Wat is Augmented Analytics?

Met Augmented Analytics kunnen zakelijke gebruikers meer gegevens voorbereiden, analyseren en visualisaties maken, zodat bedrijven sneller meer gegevensgestuurde beslissingen kunnen nemen.

Een persoon die een bril draagt en naar iets wijst

Inzicht in Augmented Analytics

Normaal gesproken waren de ingewikkelde functies van gegevensanalyse eigendom van gegevensprofessionals. Ze hadden de kennis, expertise en software die nodig zijn om belangrijke processen uit te voeren in de levenscyclus van gegevensanalyse, waaronder gegevensverkenning en -voorbereiding, modelontwerp en -ontwikkeling, en het genereren en verspreiden van inzichten. Vaak handmatig en tijdrovend, kan het werk dagen, weken of langer duren. Bedrijfsteams stonden aan de zijlijn te wachten op informatie om hun beslissingen en acties te sturen.

Echter, gezien de snelheid waarmee bedrijven nu moeten opereren in sterk concurrerende digitale omgevingen, kunnen besluitvormers simpelweg niet wachten. Ze hebben diepere inzichten nodig, en meer dan ooit, sneller dan ooit. Toch kunnen de meeste data science-teams hun operaties niet snel genoeg opschalen om te voldoen aan de vraag naar gegevensanalyse, een uitdaging die wordt verergerd door big data en andere grote, complexe gegevensopslag.

Door kunstmatige intelligentie (AI) en gerelateerde technologieën te gebruiken, helpt Augmented Analytics om te transformeren hoe bedrijven Meer informatie over bedrijfsinformatiebedrijfsinformatie en bedrijfsanalyse (BA) genereren, gebruiken en delen.

Augmented Analytics bevat drie belangrijke onderdelen:

Machine learning (ML). ML, een type AI, maakt gebruik van algoritmen om snel historische gegevens te doorzoeken, patronen te identificeren, afwijkingen te herkennen en inzichten en aanbevelingen te genereren. ML-modellen profiteren van big data en leren continu van nieuwe gestructureerde en ongestructureerde gegevens, zonder menselijke tussenkomst. ML-modellen zijn de basis voor de meest uitgebreide analysemogelijkheden.
Technologieën voor natuurlijke taal. Mensen en computers kunnen gemakkelijker met elkaar praten via natuurlijke taalverwerking (NLP), die menselijke taal voor computers interpreteert en NLG (Natural Language Generation), waarmee computercode wordt omgezet in menselijke taal. Als gevolg hiervan kunnen zakelijke mensen in een interactie met machines vragen en antwoorden uitwisselen met behulp van vertrouwde domein- en industrie-termen.
Automatisering. ML-gestuurde technologieën automatiseren routinematige handmatige taken gedurende de levenscyclus van gegevensanalyse. Dit vermindert aanzienlijk de tijd die nodig is om ML-modellen te bouwen, te trainen en te implementeren. Bijvoorbeeld, geholpen door automatisch gegenereerde prompts, ontdekken en bereiden technische en niet-technische individuen sneller onbewerkte gegevens voor. Aan het einde van de cyclus versnellen tekstgebaseerde rapporten, automatisch gemaakt en verspreid met door de gebruiker opgegeven frequentie, het delen van inzichten.

Waar het zijn naam eer aandoet, vervangt Augmented Analytics de menselijke intelligentie, intuïtie en nieuwsgierigheid niet, maar vergroot deze. Door contextuele en gedragsmatige aanwijzingen die in de loop van de tijd van gebruikers zijn verzameld, beoordelen ML-modellen menselijke intenties en voorkeuren en bieden ze passende inzichten, begeleiding en aanbevelingen via natuurlijke taal. Ze laten de daadwerkelijke besluitvorming aan mensen over.

De voordelen van Augmented Analytics en hulpmiddelen voor Augmented Analytics

De Augmented Analytics-reis van jouw bedrijf staat misschien nog maar aan het begin, maar het is een reis die de moeite waard is. Overweeg de voordelen van het gebruik van Augmented BI-hulpprogramma's:

