Czym jest rozszerzona analiza?

Rozszerzona analiza zapewnia użytkownikom biznesowym dostęp do intuicyjnych, inteligentnych narzędzi do przygotowywania, analizy i wizualizacji danych, co pomaga firmom w szybszym podejmowaniu decyzji w oparciu o dane.

Osoba w okularach ochronnych, wskazująca na coś

Na czym polega rozszerzona analiza

Tradycyjnie, zawiłości analizy danych należały do specjalistów ds. danych. Posiadali oni wiedzę, doświadczenie i oprogramowanie niezbędne do realizacji kluczowych procesów w cyklu analizy danych, obejmujących eksplorację i przygotowanie danych, projektowanie i opracowywanie modeli oraz generowanie i rozpowszechnianie wniosków. Często manualna i żmudna praca mogła trwać dni, tygodnie, a nawet dłużej. Zespoły biznesowe czekały na informacje, które pomogłyby im podjąć decyzje i działania.

Jednak biorąc pod uwagę tempo, w jakim firmy muszą obecnie działać w wysoce konkurencyjnym środowisku cyfrowym, decydenci po prostu nie mogą czekać. Potrzebują dokładniejszych informacji i to szybciej i w większej ilości niż kiedykolwiek wcześniej. Jednak większość zespołów zajmujących się nauką o danych nie jest w stanie wystarczająco szybko skalować swoich działań, aby nadążyć za wymaganiami w zakresie analizy danych, co stanowi wyzwanie dodatkowo utrudnione przez zestawy danych big data oraz inne duże i złożone repozytoria danych.

Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) i powiązanych technologii, rozszerzona analiza danych pomaga przekształcić sposób, w jaki firmy generują, wykorzystują i udostępniają analizę biznesowe (BI) oraz analitykę biznesową (BA).

Trzy kluczowe składniki rozszerzonej analizy:

Uczenie maszynowe (ML). Uczenie maszynowe (ML) to rodzaj sztucznej inteligencji, który wykorzystuje algorytmy do szybkiego przeszukiwania danych historycznych, identyfikowania wzorców, wykrywania odchyleń oraz generowania wniosków i rekomendacji. Modele ML wykorzystują dane big data i nieustannie uczą się na podstawie nowych danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych – bez udziału człowieka. Modele ML stanowią podstawę większości możliwości rozszerzonej analizy.
Technologie języka naturalnego. Ludzie i komputery mogą łatwiej komunikować się ze sobą dzięki przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), które interpretuje język ludzki dla komputerów, oraz generowaniu języka naturalnego (NLG), które tłumaczy kod komputerowy na język ludzki. W rezultacie przedsiębiorcy mogą prowadzić z maszynami interaktywne sesje pytań i odpowiedzi, używając znanych terminów z danej dziedziny i branży.
Automatyzacja. Technologie oparte na uczeniu maszynowym automatyzują rutynowe zadania manualne w całym cykl życia analizy danych. Znacznie skraca to czas potrzebny na tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli ML. Na przykład, dzięki automatycznie generowanym poleceniom, osoby posiadające wiedzę techniczną i nietechniczną mogą szybciej odkrywać i przygotowywać dane pierwotne. Pod koniec cyklu życia raporty tekstowe, które są tworzone automatycznie i wysyłane z częstotliwością wybraną przez użytkownika, przyspieszają dzielenie się wnioskami.

Zgodnie ze swoją nazwą, rozszerzona analiza danych nie zastępuje ludzkiej inteligencji, intuicji i ciekawości, a jedynie je wzbogaca. Na podstawie kontekstowych i behawioralnych sygnałów zebranych od użytkowników w czasie, modele ML oceniają intencje i preferencje ludzi oraz oferują odpowiednie analizy, wskazówki i rekomendacje za pomocą języka naturalnego. Realne decyzje pozostawiają ludziom.

Korzyści ze stosowania rozszerzonej analityki i narzędzi rozszerzonej analizy

Twoja firma może dopiero rozpoczynać swoją przygodę z rozszerzoną analizą, ale jest to krok, który warto podjąć. Rozważ zalety korzystania z narzędzi rozszerzonej analizy biznesowej:

Udoskonalony proces podejmowania decyzji. Rozszerzona analiza pomaga przedsiębiorcom przejąć większą kontrolę nad analizą danych i generować praktyczne wnioski. Konsolidacja określonych wskaźników, kluczowych wskaźników efektywności (KPI) i innych informacji w dostosowanych do potrzeb użytkownika pulpitach nawigacyjnych danych i raportach sprawia, że złożone dane stają się bardziej zrozumiałe. Ponadto tworzenie historii opartych na danych umożliwia tworzenie narracji w języku naturalnym, które dodatkowo kontekstualizują dane za pomocą grafów i wykresów.
Demokratyzacja danych. Kiedy więcej osób z różnych działów angażuje się w analizę danych, wzrasta poziom umiejętności korzystania z danych. Z biegiem czasu kultura organizacyjna się zmienia. Więcej zespołów czuje się coraz swobodniej w pracy z danymi i współpracuje w celu tworzenia wartości biznesowej.
Szybsze przygotowywanie danych. Proces tworzenia zestawów danych potrzebnych do budowania, testowania i szkolenia modeli ML jest usprawniony dzięki rozszerzonemu przygotowywaniu danych. Kierując się zaleceniami dostosowanymi do wymagań projektu, użytkownicy mogą wybierać i konsolidować zestawy danych, czyścić je, formatować i wzbogacać, a także wyszukiwać nowe zestawy danych w celu dalszej optymalizacji modeli ML.
Zmniejszone odchylenie analizy. Odchylenie spowodowane niekompletnymi zestawami danych, błędnymi założeniami i brakiem kontekstu prowadzi do niedokładnych, niewiarygodnych wyników. Algorytmy uczenia maszynowego, które analizują ogromne ilości danych, oraz zautomatyzowane procesy robocze, które ograniczają błędy manualne, minimalizują odchylenia.
Oszczędność czasu i pieniędzy. Dzięki zmniejszeniu liczby procesów manualnych zespoły zajmujące się analizą danych mogą być bardziej produktywne i przeznaczyć więcej zasobów na inicjatywy analityczne wyższego poziomu. Ponadto, wraz ze wzrostem umiejętności korzystania z danych przez zespoły biznesowe, mogą one podejmować prostsze projekty analityczne, co pozwala naukowcom zajmującym się danymi skupić się na bardziej złożonych zadaniach.

