Belki de işletmeniz artırılmış bir analiz çözümü düşünüyor veya işletmeniz zaten iş zekası veya analitik sürümüne sahip ve daha faydalı bir çözüme yükseltmek veya geçiş yapmak istiyor. Belki analitik çözüm pazarını daha iyi anlamak istersiniz. Durum ne olursa olsun, bu kılavuz, artırılmış analizler konusunda bilgi toplamanıza yardımcı olacaktır ve bir çözüm arıyorsanız, düşüncelerinizi düzenlemenize ve proje başarısını sağlamak için kritik hususları ve faktörleri eklemenize yardımcı olacaktır.
Ayrıntılara dalmadan önce bir tanımla başlayalım.
Artırılmış analiz nedir?
Gartner, artırılmış analitikleri bu şekilde tanımlar:
“Artırılmış analitik, insanların analitik ve BI platformlarında verileri nasıl keşfettiklerini ve analiz ettiklerini artırmak için veri hazırlama, içgörü üretimi ve içgörü açıklamasına yardımcı olmak için makine öğrenimi ve yapay zeka gibi teknolojilerin kullanımıdır. Aynı zamanda veri bilimi, makine öğrenimi ve AI model geliştirme, yönetim ve konuşlandırmanın birçok yönünü otomatikleştirerek uzman ve vatandaş veri bilimcilerini de artırır.
“Vatandaş veri bilimcisi” terimine zaten aşina değilseniz, bu terimin de bir tanımını isteyebilirsiniz. Vatandaş veri bilimcileri, kullanımı kolay olan analiz araçlarını benimseyerek ve ortalama teknik becerilere sahip kullanıcıların sofistike analitiklere katılmalarına ve bu analizi günlük kararlar almak için kullanmalarına izin vererek veri demokratikleşmesinden ve geliştirilmiş veri okuryazarlığını geliştiren işletme kullanıcılarıdır.
Springboard'un belirttiği gibi, “Artırılmış Analytics, veri bilimi alanındaki insan-makine etkileşiminin bir örneğidir.”
Artırılmış Analytics çözümü, sorgu ve sonuç sürecindeki kullanıcıları desteklemek için tipik olarak Doğal Dil İşleme (NLP) tarafından desteklenir. Google ve diğer NLP arabirimlerinde olduğu gibi, Artırılmış Analytics, kullanıcının basit insan dilini kullanarak bir soru sormasına ve sonuçları aynı şekilde almasına izin verir, bu nedenle iş kullanıcısının kod yazması, karmaşık SQL sorguları oluşturmak veya şirket içi BT ekibini veya veri bilimcisi ekibini rapor oluşturmasını beklemek zorunda değildir.
Artırılmış Analytics arama motoru, kullanıcıların çeşitli değişkenleri hesaba katmasına olanak tanır, örneğin satış ekibi üyeleri, bir zaman periyodu veya menzili, bir ürün veya ürün kategorisi vb. Sonuçlarınızı alacak ve verilerinizi size ve ekibinize mantıklı olacak şekilde görselleştirebilirsiniz.
Analytics nasıl gelişti?
Diğer herhangi bir yazılım veya teknoloji evriminde olduğu gibi, Analytics Çözüm Pazarı değişti. Yeni teknolojiler ve teknikler ortaya çıktıkça, bilge analitik çözüm sağlayıcısı, kullanılabilirliği artırmak ve yeni özellikler ve işlevler yaratmak için bu yeni teknolojilerden yararlanacaktır.
İş Zekası (BI) Araçlarının Başlangısı: Tarihsel olarak, İş Zekası Çözümü Pazarı, veri bilimcilerini ve BT ekiplerini desteklemek için sistemler ve çözümlerle sınırlıydı. Bu sistemler, kullanıcıların işletme genelindeki birden fazla sistemden veri toplamak ve analiz etmek için SQL sorguları ve/veya kod yazmasını gerektiriyordu. İlk günlerde, veri bilimcileri ve BT ekiplerinin kullanmaları için tek bir çözüm yoktu. Aksine, basit bir arayüz olmadan bilgi çekmek ve sistemlerden veri elde etmek için sorgular yazdılar.
Self-servis analitiğinin başlangıcı: Self-Serve Analytics Pazarı ortaya çıktığında, geleneksel iş zekası (BI) araçları, nesnel metrikleri kullanarak sonuçları oluşturmak ve ölçmek için temel performans göstergeleri (KPI) ve veri görselleştirmesini kullanıcılar için anlamlı olacak şekilde sağlayan esnek rapor formatları ile iş kullanıcılarını destekledi. Self servis analizi nedir? Devam etmeden önce muhtemelen açıklamalıyız.
Self servis analitiğinin kısa bir tanımı: Self-Serve Analytics, veri bilimi veya BT becerilerine sahip olmayan iş kullanıcılarını desteklemek için tasarlanmış bir çözümdür. Bu araçlar piyasaya tanıtıldığında, bir vatandaş veri bilimcisi yaklaşımının ilk yinelemesine destek verdiler.