Verbeterde besluitvorming. Augmented Analytics helpt zakenmensen meer eigenaarschap te nemen over gegevensanalyse en actiegerichte inzichten te genereren. Het consolideren van specifieke metrische, Key Performance Indicators (KPI's) en andere informatie in aangepaste gegevensdashboards en rapporten maakt complexe gegevens begrijpelijker. Daarnaast maken gegevensoverzichten natuurlijke verhalen mogelijk die de gegevens verder contextualiseren met grafieken en tabellen.
Democratisering van gegevens. Wanneer meer mensen uit verschillende afdelingen betrokken raken bij gegevensanalyse, neemt de datavaardigheid toe. Na verloop van tijd verandert de organisatiecultuur. Meer teams raken vertrouwd met het werken met gegevens en werken samen om er bedrijfswaarde mee te creëren.
Snellere gegevensvoorbereiding. Het proces van het creëren van datasets die nodig zijn om ML-modellen te bouwen, testen en trainen, wordt gestroomlijnd door Augmented-gegevensvoorbereiding. Aangemoedigd door aanbevelingen die zijn afgestemd op hun projectvereisten, kunnen gebruikers datasets kiezen en consolideren; datasets opschonen, formatteren en verrijken; en nieuwe datasets vinden om ML-modellen verder te optimaliseren.
Gereduceerde analytische bias. Bias veroorzaakt door onvolledige gegevenssets, foutieve aannames en gebrek aan context leidt tot onnauwkeurige, onbetrouwbare resultaten. ML-algoritmen die enorme datavolumes analyseren, en geautomatiseerde workflows die handmatige fouten verminderen, minimaliseren bias.
Tijd- en kostenbesparingen. Met minder handmatige processen kunnen data science-teams productiever zijn en meer middelen toewijzen aan initiatieven voor hogere niveau-analyse. Bovendien, naarmate zakelijke teams hun datavaardigheid vergroten, kunnen ze eenvoudigere analytische projecten op zich nemen, waardoor data scientists verder worden ontlast voor complexere taken.

Uitdagingen voor hulpmiddelen voor Augmented Analytics

Net als veel andere BI- en BA-oplossingen op ondernemingsniveau maken de tools voor Augmented Analytics gebruik van AI-technologieën, terwijl bovendien rekening wordt gehouden met menselijke intelligentie.

Toch moet jouw bedrijf voorbereid zijn om veelvoorkomende obstakels aan te pakken die de adoptie vertragen. Potentiële uitdagingen zijn onder andere:

Misvattingen over AI. Sommige werknemers kunnen vrezen dat AI-technologieën hen zullen vervangen. Communiceer openlijk en help hen begrijpen dat AI beperkingen heeft. Augmented Analytics is afhankelijk van menselijke initiatief en domeinexpertise om waarde te leveren.
Matige kennis van gegevens. Houd workshops en bied mentoren aan om zakelijke teams te helpen analyses met vertrouwen te benaderen. Leer gebruikers belangrijke dataconcepten en -termen en hoe ze over gegevens kunnen denken op manieren die hun team en bedrijf helpen. Benadruk succesvolle Augmented Analytics-projecten.
Ineffectief gegevens- en modelbeheer. Train ML-modellen met uitgebreide, actuele gegevens die vrij zijn van fouten en vooroordelen, en werk algoritmen regelmatig bij om in te spelen op evoluerende gegevensbronnen. Met hoogwaardige gegevens en robuuste modellen zullen je gebruikers de hulpprogramma's vertrouwen om tijdige, nauwkeurige inzichten te genereren.
Irrelevante resultaten. Toon gebruikers hoe ze informatie kunnen genereren die betekenisvol is voor hun rollen en verantwoordelijkheden. Anders zullen ze gefrustreerd raken en tijd verspillen met het filteren van irrelevante resultaten.
Onvoldoende computervermogen en schaalbaarheid. Afhankelijk van je IT-capaciteiten, kan een toename van de hoeveelheid informatie en verwerkingsvereisten invloed hebben op de responstijden.

Integratie van Augmented Analytics voor zakelijk succes

Snelle ''time to insight'' is cruciaal voor het vermogen van je bedrijf om een concurrentievoordeel te vestigen en te behouden. Snelle ''Tijd tot betekenisvol inzicht'' is nog crucialer. Augmented Analytics-hulpprogramma's kunnen de juiste mensen helpen de juiste informatie te genereren, zodat deze klaar is wanneer dat nodig is.

Met Augmented BI gaan zakelijke mensen op een gepersonaliseerde, converserende manier om met gegevens, waardoor ze gegevens vanuit nieuwe invalshoeken kunnen bekijken en inzichten kunnen genereren die relevant zijn voor hun rollen. Daarnaast, door gebruik te maken van de mogelijkheden van Augmented Analytics met hulpprogramma's voor bedrijfsanalyses, kunnen ze duidelijker inzicht krijgen in gebeurtenissen en trends en proactief plannen in plaats van er alleen op te reageren.

Door gegevens snel en nauwkeurig te analyseren, nemen organisaties betere zakelijke beslissingen en formuleren ze effectievere strategieën. In de loop van de tijd kunnen ze grotere groei en hogere inkomsten stimuleren.

Vereenvoudig de analyses van je bedrijf met Microsoft Power BI

Help je bedrijf om meer gegevensgestuurd te worden zonder dat er meer gegevensprofessionals nodig zijn door Power BI te adopteren, dat BI- en analytics-capaciteiten aanvult met AI, machine learning en natuurlijke taaltechnologieën. Een gebruiksvriendelijke, veilige en schaalbare oplossing, het verbetert de besluitvorming binnen afdelingen en geeft datawetenschappers meer tijd om aan complexe projecten voor analyses te besteden.

Meer informatie