Che cosa è l'analisi aumentata?

L'analisi aumentata offre agli utenti aziendali strumenti intuitivi e intelligenti per la preparazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati, aiutando le società a prendere decisioni più rapide e basate sui dati.

Una persona con occhiali protettivi che indica qualcosa

Informazioni sull'analisi aumentata

Le complessità dell'analisi dei dati appartengono tradizionalmente ai professionisti dei dati. Avevano le conoscenze, l'esperienza e il software necessari per eseguire processi chiave nel ciclo di vita dell'analisi dei dati, tra cui l'esplorazione e la preparazione dei dati, la progettazione e lo sviluppo di modelli e la generazione e la diffusione di informazioni dettagliate. Questo lavoro, spesso manuale e noioso, poteva richiedere giorni, settimane o più. I team aziendali rimanevano in attesa di informazioni per guidare le decisioni e le azioni.

Tuttavia, data la velocità con cui le aziende devono ora operare in ambienti digitali altamente competitivi, i decision maker semplicemente non possono aspettare. Hanno bisogno di informazioni più approfondite e più rapide che mai. Tuttavia, la maggior parte dei team data science non è in grado di ridimensionare le proprie operazioni in modo sufficientemente rapido da tenere il passo con le richieste di analisi dei dati, una sfida resa più complessa da Big Data e altri archivi dati complessi di grandi dimensioni.

Grazie all'intelligenza artificiale (IA) e alle tecnologie correlate, l'analisi aumentata aiuta a trasformare il modo in cui le società generano, usano e condividono business intelligence (BI) e analisi business.

Tre componenti chiave costituiscono l'analisi aumentata:

Apprendimento automatico. L'apprendimento automatico, un tipo di intelligenza artificiale, usa algoritmi per eseguire rapidamente ricerche nei dati cronologici, identificare criteri, individuare deviazioni e generare informazioni dettagliate e raccomandazioni. I modelli di apprendimento automatico si integrano con i Big Data e imparano continuamente da nuovi dati strutturati e non strutturati, senza intervento umano. I modelli di apprendimento automatico sono alla base della maggior parte delle funzionalità di analisi aumentata.
Tecnologie del linguaggio naturale. Gli esseri umani e i computer possono comunicare più facilmente tra loro tramite l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che interpreta il linguaggio umano per i computer, e la generazione di linguaggio naturale (NLG), che converte il codice dei computer in linguaggio umano. Di conseguenza, gli operatori aziendali possono interagire con i computer in sessioni di domande e risposte che usano termini di dominio e di settore familiari.
Automazione. Le tecnologie basate su apprendimento automatico automatizzano le attività manuali di routine nel ciclo di vita dell'analisi dei dati. In questo modo si riduce significativamente il tempo necessario per compilare, eseguire il training e distribuire modelli di apprendimento automatico. Ad esempio, aiutati da richieste generate automaticamente, gli utenti tecnici e non tecnici individuano e preparano più rapidamente i dati non elaborati. Verso la fine del ciclo di vita, i report basati su testo, creati e distribuiti automaticamente in base alla frequenza specificata dagli utenti, accelerano la condivisione delle informazioni dettagliate.

Come indicato dal nome, l'analisi aumentata non sostituisce ma piuttosto aumenta l'intelligenza, l'intuito e la curiosità umane. Prendendo indicazioni contestuali e comportamentali raccolte nel tempo dagli utenti, i modelli di apprendimento automatico valutano le finalità e le preferenze umane e offrono informazioni dettagliate, indicazioni e raccomandazioni appropriate tramite il linguaggio naturale. Lasciano il processo decisionale effettivo alle persone.

Vantaggi dell'analisi aumentata e degli strumenti di analisi aumentata

Il percorso di analisi aumentata della tua azienda potrebbe essere solo all'inizio, ma vale la pena seguirlo. Ecco i vantaggi dell'uso degli strumenti di business intelligence aumentati:

