Artırılmış Analitik İçin Eksiksiz Kılavuzunuz

Tanım olarak, artırma, değeri artırmayı veya boyut veya güç olarak daha büyük bir şey yapmayı içerir.

Bunu akılda tutarak, artırılmış analitik, yapay zekanın gücüyle geleneksel analitiklere tonlarca değer katar. Artırılmış analitiğin ne olduğuna ve bir bütün olarak nasıl anlaşılacağına daha derinden dalalım.

Artırılmış analitiği anlama

Artırılmış analitik, bir kuruluşta daha fazla kişinin veri analizine ve içgörülerine erişmesini sağlayarak verilerin demokratikleşmesini teşvik eder.

Artırılmış analitik kullanılarak sıkıştırılan verilerle, Netflix ve Amazon gibi çevrimiçi akış hizmetleri, kullanıcıya özel içerik görüntüleyebilir. Finans ve devlet kurumları, dolandırıcılık belirtilerini belirlemek ve azaltmak için artırılmış analitik tarafından çıkarılan ve geliştirilen mevcut verileri kullanır. Kamu sektöründeki çeşitli kuruluşlar, artırılmış analitikten güç alan zeka ile insanlara daha iyi hizmet verebilmektedir.

İşletmeler artırılmış analitikten nasıl yararlanabilir?

Geleceğe dair bir vizyona sahip olmak, bunun ortaya çıkmasına izin vermeden işinizi doğru yöne itebilir. artırılmış analitik, karar vericileri değerli veri analitiğini kullanarak daha bilinçli kararlar vermeye yönlendiren itici güç olabilir. Elbette, kuruluşların zamanın ötesinde kalmak için kullandıkları başka teknikler de var. Örneğin, kesin eğilimler, kesinliğin gücü, öngörü gücü, yeniden icat etme ve yeniden tanımlama yeteneği kullanılarak tanımlanabilir.

Artırılmış analitik, bir işletmenin daha iyi iş zekası sağlamasına yardımcı olabilir. Basitçe söylemek gerekirse, BI, daha fazla gelir sağlayan, toplanan ve işlenen verileri kullanarak herhangi bir işletmenin daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir. Satış hunisinin en üstünden en alt uca kadar başlayıp, ardından alıcıları yeniden etkileşime sokmak/elde tutmak, BI, pazarlama ve satış yaşam döngüsünün her aşamasında kilit bir rol oynar. İyi bir BI aracı, geçmiş, şimdiki ve gelecekteki öngörüleri sağlamak için işletmenin iç ve dış kaynaklarından veri toplayacaktır.

Otomatik analitiği kullanan BI araçları neden geleneksel BI araçlarından daha iyidir? Basit; ML ve NLP gibi yapay zeka teknikleri fark yaratır.

Daha önce BI araçları, verileri analiz etmek ve işlemek ve daha sonra anlamlandırmak için kod veya kural tabanlı programlar kullanıyordu. İşe yaramasına rağmen, kuruluşlara gerçekten fark yaratan en son bilgileri sağlamak yeterli değildi. Makine öğrenimi programları ise daha akıllıdır. Sadece kurallara uymazlar; değişikliklere uyum sağlarlar.

Bir makine öğrenimi programı, kalıpları tanımlayabilir ve bu kalıplara dayalı olarak verileri daha fazla işleyebilir. Bu, tıpkı insan zekası gibi, geçmiş deneyimlerine dayanarak doğaçlama yapabileceği anlamına gelir. Makine öğrenimini benimseyen işletmelerin yüzde kırk sekizi, en büyük faydası olarak kârlılıkta bir artış gördü.

Farkı ortaya çıkaran diğer bir yapay zeka tekniği, doğal dil işleme veya oluşturmadır. İnsanlar makine dilini okuyamaz, analiz edip onlardan bilgi edinemezler. Doğal dil oluşturma (NLG) burada devreye giriyor.

NLG, ML'yi daha insan tarafından okunabilir bir biçime dönüştürür. ML, tüm arka uç çalışmalarını içgörüler oluşturarak yapar ve NLG bunu kullanıcıların anlayabileceği şekilde işler. Örneğin, bir ML aracı Aralık 2019'da satışlarda bir artış olduğunu tespit ederse, NLG devam edip kullanıcıya satışlarının o zamandan beri %20 arttığını söyleyebilir.

