Analiză îmbunătățită: Ce trebuie să știți pentru 2019

Pe măsură ce companiile încep sau continuă călătoria lor de transformare digitală, cantitatea de date cu care se ocupă crește în volum și complexitate.

Analiza tradițională - procesul de pregătire și analiză a datelor, interpretarea rezultatelor și povestirea cu acele date - este un proces manual, care necesită mult timp. Și ridică provocări semnificative pentru companiile care încearcă să facă față exploziei continue de date.

Pentru a îndeplini termenele de pregătire a pieței pentru transformarea digitală, a devenit imperativ să se reducă consumul de timp al analizei manuale.

Pentru a face acest lucru, putem spori oamenii de știință de date umane cu învățare automată (ML) și inteligență artificială (AI) pentru a accelera fiecare pas din călătoria analizei - ceva numit analiză augmentată.

În ultimele 12-18 luni, analiza augmentată ca domeniu a crescut și mai multe întreprinderi încep să accepte acest proces.

Companiile aflate în curs de transformare digitală în multe industrii, cum ar fi farmaceutică, retail, producție și multe altele, încep să folosească analiza augmentată.

Cred că în anul viitor acest domeniu emergent va deveni mai larg utilizat și înțeles.

Scurt context despre analiza augmentată

La mijlocul anilor 2000, stocarea în cloud și puterea de calcul disponibilă masiv au devenit mai populare. Acest lucru a provocat explozia analizelor de date mari.

Aceasta a fost o schimbare semnificativă, dar procesul a fost încă extrem de manual, ceea ce înseamnă că profesioniștii în analiză mai trebuiau să scrie volume de cod.

Înainte de revoluția big data, companiile ar fi trebuit să scaneze 1000 de fluxuri pentru a obține informații semnificative, dar astăzi vorbim despre milioane de fluxuri.

Întrebarea a devenit: cum poate analiza datelor să ofere aceeași valoare, reducând în același timp enorm timpul necesar, știind că o analiză mai rapidă = mai rapid timp de lansare pe piață = un ROI mai puternic.

Acesta este scopul pentru care este destinată analiza augmentată - accelerarea domeniului analizei datelor pentru a obține mai multă valoare

Deoarece există nevoia de a discuta și înțelege volumele tot mai mari de date, analiza augmentată reprezintă o schimbare majoră în acest domeniu de studiu.

Analiza îmbunătățită provoacă deja perturbări în interpretarea, crearea și partajarea analizelor. La rândul său, acest lucru le permite cercetătorilor de date să petreacă mai puțin timp explorând datele și mai mult timp acționând pe baza celor mai relevante perspective decât cu metodele tradiționale, manuale.

Această abordare este un mecanism puternic care permite companiilor să fie mai receptive și mai agile – un aspect necesar al transformării digitale .

Să ne uităm mai întâi la beneficiile cheie ale analizei augmentate și la modul în care această practică schimbă modelele tradiționale de afaceri. Analiză îmbunătățită:

• accelerează procesul de pregătire și descoperire a datelor;
• democratizează analiza datelor pentru utilizatorii mai puțin cunoscători de afaceri;
• permite adoptarea de informații utile pentru echipa executivă și în întreaga organizație.

Importanța acestor beneficii pentru afacerile digitale este semnificativă

Este bine înțeles că, pentru ca organizațiile să concureze în era digitală, datele sunt esențiale pentru a obține informații relevante și acționabile.

Cu toate acestea, complexitățile de bază inerente proceselor de analiză manuală creează multe blocaje.

În primul rând, oamenii de știință de date care sunt calificați în practica științei datelor și care posedă, de asemenea, o înțelegere aprofundată a modelelor și operațiunilor de afaceri sunt rari.

În plus, timpul unui cercetător de date este valoros – totuși, un procent mare din acest timp este petrecut pregătind manual datele prin curățare și etichetare. Această lipsă de timp și capacitate înseamnă că majoritatea analizelor de date sunt efectuate pe o mică parte a datelor, în timp ce o mare parte a activelor de date nu sunt extrase.

Să explorăm beneficiile enumerate mai sus pentru a vedea cât de perturbatoare sunt analiticele augmentate.

Trei avantaje principale ale analizei augmentate

1. Accelerează pregătirea și descoperirea datelor

Atunci când este efectuată manual, pregătirea datelor este un efort greoi și complex.

Când oamenii de știință de date au milioane de înregistrări de parcurs, o sarcină probabil simplă de a găsi toți clienții dintr-o anumită regiune, de exemplu, poate dura câteva luni.

Luați exemplul unui mare comerciant de produse din hârtie de specialitate. Ca parte a călătoriei lor digitale, aveau nevoie să înțeleagă mai bine clienții, dar datele provenite din sistemele vechi aveau o calitate slabă.

Nu numai că au existat volume uriașe de date de examinat, dar au existat inconsecvențe în diferite domenii, iar reconcilierea lor într-un format unificat a fost descurajantă.

Au fost 26 de milioane de înregistrări de evaluat, în 1200 de formate diferite de fișiere XML.

Curățarea datelor cu procese manuale ar fi durat șase până la 12 luni. Utilizând tehnici de pregătire a datelor de analiză augmentată și algoritmi ML, comerciantul a reușit să curețe datele în aproximativ trei săptămâni.

