Co jsou to rozšířené analytické nástroje?

Rozšířené analytické nástroje nabízejí firemním uživatelům intuitivní, inteligentní nástroje pro přípravu, analýzu a vizualizaci dat, které společnostem pomáhají rychleji přijímat rozhodnutí založená na datech.

Osoba s brýlemi na očích, která na něco ukazuje

Principy rozšířených analytických nástrojů

Dříve se se složitostmi analýzy dat museli potýkat odborníci na data. Dříve se se složitostmi analýzy dat museli potýkat odborníci na data. Měli znalosti, odbornost a software potřebné k zajišťování klíčových procesů v životním cyklu analýzy dat, mezi které patřilo prozkoumávání a příprava dat, návrh a vývoj modelu a generování a šíření přehledů. Tato práce se často dělala ručně, byla fádní a mohla trvat dny, týdny, nebo dokonce i déle. Obchodní týmy čekaly v ústraní na informace, které jim pomůžou v rozhodování a činnostech.

S ohledem na rychlost, s jakou dnes společnosti musí pracovat ve vysoce konkurenčních digitálních prostředích, pracovníci s rozhodovací pravomocí jednoduše nemůžou čekat. Rychleji než kdy jindy potřebují podrobnější a početnější přehledy. Většina týmů pro datové vědy přitom nedokáže své činnosti škálovat dostatečně rychle, aby stíhaly reagovat na požadavky na analýzu dat. To je problém, který se ještě prohlubuje s velkým objemem dat a dalšími rozsáhlými, složitými úložišti dat.

Pomocí umělé inteligence (AI) a souvisejících technologií pomáhají rozšířené analytické nástroje transformovat způsob, jakým společnosti generují, používají a sdílejí business intelligence (BI) a obchodní analýzu (BA).

Rozšířené analytické nástroje se skládají ze tří hlavních součástí:

Strojové učení (ML). Strojové učení je typ AI, která pomocí algoritmů rychle prohledává historická data, identifikuje vzory, zjišťuje odchylky a generuje přehledy a doporučení. Modely ML jsou ideální pro velký objem dat a neustále se učí z nových strukturovaných i nestrukturovaných dat – bez lidského zásahu. Za většinou funkcí rozšířených analytických nástrojů stojí modely ML.
Technologie přirozeného jazyka. Lidé a počítače můžou snadněji komunikovat prostřednictvím zpracování přirozeného jazyka (NLP), které počítačům interpretuje lidský jazyk, a generování přirozeného jazyka (NLG), které překládá počítačový kód do lidské řeči. V důsledku toho můžou firemní uživatelé diskutovat s počítači, ptát se jich a odpovídat pomocí pojmů z dané domény nebo oboru.
Automatizace. Technologie založené na ML automatizují rutinní ruční úlohy v celém životním cyklu analýzy dat. Tím se výrazně snižuje doba potřebná k vytvoření, natrénování a nasazení modelů ML. Například technikům a netechnickým pracovníkům pomáhají automaticky generované výzvy, se kterými můžou rychleji objevovat a připravovat nezpracovaná data. Ke konci životního cyklu textové sestavy, automaticky vytvářené a distribuované s četností zadanou uživatelem, urychlují sdílení přehledů.

Jak napovídá název, rozšířené analytické nástroje nenahrazují, ale spíše rozšiřují lidskou inteligenci, intuici a zvědavost. Modely ML používají kontextové a behaviorální podněty shromážděné v průběhu času od uživatelů, posuzují záměr a preference lidí a v přirozeném jazyce nabízejí vhodné přehledy, pokyny a doporučení. Samotné rozhodování nechávají na lidech.

Výhody rozšířené analýzy a rozšířených analytických nástrojů

Cesta vaší společnosti směrem k rozšířené analýze možná teprve začíná, ale rozhodně stojí za to ji podniknout. Zvažte výhody, jaké s sebou nese používání rozšířených nástrojů BI:

Lepší rozhodování. Rozšířené analytické nástroje pomáhají firemním uživatelům považovat analýzu dat více za vlastní a generovat přehledy, na základě kterých je možné jednat. Konsolidací konkrétních metrik, klíčových ukazatelů výkonu a dalších informací do přizpůsobených datových řídicích panelů a sestav se složitá data stávají srozumitelnějšími. Kromě toho vyprávění příběhů dat umožňuje vyprávět v přirozeném jazyce, čímž data získávají ještě větší kontext v grafech a tabulkách.
Demokratizace dat. Když se do analýzy dat zapojí více lidí z různých oddělení, zlepší se datová gramotnost. Kultura v organizacích se v průběhu času mění. Stále více týmů začíná bez obav pracovat s daty a spolupracovat s jejich pomocí na vytváření firemních hodnot.
Rychlejší příprava dat. Rozšířená příprava dat zjednodušuje proces vytváření datových sad potřebných k sestavení, testování a trénování modelů ML. S doporučeními na míru požadavkům projektu si můžou uživatelé vybírat datové sady, konsolidovat je, čistit, formátovat a rozšiřovat je a hledat nové datové sady, se kterými můžou dále optimalizovat modely ML.
Menší analytická odchylka. Odchylka způsobená neúplnými datovými sadami, nesprávnými předpoklady a nedostatkem kontextu vede k nepřesným a nedůvěryhodným výsledkům. Algoritmy ML, které analyzují obrovské objemy dat – a automatizované pracovní postupy, které omezují množství lidských chyb – minimalizují odchylku.
Úspora času a nákladů. S menším počtem ručních procesů můžou být týmy pro datovou vědu produktivnější a mají možnost vyčlenit více prostředků na analytické činnosti vyšší úrovně. Obchodní týmy k tomu můžou zvýšit svou datovou gramotnost, řešit jednodušší analytické projekty a poskytnout tak datovým vědcům čas na složitější úlohy.

Problémy s rozšířenými analytickými nástroji

Rozšířené analytické nástroje jsou nedílnou součástí mnoha firemních řešení BI a BA a využívají technologie AI, přičemž respektují lidskou inteligenci.

Přesto by vaše společnost měla být připravená řešit běžné překážky, které zpomalují přijetí. Mezi možné překážky patří tyto:

Mýty o AI. Někteří zaměstnanci můžou mít obavu, že je technologie AI nahradí. Otevřeně s nimi komunikujte a pomozte jim porozumět, že AI má svá omezení. Aby rozšířené analytické nástroje přinášely svou hodnotu, spoléhají na činnosti lidí a jejich odbornost v daném oboru.
Nedostatečná datová gramotnost. Pořádejte workshopy a zajišťujte mentory, kteří firemním týmům pomůžou sebevědomě pracovat s analýzami. Naučte uživatele nejdůležitější koncepty a pojmy z oblastí dat a jak o datech přemýšlet tak, aby z toho měl prospěch jak jejich tým, tak firma. Zdůrazněte úspěšné projekty, při kterých se používaly rozšířené analytické nástroje.
Neefektivní správa dat a modelů. Trénujte modely ML pomocí ucelených aktuálních dat, která neobsahují chyby ani odchylky, a pravidelně aktualizujte algoritmy tak, aby zvládaly rozvíjející se datové sady. S vysoce kvalitními daty a robustními modely budou uživatelé věřit, že jim nástroje pomůžou vytvářet včasné a přesné přehledy.
Nerelevantní výsledky. Ukažte uživatelům, jak generovat informace, které dávají smysl pro jejich role a povinnosti. Jinak bude jejich práce nepříjemná a budou plýtvat časem na filtrování nerelevantních výsledků.
Nedostatečný výpočetní výkon a škálovatelnost. V závislosti na vašich možnostech v oblasti IT může navýšení objemů informací a požadavků na zpracování mít vliv na dobu odezvy.

Integrace rozšířených analytických nástrojů pro obchodní úspěch

Rychlé zpracovávání přehledů je zcela zásadní pro schopnost firmy zajistit a udržet si konkurenční výhodu. Rychlé zpracování smysluplných přehledů je důležité ještě více. Rozšířené analytické nástroje dokážou těm správným lidem pomoct generovat správné informace, které tak budou k dispozici ve chvíli, kdy budou zapotřebí.

S rozšířenými funkcemi BI můžou firemní uživatelé pracovat s daty prostřednictvím personalizovaných, konverzačních interakcí, které jim umožňují dívat se na data z dříve neobvyklých úhlů a generovat přehledy příslušné k jejich rolím. Kromě toho používáním funkcí rozšířených analytických nástrojů spolu s nástroji pro obchodní analýzu můžou získat zřetelnější přehledy o událostech a trendech a pak aktivně plánovat. Nemusí na ně pouze reagovat.

S rychlou a přesnou analýzou dat se organizace můžou lépe rozhodovat o svém fungování a formulovat nejúčinnější strategie. Postupem času se tak zajistí větší růst a vyšší příjmy.

Zjednodušte analýzy ve vaší společnosti s řešením Microsoft Power BI

Pomozte své společnosti přejít na řízení s využitím dat. S Power BI, které rozšiřuje funkce BI a analýzy o AI, strojové učení a technologie přirozeného jazyka, k tomu ani nebude potřebovat další odborníky na data. Je to jednoduché, zabezpečené a škálovatelné řešení, které vylepšuje rozhodování ve všech odděleních a dává datovým vědcům více času na složité analytické projekty.

Další informace

Kontaktovat oddělení prodeje

Požádejte nás, abychom vás kontaktovali

Požádejte, ať vás kontaktuje specialista na Power BI z oddělení prodeje.

Poslat žádost