Bu biçim, teknik bilgisi olmayan kullanıcıların öngörüleri tanımlamasını çok kolaylaştırır. Ayrıca insan tarafından okunabilen arama sorgularını alabilir ve sonuçları görsellere dönüştürebilir. Kullanıcılar, başka bir insanla konuşmaya benzer bir şekilde sorguları arayabilir.

Artırılmış analitik, iş zekasını (BI) nasıl etkiler?

Devlet kurumları ve işletmeler, verimliliği artırmak için günlük faaliyetlerinde veri analitiğinden yararlanıyor. Sonuç olarak, her işletme daha iyi satış yapmak ister. İster ürünleri ister hizmetleri olsun, başarılarını sağlayan tek faktör elde ettikleri gelirdir. Rekabet, her iş sektöründe o kadar sert vurdu ki, bunun üzerine çıkmak artık bir seçenek değil.

Herhangi bir BI sistemi, daha fazla eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürülen veri analitiği ile desteklenir. Çeşitli kaynaklardan toplanan ve anlaşılır bir biçimde işlenen veriler. Analitiklerin kod tabanlı olduğu ve sınırlı veri kaynağı yeteneklerini kullanarak önemli içgörüler elde etmenin aylar alacağı günler geride kaldı.

Artırılmış analitik ve BI ile raporlar daha ayrıntılı ve tahminler daha akıllı. CIO şunları not eder:

"Bu yazılım platformlarında yer alan kombinasyonlar ( BI ve artırılmış analitik ), her bir işlevi ayrı ayrı daha güçlü ve onları kullanan iş adamları için daha değerli hale getirecek."

1. Daha iyi karar verme

Verileri kazmanın ve içgörüler sunmanın etkili yolları ile artırılmış analitik, karar vericilerin elinde daha güçlü bir güç sağlar. Artırılmış analitikle beslenen BI sistemleri, trend olan içgörüleri keşfetme yeteneğine sahiptir.

Örneğin, günümüzde akıllı veri keşif araçlarının, temel bilgileri akıllıca hazırlayarak ve otomatik olarak analiz ederek iş değerini ikiye katladığı kanıtlanmıştır. Farklı departmanların daha bilinçli kararlar almasına izin vererek, kullanımı kolay ve kendi kendine hizmet verebilirler.

2. İş trendlerini tahmin etmek

Artırılmış analitik, işletmelerin daha güçlü bir gelecek için daha iyi plan yapmalarını ve hazırlanmalarını sağlayan eğilimleri ve kalıpları tanımalarına yardımcı olur. Makine öğrenimi, veriler üzerinde istatistiksel modeller kullanarak iş eğilimlerini belirleyebilir. Bu verilerin daha insan tarafından okunabilir bir forma dönüştürülmesi NLG tarafından gerçekleştirilir.

Bu yararlı bilgiler daha sonra herhangi bir kuruluş için ürün talebindeki bir değişikliği, yeni potansiyel müşteri konumlarını, mevsimsel talepleri ve daha fazlasını tahmin etmek gibi gelecekteki eylem planlarını tahmin etmek için güçlü bir temel görevi görür. Seyahat, turizm ve konaklama gibi işletmeler için, müşterilerin satın alma modellerini belirlemek ve tahmin etmek, pazarlama ve satış konusundaki sonraki adımlarını tahmin etmelerine olanak tanıdığı için çok değerlidir.

Aşağıda, her bir performans KPI'sını izleyerek her bir havayolunun performansını izleyen bir günlük performans havayolu KPI panosu örneği verilmiştir. Bu akıllı izleme yetenekleri, müşteri deneyimlerini geliştirmelerine yardımcı olur.

Kaynak

3. Daha hızlı sonuçlar

AI kullanarak verileri parçalamak sadece daha verimli değil, daha hızlıdır. Geleneksel BI sistemlerinin, kayıtların manuel olarak taranması nedeniyle verileri temizlemesi, analiz etmesi ve içgörü sağlaması aylar aldı. artırılmış analitik, veri işleme adımlarını otomatikleştirir ve BI'yı günler içinde düzene sokabilir. Daha hızlı içgörüler, karar verme sürecini hızlandıracak karar vericilerin elinde daha fazla güç anlamına gelir.

