Analysen sind heutzutage wichtig geworden, da die Daten immer komplexer und schwieriger zu verstehen oder zu interpretieren sind.
Augmented Analytics ist ein Tool, das Unternehmen oder Benutzern hilft, Daten mithilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz einfach zu verstehen. In diesem Artikel werden wir im Detail besprechen, was Augmented Analytics ist.
Inhaltsverzeichnis
Bedeutung des Verständnisses von Daten für Unternehmen
Daten für ein Unternehmen sind eine Sammlung von Fakten oder Statistiken wie rohe Analysedaten, Kundenfeedbackdaten, Verkaufszahlen oder andere. Das Sammeln und Analysieren von Daten ist aus mehreren Gründen ein wesentlicher Bestandteil eines Unternehmens.
Hier sind einige Gründe, warum es wichtig ist, Daten für Ihr Unternehmen zu verstehen:
- Das Verständnis von Daten kann einem Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, um neue Kunden zu finden, die Verkaufszahlen zu steigern, den Kundenservice zu verbessern und vieles mehr.
- Das Nachverfolgen und Überprüfen von Daten kann Unternehmen dabei helfen, Probleme zu lösen und Leistungseinbrüche aufzudecken.
- Daten helfen Unternehmensleitern, mithilfe von Echtzeitinformationen die genauesten Marktprognosen zu treffen.
- Neben der Steigerung von Umsatz und Umsatz helfen Daten Unternehmen, den Cashflow zu verbessern und das Geldmanagement effizient zu gestalten.
- Daten helfen Teams und Mitarbeitern, Geld und Zeit zu sparen, die Produktivität zu steigern und Geschäftsprozesse zu verbessern.
Was ist Augmented Analytics?
Angetrieben von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) helfen Augmented Analytics Benutzern bei der Datenaufbereitung, der Generierung von Erkenntnissen und der Erklärung von Erkenntnissen. Augmented Analytics hilft Unternehmen und Analytikern, schneller, genauer und effizienter mit Daten zu arbeiten.
Augmented Analytics ist für Geschäftsanwender und Führungskräfte gedacht, die davon profitieren würden, Einblicke und Wert aus Daten zu gewinnen, ohne über große technische Fähigkeiten zu verfügen. Die Technologie hilft Benutzern, relevante Daten schnell zu finden, sie zu analysieren und Erkenntnisse für ihr Unternehmen zu gewinnen.
Werfen wir einen Blick auf einige seiner wesentlichen Merkmale:
- Augmented Analytics hilft bei der automatischen Datenidentifikation sowie beim Lesen von Daten in mehreren Formaten wie PDF, Textdokumenten usw.
- Es bietet statistische Analysen, um bestimmte Ergebnisse oder Einblicke in Daten zu erhalten.
- Es hilft Benutzern, Daten schneller und genauer vorzubereiten, wodurch manuelle Arbeit minimiert wird.
- Es hilft Benutzern mit den besten KI-gesteuerten Empfehlungen für die Datenvorbereitung, -erkennung, -analyse und mehr.
- Es ermöglicht Interaktionen in natürlicher Sprache, sodass Benutzer eine Datenabfrage in einfacher Sprache anstelle einer Code- oder Datenabfragesprache eingeben können.
Augmented Analytics-Komponenten
Es gibt drei kritische Komponenten von Augmented Analytics:
Maschinelles Lernen (ML) – Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen und historische Daten verwendet, um Ergebnisse genauer vorherzusagen. ML hilft Unternehmen dabei, wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten und betriebliche Muster zu gewinnen. Es verwendet statistische Methoden, um Vorhersagen und Klassifizierungen zu treffen.
Natural Language Technologies (NLP) – NLP ist ein weiterer Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern hilft, die menschliche Sprache (Text und gesprochene Wörter) zu verstehen. Es ermöglicht Computern, auf verbale Befehle zu reagieren, Sprache zu übersetzen und Texte in Echtzeit zusammenzufassen.
Automatisierung – Technologien für maschinelles Lernen helfen, Datenanalyseaufgaben zu automatisieren und die Zeit zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen zu verkürzen.
