การทำความเข้าใจในการวิเคราะห์เสริม
โดยทั่วไปแล้ว ความยุ่งยากในการวิเคราะห์ข้อมูลจะตกอยู่กับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล พวกเขามีความรู้ ความเชี่ยวชาญ และซอฟต์แวร์ที่จำเป็นในการดำเนินกระบวนการที่สำคัญในวงจรการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งรวมถึงการสำรวจและการจัดเตรียมข้อมูล การออกแบบและการพัฒนารูปแบบข้อมูล และการสร้างและการเผยแพร่ข้อมูลเชิงลึก งานที่ต้องทำด้วยตนเองและน่าเบื่อหน่ายอาจต้องใช้เวลาหลายวัน หลายสัปดาห์หรือมากกว่านั้น ทีมธุรกิจต้องรอข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจและการดำเนินการ
อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาถึงความเร็วที่บริษัทต่างๆ ต้องดำเนินงานในสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่มีการแข่งขันสูง ผู้มีอำนาจตัดสินใจไม่สามารถรอช้าได้ พวกเขาต้องการข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้นและมากขึ้น เร็วมากกว่าที่เคย แต่ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ไม่สามารถปรับการดำเนินการของตนได้เร็วพอที่จะตอบสนองความต้องการในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งเป็นความท้าทายที่ซับซ้อนเนื่องจากมีข้อมูลขนาดใหญ่และที่จัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนอื่นๆ
ด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง การวิเคราะห์เสริมจะช่วยเปลี่ยนวิธีที่บริษัทสร้าง ใช้ และแชร์ข่าวกรองธุรกิจ (BI) และการวิเคราะห์ธุรกิจ (BA)
องค์ประกอบหลักสามประการจะรวมไปถึงการวิเคราะห์เสริม:
- การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ML เป็น AI ประเภทหนึ่งที่ใช้อัลกอริทึมในการค้นหาข้อมูลในอดีตอย่างรวดเร็ว ระบุรูปแบบ ค้นพบค่าเบี่ยงเบน และสร้างข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำ โมเดล ML เติบโตขึ้นจากข้อมูลขนาดใหญ่และเรียนรู้จากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง โดยไม่ต้องให้มนุษย์แทรกแซง โมเดล ML เป็นรากฐานของความสามารถการวิเคราะห์เสริมส่วนใหญ่
- เทคโนโลยีภาษาธรรมชาติ มนุษย์และคอมพิวเตอร์สามารถพูดคุยกันได้ง่ายขึ้นผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งจะแปลภาษามนุษย์ให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ และการสร้างภาษาแบบธรรมชาติ (NLG) ซึ่งแปลโค้ดคอมพิวเตอร์ให้เป็นภาษามนุษย์ ด้วยเหตุนี้ นักธุรกิจสามารถโต้ตอบกับเครื่องได้ในรูปแบบถาม-ตอบโดยใช้คำศัพท์ในโดเมนและอุตสาหกรรมที่คุ้นเคย
- ระบบอัตโนมัติ เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนโดย ML จะทำงานที่ต้องทำด้วยตนเองโดยอัตโนมัติตลอดวงจรการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้ลดเวลาที่จำเป็นในการสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดล ML ได้อย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น ช่วยเหลือด้วยการสร้างพร้อมท์โดยอัตโนมัติ ทำให้บุคลากรทางเทคนิคและไม่ใช่ทางเทคนิคสามารถค้นหาและจัดเตรียมข้อมูลดิบได้เร็วขึ้น เมื่อใกล้สิ้นสุดวงจร รายงานแบบข้อความซึ่งสร้างและเผยแพร่โดยอัตโนมัติตามความถี่ที่ผู้ใช้ระบุจะช่วยเร่งความเร็วในการแชร์ข้อมูลเชิงลึก
ตามชื่อเรียก การวิเคราะห์เสริมไม่ได้มาแทนที่ แต่เป็นการเสริมสติปัญญา สัญชาตญาณ และความอยากรู้อยากเห็นของมนุษย์ โมเดล ML จะใช้ข้อมูลเชิงบริบทและพฤติกรรมที่รวบรวมได้จากผู้ใช้ในการประเมินเจตนาและความต้องการของมนุษย์ และแสดงข้อมูลเชิงลึก แนวทาง และคำแนะนำที่เหมาะสมด้วยภาษาธรรมชาติ และปล่อยให้การตัดสินใจจริงเป็นเรื่องของมนุษย์
ติดตาม Power Platform