркетологи могут использовать диалоговую аналитику, такую ​​как чат-боты на основе ИИ, для доступа к информации, просто попросив об этом.

Бренд-менеджеры

Чтобы иметь возможность гарантировать, что их продукты и услуги находят отклик у клиентов, бренд-менеджеры должны быть в курсе тенденций рынка и своих конкурентов. инструменты расширенной аналитики позволяют им легко находить глубокие идеи, зависимости и корреляции. Таким образом, бренд-менеджеры могут принимать более разумные маркетинговые решения.

Семьдесят три процента потребителей предпочитают персонализированную рекламу. Инструменты расширенной аналитики могут очень помочь бренд-менеджерам в персонализации рекламных и маркетинговых кампаний.

Продавцы

Время чрезвычайно важно для продавцов. Задержка в принятии мер в соответствии с существующей аналитикой может стоить им клиента. Доказано, что расширенная аналитика ускоряет и улучшает результаты на различных этапах маркетинга и продаж. Как и маркетологам, продавцам также не нужно ждать или полагаться на аналитиков данных, чтобы преобразовать данные в идеи.

Они могут проверять свои выигрыши, проигрыши, показатели производительности, продажи на основе местоположения и многое другое с помощью поиска на естественном языке на панели аналитики, предоставляемой инструментами расширенной аналитики. Руководитель отдела продаж может использовать информационную панель, чтобы следить за работой каждого торгового представителя.

Вывод

Данные движут миром, и организации тратят огромные суммы своего бюджета на использование собранных данных. Системы BI предлагают обрабатывать и анализировать корпоративные данные, чтобы помочь в принятии решений. К сожалению, не многие раскрывают информацию, которая может изменить ваш бизнес. Когда BI управляется расширенной аналитикой, создается более интеллектуальная и мощная автоматизированная аналитическая система.

Используя возможности методов искусственного интеллекта, таких как машинное обучение и обработка естественного языка, расширенная аналитика предлагает совершенно новый уровень бизнес-аналитики. Его называют разрушителем, который может изменить способ разработки аналитического контента. Предприятия, внедряющие расширенную аналитику в свои платформы бизнес-аналитики на раннем этапе, могут увидеть беспрецедентную скорость анализа и конкурентное преимущество.

Получите больше информации обо всех аспектах аналитики, используя платформу, подходящую для нужд вашей компании — только на G2.