Processo decisionale migliorato. L'analisi aumentata offre agli operatori aziendali un maggiore controllo sull'analisi dei dati e la possibilità di generare informazioni dettagliate di utilità pratica. Il consolidamento di metriche specifiche, indicatori di prestazioni chiave (KPI) e altre informazioni in dashboard di dati e report personalizzati rende più comprensibili i dati complessi. La condivisione di storie basate sui dati consente narrazioni in linguaggio naturale che contestualizzano ulteriormente i dati con grafici.
Democratizzazione dei dati. Quando un numero maggiore di persone di diversi reparti è coinvolto nell'analisi dei dati, la capacità di comprendere i dati aumenta. Nel corso del tempo, la cultura organizzativa cambia. Un maggior numero di team ha familiarità con l'uso dei dati e la collaborazione per creare valore aziendale.
Preparazione dei dati più rapida. Il processo di creazione di set di dati necessari per creare, testare ed eseguire il training di modelli di apprendimento automatico è semplificato tramite la preparazione dei dati aumentata. In base alle raccomandazioni su misura per i propri requisiti di progetto, gli utenti possono scegliere e consolidare i set di dati, pulire, formattare e arricchire i set di dati e trovare nuovi set di dati per ottimizzare ulteriormente i modelli di apprendimento automatico.
Distorsione analitica ridotta. La distorsione causata da set di dati incompleti, presupposti errati e mancanza di contesto comporta risultati non accurati e non attendibili. Gli algoritmi di apprendimento automatico che analizzano volumi di dati di grandi dimensioni e i flussi di lavoro automatizzati che riducono gli errori manuali consentono di ridurre al minimo la distorsione.
Risparmio di tempo e costi. Grazie a un minor numero di processi manuali, i team di data science possono essere più produttivi e dedicare più risorse a iniziative di analisi di livello superiore. Man mano che nei team aziendali aumenta la capacità di comprendere i dati, i team possono gestire progetti di analisi più semplici, liberando ulteriormente i data scientist per attività più complesse.

Sfide degli strumenti di analisi aumentata

Gli strumenti di analisi aumentata, integrati in molte soluzioni di BI e analisi business aziendali, sfruttano le tecnologie di intelligenza artificiale rispettando l'intelligenza umana.

L'azienda deve essere tuttavia pronta ad affrontare gli ostacoli comuni che rallentano l'adozione. Ecco alcune potenziali sfide:

Idee sbagliate sull'IA. Alcuni dipendenti potrebbero temere di essere sostituiti dalle tecnologie di intelligenza artificiale. Comunica in modo aperto e aiutali a comprendere che l'intelligenza artificiale presenta limitazioni. L'analisi aumentata si basa sull'iniziativa umana e sulle competenze di dominio per offrire valore.
Scarsa capacità di comprendere i dati. Organizza workshop e offri mentori per aiutare i team aziendali ad affrontare le analisi in tutta sicurezza. Insegna agli utenti concetti e frasi chiave sui dati e come pensare ai dati in modo da aiutare il team e l'azienda. Evidenzia i progetti di analisi aumentata riusciti.
Gestione inefficace di dati e modelli. Esegui il training dei modelli di apprendimento automatico usando dati completi e correnti privi di errori e distorsione e aggiorna regolarmente gli algoritmi per gestire asset di dati in continua evoluzione. Grazie a dati di alta qualità e modelli affidabili, gli utenti si affideranno agli strumenti per aiutarli a generare informazioni dettagliate tempestive e accurate.
Risultati irrilevanti. Mostra agli utenti come generare informazioni significative per le responsabilità e i ruoli specifici. In caso contrario, si sentiranno frustrati e perderanno tempo a filtrare i risultati irrilevanti.
Potenza di calcolo e scalabilità insufficienti. In base alle capacità IT, l'aumento dei volumi di informazioni e dei requisiti di elaborazione può influire sui tempi di risposta.

Integrazione dell'analisi aumentata per il successo aziendale

La riduzione del "tempo necessario per ottenere informazioni dettagliate" è fondamentale per la capacità dell'azienda di stabilire e mantenere un vantaggio competitivo. La riduzione del "tempo necessario per ottenere informazioni dettagliate significative" è ancora più fondamentale. Gli strumenti di analisi aumentata possono aiutare le persone giuste a generare le informazioni corrette in modo che siano pronte quando necessario.

Grazie alla business intelligence aumentata, gli operatori aziendali interagiscono con i dati tramite interazioni basate su conversazioni personalizzate, che consentono loro di prendere in considerazione i dati da nuove angolazioni e generare informazioni dettagliate pertinenti ai loro ruoli. Usando le funzionalità di analisi aumentata con strumenti di analisi business, possono ottenere informazioni più chiare su eventi e tendenze e quindi pianificare in modo proattivo anziché limitarsi a reagire.

Analizzando i dati in modo rapido e accurato, le organizzazioni prendono decisioni aziendali migliori e formulano strategie più efficaci. Nel corso del tempo possono favorire una crescita maggiore e ricavi più elevati.

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