4. Veri bilimcileri için boş zaman

Çoğu zaman işletmeler, verileri sıkıştırmak, analiz etmek ve içgörü sağlamak için vatandaş veri bilimcilerine veya BT desteğine güvenir. Otomatik veri analizi ve işleme AI araçlarını kullanan artırılmış analitik sayesinde, bu veri analistleri değerli zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Ayrıca, daha az beceriye sahip kullanıcıların herhangi bir dış bağımlılık olmaksızın kendi içgörülerini elde etmelerini sağlar.

5. Analitiği her yere yerleştirme

Artırılmış analitik, kullanıcıların gösterge tablolarından içgörüler almasına ve bunları bir iş akışına veya başka herhangi bir yere eklemesine olanak tanıyan bağımsız analitik widget'ları sunar. Ayrıca, çeşitli satış ve pazarlama eylemleri, içgörülerin yanına yerleştirilebilir.

Örneğin Kodak, Yellowfin'in yerleşik analitiğini baskı iş akışı yazılımı Prinergy ile birleştirir. Prinergy uygulamasıyla müşterileri, mürekkep kullanımını, baskı geçiş sayısını, üretim hacimlerini ve eğilimleri takip ederek kaynak ihtiyaçlarını ve kullanılabilirliğini tahmin edebilir.

6. Verileri paylaşma

Veriler ekiple ne kadar erken paylaşılırsa, her biri o kadar üretken olur. artırılmış analitik, yalnızca analiz edilecek ve işlenecek veriler sunmakla kalmaz, aynı zamanda paylaşılabilir. artırılmış analitik platformları, kullanıcılarına panolarında bir sosyal ağ özelliği sağlar.

İçgörüler keşfedildiğinde, sosyal ağ platformu aracılığıyla bir organizasyonun çeşitli şubeleri veya karar vericileri arasında paylaşılabilir. Bu veri paylaşımı, önemli kararlar almanın daha iyi, daha şeffaf ve daha hızlı bir yolunu yaratır.

Artırılmış analitiği kimler kullanıyor ve neden?

Artırılmış analitik, yalnızca işletmeler için değerli değildir. Verilerin demokratikleştirilmesine olanak tanır; bu, analitiklere ve içgörülere artık bir organizasyonun çeşitli departmanlarından erişilebilir olduğu anlamına gelir. Bu, karar vericileri, karar verici olmayanları, kullanıcıları ve son kullanıcıları etkiler.

müşteriler

Artırılmış analitik, Müşterilerin bilinmeden kullandığı bir yazılım veya uygulamanın parçası olabilir. Yukarıda bahsedildiği gibi, Kodak'ın kaynak kullanılabilirliğini, mürekkep kullanımını, baskı sayısını ve daha fazlasını izlemek için müşterileri tarafından kullanılan yazılımlarına analitiği nasıl yerleştirdiğini gördük. Bu, müşterilerin mürekkep kullanımlarını verimli bir şekilde yönetmelerine yardımcı olur.

Paydaşlar ve ortaklar

Artırılmış analitikteki gelişmiş zeka sayesinde, işletmelerin paydaşları ve ortakları satın almalar, stratejik faaliyetler, kalite kontrol, müşteri kazanımları, elde tutma ve çok daha fazlası hakkında daha bilinçli kararlar verebilir.

Artırılmış analitikteki yapay zeka, istenenden daha fazla içgörü ortaya çıkaracak ve böylece işletmelere ve paydaşlarına muazzam değer katacaktır. Akıllı veri keşfi, iş paydaşlarının ve ortaklarının öngörüler, bağlantılar, korelasyonlar, gizli kalıplar vb. biçimindeki öngörüleri keşfetmesine ve görselleştirmesine olanak tanır.

Veri bilimciler ve analistler

Veri bilimcileri bulmak nadirdir. McKinsey tarafından yapılan bir araştırma, 2024 yılına kadar yalnızca ABD'de yaklaşık 250.000 veri bilimci sıkıntısı olacağını gösteriyor. Bununla birlikte, artırılmış analitiklerin girişi veri bilimcilerinin yükünü hafifletti.