Wyzwania związane z narzędziami rozszerzonej analizy

Narzędzia rozszerzonej analizy, które stanowią integralny element wielu firmowych rozwiązań z dziedziny BI i BA, wykorzystują co prawda technologie AI, ale z poszanowaniem analiz ludzkich.

Mimo to Twoja firma powinna być przygotowana na pokonanie typowych przeszkód, które spowalniają proces wdrażania. Potencjalne wyzwania obejmują:

Mylne wyobrażenia na temat AI. Niektórzy pracownicy mogą obawiać się, że technologie sztucznej inteligencji zastąpią ich w pracy. Komunikuj się otwarcie i pomóż im zrozumieć, że sztuczna inteligencja ma swoje ograniczenia. Rozszerzona analiza opiera się na inicjatywie ludzkiej i wiedzy specjalistycznej w danej dziedzinie, aby zapewnić wartość dodaną.
Niski poziom kompetencji w zakresie korzystania z danych. Organizuj warsztaty i zapewnij mentorów, którzy pomogą zespołom biznesowym pewnie podejść do analizy. Naucz użytkowników kluczowych pojęć i zwrotów związanych z danymi oraz sposobów myślenia o danych, które pomogą ich zespołom i firmom. Wyróżnij udane projekty z zakresu rozszerzonej analizy.
Nieefektywne zarządzanie danymi i modelami. Trenuj modele ML przy użyciu kompleksowych, aktualnych danych, które są wolne od błędów i stronniczości, oraz regularnie aktualizuj algorytmy, aby obsługiwały zmieniające się zestawy danych. Dzięki wysokiej jakości danym i rozbudowanym modelom użytkownicy będą mieli zaufanie do narzędzi, które pomogą im generować aktualne i dokładne analizy.
Nieistotne wyniki. Pokaż użytkownikom, jak generować informacje istotne dla ich ról i obowiązków. W przeciwnym razie będą sfrustrowani i będą tracić czas na filtrowanie nieistotnych wyników.
Niewystarczająca moc obliczeniowa i skalowalność. W zależności od możliwości IT firmy, zwiększenie ilości informacji oraz wymagań dotyczących przetwarzania danych może wpływać na czas odpowiedzi.

Stosowanie rozszerzonej analizy do rozwoju biznesu

Szybki „czas uzyskania analizy” ma kluczowe znaczenie dla zdolności Twojej firmy do uzyskania i utrzymania przewagi konkurencyjnej. Szybki „czas do uzyskania istotnych analiz” jest jeszcze ważniejszy. Narzędzia rozszerzonej analizy mogą pomóc odpowiednim osobom w generowaniu właściwych informacji, tak aby były one dostępne w razie potrzeby.

Dzięki rozszerzonej analizie biznesowej przedsiębiorcy mają dostęp do danych poprzez spersonalizowane interakcje konwersacyjne, które pozwalają im spojrzeć na dane z nowej perspektywy i wyciągnąć wnioski istotne dla pełnionych przez nich funkcji. Ponadto, dzięki wykorzystaniu możliwości rozszerzonej analizy w połączeniu z narzędziami do analityki biznesowej, mogą uzyskać lepszy wgląd w wydarzenia i trendy, a następnie proaktywnie planować działania, zamiast tylko reagować na nie.

Dzięki szybkiej i dokładnej analizie danych organizacje podejmują lepsze decyzje biznesowe i opracowują skuteczniejsze strategie. Z czasem mogą one przyczynić się do większego wzrostu i wyższych przychodów.

Uprość analizę danych w swojej firmie dzięki usłudze Microsoft Power BI

Pomóż swojej firmie stać się bardziej zorientowaną na dane bez konieczności zatrudniania dodatkowych specjalistów, wdrażając usługę Power BI, która rozszerza możliwości analizy biznesowej i analityki dzięki sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowemu i technologiom języka naturalnego. To łatwe w użyciu, bezpieczne i skalowalne rozwiązanie usprawnia proces podejmowania decyzji w różnych działach i daje analitykom danych więcej czasu na realizację złożonych projektów analitycznych.

Dowiedz się więcej

Skontaktuj się z działem sprzedaży

Poproś o skontaktowanie się z Tobą

Poproś o kontakt ze specjalistą ds. sprzedaży rozwiązania Power BI.

Wyślij żądanie