Prin automatizarea acestor pași iterativi, întregul timp de pregătire și descoperire a datelor poate fi scurtat cu 50-80%.

Imaginează-ți cât de mult mai productivă și eficientă ar putea fi echipa ta de analiză a datelor dacă acesta ar fi cazul!

2. Democratizează analiza datelor

După ce datele sunt pregătite, analiza augmentată detectează semnale care influențează modelele de afaceri pe care oamenii de știință de date mai puțin cunoscători nu sunt pricepuți să le găsească.

Cu analiza augmentată, oamenii de știință de date nu trebuie să determine algoritmul potrivit pentru a utiliza sau a scrie cod pentru a obține rezultate.

Un set de instrumente de analiză augmentată va rula opt până la 10 algoritmi pe date și îi va potrivi într-un format comun pentru a detecta modele și valori aberante.

De exemplu, o întreprindere mare poate dori informații despre facturare de la furnizorii săi pentru a determina dacă există valori aberante care să justifice mai multe investigații.

Cu operațiuni și angajați de pe tot globul, acest lucru poate echivala cu facturile primite de la mii sau sute de mii de furnizori în fiecare lună.

Pe baza datelor de bază, analiza augmentată va începe să detecteze modele și va crea automat o analiză anormală pentru a detecta când un anumit furnizor, care facturează constant companiei 50.000 USD pe lună, trimite o factură de 500.000 USD.

Deși acest lucru nu ar fi semnalat automat ca activitate frauduloasă, suma mai mare decât de obicei ar fi semnalată ca ceva pe care profesioniștii în analiză de date ar trebui să investigheze în continuare și elimină sarcina de a scrie mai întâi algoritmul pentru a face această descoperire.

Cu alte cuvinte, analiza augmentată democratizează informațiile, facilitând utilizatorilor de afaceri extragerea de informații complexe și economisindu-le timp semnificativ pentru a face acest lucru.

3. Permite adoptarea de informații utile pentru directori și în cadrul unei organizații

Odată ce semnalele și modelele au fost determinate, rezultatele trebuie comunicate cu directorii.

Modalitățile tradiționale de a face acest lucru, cum ar fi crearea unui raport sau a unui tablou de bord, pun sarcini suplimentare asupra directorilor care, de obicei, nu au timp să se conecteze la o platformă și să își facă propria interpretare a datelor.

Cu ajutorul analizei augmentate, instrumentul va citi graficul sau raportul și va traduce informațiile în declarații în limbaj natural, cum ar fi „Vânzările dumneavoastră sunt în scădere în regiunea X, o tendință care a continuat în ultimele luni”. Sau, „Pierzi cota de piață în fața concurentului Y”.

Liderii de echipă pot obține răspunsuri la întrebări precum „vânzările au crescut cu 10% la un nivel larg, dar cum sunt marjele la fiecare nivel regional?” Furnizarea acestui nivel de informații acționabile permite luarea deciziilor bazate pe date și crește adoptarea în întreaga organizație.

Sistemele de analiză sofisticate oferă capabilități de procesare a vocii și a limbajului natural și sunt încorporate în interfețele de căutare ale întreprinderilor și platformele BI.

Imaginați-vă asta: oamenii de știință de date pot interacționa cu platformele de analiză augmentată folosind limbajul natural, pur și simplu punând o întrebare, cum ar fi: „Cum se compară eforturile noastre de vânzări cu concurenții noștri?”

Analiza îmbunătățită abordează complexitățile din spatele scenei, făcând procesul de analiză a datelor simplu pentru utilizatorii de afaceri și oamenii de știință ai datelor cetățenilor deopotrivă.

Cum poți merge mai departe cu analiza augmentată?

Având în vedere beneficiile prezentate mai sus și tehnologiile disponibile care permit această întrerupere majoră, întrebarea nu este dacă ar trebui să adoptați analiza augmentată. Întrebarea este când să începem și cum.

Deși există mai multe tipuri de instrumente pentru diferiții pași discutați mai sus, nu există un singur instrument care să îndeplinească toate funcțiile sau să se potrivească tuturor organizațiilor.

Cea mai bună modalitate prin care companiile pot proceda este să lucreze cu un partener de consultanță care are o experiență largă în analiză și în seturile și metodologiile emergente de analiză augmentată pentru a crea o foaie de parcurs personalizată. Pentru a crea o cale de succes înainte, combinația potrivită de oameni, procese și tehnologie trebuie să se reunească.

Analiza îmbunătățită este încă un domeniu în evoluție. Astăzi, majoritatea companiilor nu adoptă analiza augmentată pentru întregul proces de la capăt la capăt, ci încep cu o singură bucată – ceea ce este o cale bună de urmat.

În următorii câțiva ani, mă aștept ca acest lucru să se schimbe, iar organizațiile vor folosi analiza augmentată pentru întregul ciclu de viață al analizei datelor.

În 2019, beneficiile semnificative pe care le oferă analiza augmentată sunt domeniile cheie de luat în considerare: viteza, democratizarea și adoptarea pe scară largă.

Cu aceste capabilități, organizațiile sunt bine echipate să înțeleagă și să anticipeze nevoile clienților, să ajusteze și să îmbunătățească procesele de afaceri și să se poziționeze pentru succes în - astăzi și în viitor.