Önceden, yalnızca tahmin algoritmaları oluşturmak, tekrarlayan raporlar ve sorgular çalıştırmak için onlara bağımlıydılar. Artık zamanlarını ve çabalarını daha üretken konulara odaklayabilirler. Daha karmaşık sorunları çözmek için gelişmiş yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanabilirler.

Pazarlama yöneticileri

Pazarlamacılar genellikle teknik olmayan kullanıcılardır. artırılmış analitik, operasyonlarını günlük olarak büyük ölçüde değiştirebilir. Pazarlamacıların bütçe dahilinde kalmasını sağlamak için daha etkili sosyal yardım programları seçmeleri gerekir. Daha önce kendileri için çalışan ve/veya genel olarak çalışan programlar (veri dağıtımı veya ürün incelemesi dağıtımı).

Artırılmış analitik sayesinde, pazarlamacılar hangi kampanyaları seçecekleri konusunda gelişmiş kararlar verebilir. Güç artık onların ellerinde olduğu için analitik ekiplerine güvenmek zorunda kalmayacaklar. Bunu kolaylaştırmak için pazarlamacılar, yalnızca isteyerek içgörülere erişmek için yapay zeka destekli sohbet robotları gibi konuşma analitiğinden yararlanabilir.

Marka yöneticileri

Ürün ve hizmetlerinin müşterileriyle uyumlu olmasını sağlamak için Marka yöneticilerinin pazar trendlerini ve rakiplerini yakından takip etmeleri gerekir. artırılmış analitik araçları, derin içgörüleri, bağımlılıkları ve korelasyonları kolayca bulmalarına olanak tanır. Böylece, marka yöneticilerini daha akıllı pazarlama kararları almaları için güçlendiriyor.

Tüketicilerin yüzde yetmiş üçü kişiselleştirilmiş reklamcılığı tercih ediyor. Artırılmış analitik araçları, marka yöneticilerine reklam ve pazarlama kampanyalarını kişiselleştirmede son derece yardımcı olabilir.

satış görevlileri

Satış görevlileri için zaman son derece önemlidir. Mevcut analitiklere göre hareket etmede bir gecikme, onlara bir müşteriye mal olabilir. artırılmış analitiklerin, pazarlama ve satış hattının çeşitli aşamalarında sonuçları hızlandırdığı ve iyileştirdiği kanıtlanmıştır. Pazarlamacılar gibi, satış görevlileri de verileri içgörülere dönüştürmek için beklemek veya veri analistlerine güvenmek zorunda değildir.

Kazançlarını, kayıplarını, performans ölçümlerini, konuma dayalı satışlarını ve daha fazlasını, artırılmış analitik araçları tarafından sağlanan analitik panosundaki doğal dil aramalarıyla kontrol edebilirler. Satış müdürü, her satış temsilcisinin performansı hakkında bir sekme tutmak için gösterge tablosunu kullanabilir.

Çözüm

Veriler dünyayı hareket ettiriyor ve kuruluşlar toplanan verileri kullanmak için bütçelerinin tonlarcasını harcıyor. BI sistemleri, karar vermeye yardımcı olmak için kurumsal verileri işlemeyi ve analiz etmeyi sunar. Ne yazık ki, işletmeniz için fark yaratabilecek pek çok bilgi ortaya çıkmaz. BI, artırılmış analitik tarafından yönlendirildiğinde, daha akıllı ve güçlü bir otomatik analitik sistemi oluşturur.

Makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi yapay zeka tekniklerinin yetkinliklerinden yararlanan artırılmış analitik, yepyeni bir iş zekası düzeyi sunar. Analitik içeriğin nasıl geliştirildiğini dönüştürebilen bir bozucu olarak adlandırılır. Artırılmış analitiği erken bir aşamada BI platformlarına benimseyen kuruluşlar, benzeri görülmemiş içgörü hızı ve rekabet avantajı görebilir.

Yalnızca G2'de, şirketinizin ihtiyaçları için doğru platformu kullanarak analitikle ilgili her şey hakkında daha fazla bilgi edinin.