Modern BI ve Analytics: İş zekası araçlarının ve analitik yaklaşımlarının evrimi, kendi kendine hizmet bir ortamda işletme kullanıcıları için tasarlanmış belirli araç ve özelliklerin tanıtıldığını gördü. “Self servis analizi nedir?” işletmeler arasında çeşitlidir, bazı işletmeler bu araçların kullanıcıları ve analitik konusunda doğal bir merakı olan ekip üyelerini güçlendirmek için kullanımını sınırlamıştır.
Artırılmış Analytics açıklandı: Self servis artırılmış analitik gelişmeye başladığında, yeni araçlar ve teknikler eklendi ve iş kullanıcıları artık öngörücü analitiklerin genişletilmiş özelliklerinden yararlanıyor. Artırılmış analitik ve öngörücü analitik gerçekten bir soru değildir. Asıl soru, öngörücü analitikleri iş kullanıcısının dünyasına nasıl entegre edeceğiniz, teorileri test etmelerine, prototipleri ve sofistike algoritmaları ve analitik teknikleri hala “kendi kendine hizmet” ve “kullanıcı dostu” olarak kabul edilebilecek? Doğru self-servis çözümüyle, kullanıcılar zaman serisi tahminleri (Holt-Winsters, Arima ve Arimax), regresyon teknikleri (basit ve çoklu doğrusal regresyon), sınıflandırma (saf ve çok doğrusal regresyon) gibi tekniklerden yararlanabilirler, sıklıkta muzellik de dahil olmak üzere, sıklıkta muziplik de dahil olmak üzere, frekanslı patrük de dahil olmak üzere, ilişki dahil olmak üzere, ilişki dahil olmak üzere, kavrayış da dahil olmak Test (tek yönlü ANOVA, eşleştirilmiş T testi, ki-kare test) ve tanımlayıcı istatistikler (ortalama, medyan, mod, vb.).
Bugün ve gelecekte artırılmış analitik: Bugün, artırılmış analitik çeşitli şekillerde değişti. Teknolojinin temeli artık ölçeklenebilirliği artırmak ve daha kolay uygulama, kullanım ve yükseltme için çözümün boyutunu azaltmak için düşük kod ve kodsuz seçeneklerle daha iyi performans sunuyor. Builin ve Berkeley gibi çok sayıda yayın, Analitikte Yapay Zekanın (AI) genişlemesi hakkında yazıyor. Yapay zeka ilerledikçe ve kullanımı daha güvenilir hale geldikçe, daha analitik çözümlere girecek ve birleşmesi, daha fazla yetenek ve işlevselliğe sahip işletme kullanıcıları için daha kullanıcı dostu araçlar anlamına geliyor.
Artırılmış Analytics neden önemlidir?
Gartner, “kuruluşların% 70'inin veri kalitesi seviyelerini metrikler aracılığıyla titizlikle izleyeceğini, operasyonel riskleri ve maliyetleri önemli ölçüde azaltmak için veri kalitesini% 60 artıracağını” ve “Analytics yönetişini daha geniş veriler ve analiz yöneticileri için daha geniş veriler ve analizler yöneticileri için birleşecek” ve son olarak, kuruluşların% 60'ı, makine-kalite geliştirmeyi önerecek şekilde, “ Veri Kalitesi Geliştirme için. ”
Peki, tüm bunlar işiniz için ne anlama geliyor? Artırılmış analitik neden başarınızda önemli bir faktör? Tipik iş, yeni bir yazılım çözümü için onay almayı zor bulacaktır. Yöneticiler teknolojiye masraf ve zamandan bakma eğilimindedir ve ekibiniz muhtemelen farklı değildir. Yeni bir artırılmış analiz çözümü veya mevcut sisteminizin yükseltilmesi için onay alacaksanız, hem organizasyonel düzeyde hem de işletme kullanıcıları, paydaşları, müşterileri vb. İçin çözümün önemine odaklanmanız gerekecektir.
İşletmeniz için artırılmış analizi göz önünde bulundurmanız için birkaç neden:
- İşletme kullanıcılarınızın artırılmış analitiklere erişimi varsa, iş analistleriniz, veri bilimcileriniz ve BT ekibi, günlük analitik isteklerin yükü olmadan stratejik konulara ve projelere odaklanabilir.
- Erişilebilir artırılmış analizler, daha hızlı kararlar almak için işletme kullanıcılarınızı Citizen Veri Bilimcisi rolüne geçmenizi sağlar.
- Kullanıcılar, trendlerin daha ölçülebilir analizi, ürün fiyatlandırması, finansal yatırım, üretim ve üretim ve diğer tüm iş faktörleri için tahmin ve görüşü gerçek tabanlı sunumlar ve önerilerle değiştirebilir.
Yönetim ekibini yeni bir yatırımın bilgeliğine ikna etmek her zaman kolay değildir, ancak artırılmış analitik pazarının geliştiğini ve rekabetinizin zaten gemide olduğunu ve bu araçları müşterilerle etkileşim kurmak, yeni ürünler yaratmak ve sorunları çözmek için çözmek için kullandığını anlamak önemlidir.
Bir yanıt yazın