Wie kann die Augmented-Analytics-Integration zum Unternehmenswachstum beitragen?
Die Integration von Augmented Analytics kann transformativ sein, insbesondere für große Branchen wie Fertigung, Pharma, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Verbrauchsgüter usw. Sie hilft Unternehmen, den Umsatz und die Kundenbindung zu steigern, die Kundenzufriedenheit, den Cashflow und vieles mehr zu verbessern. Unternehmen können agiler werden, Geschäftsprozesse unterstützen und bessere Entscheidungen treffen.
Vorteile von Augmented Analytics
Maximieren Sie die Produktivität
Augmented Analytics kann dazu beitragen, die menschliche Produktivität zu steigern, indem sich wiederholende, zeitaufwändige und manuelle Aufgaben automatisiert werden. KI ist eine große Hilfe, wenn es darum geht, Zeit und Kosten zu sparen und Aufgaben zu skalieren, die weniger Intelligenz erfordern.
Bieten Sie einen höheren Wert
Der Prozess der Entwicklung von Geschäftslösungen und der Entscheidungsfindung erfordert menschliche Intelligenz, kann sich jedoch wiederholen und zeitaufwändig sein. Mit Augmented Analytics können die meisten Prozesse automatisiert werden, wie z. B. die Datenaufbereitung, die Ermittlung von Erkenntnissen usw. Es hilft Unternehmen, schneller mehr Wert zu erzielen.
Verbesserte Analytik
Augmented Analytics hilft, Analysen für jeden Benutzer zugänglich zu machen, unabhängig von seinen analytischen Fähigkeiten. Es steigert die Produktivität, indem es Benutzern aller Ebenen Analysen zur Verfügung stellt. Mit künstlicher Intelligenz, die Augmented Analytics vorantreibt, können Unternehmen von verbesserten Analysen und fundierten Entscheidungen profitieren.
Verbesserter Entscheidungsprozess
Augmented Analytics hilft Unternehmen, durch Datenanalyse die fundiertesten Entscheidungen zu treffen.
Verbesserte Effizienz und Genauigkeit
Maschinelles Lernen und Technologien der künstlichen Intelligenz führen sich wiederholende Aufgaben und Berechnungen genau aus. Die Technologie automatisiert Aufgaben, die Unternehmen helfen, Zeit und Energie zu sparen und die menschliche Produktivität zu steigern.
Organisationen agil machen
KI kann Unternehmen dabei helfen, die Erkenntnisgeschwindigkeit zu erhöhen und sie agiler zu machen. Es kann helfen, den Suchbereich zu durchbrechen, relevante Daten vorzuschlagen und mehrere Analysemethoden zu empfehlen. Augmented Analytics kann das Benutzerverhalten verfolgen und nachfolgende Aktionen empfehlen.
Herkömmliche Analytics vs. Self-Service Analytics vs. Augmented Analytics
Herkömmliche AnalyticsSelf-Service-AnalyticsAugmented AnalyticsDefinitionTraditionelle Analytics verwenden eine komplexe IT-Umgebung, Data Warehousing und IT-Personal, um Datenanalysen durchzuführen. Dies ist eine Art von Business Intelligence, bei der Benutzer Datenabfragen durchführen und Berichte unabhängig voneinander mit BI-Software und minimalem IT-Support erstellen. Dies hilft Benutzern, Daten mithilfe von Technologien für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu verstehen und zu analysieren.Fähigkeit/ExpertiseFähigkeit, Schulung und Fachwissen sind hier erforderlich. Es ist stark von IT-Personal abhängig. Geschäftsanwender benötigen wenig Schulung und Fachwissen, um Datenanalysen durchzuführen und Berichte zu erstellen und zu ändern. Es sind keine Vorkenntnisse oder Fachkenntnisse erforderlich, um Daten mithilfe von Augmented Analytics zu analysieren.RessourceDiese Art von Analyse ist stark von IT-Mitarbeitern abhängig.Diese Art von Analyse erfordert manuelle Ressourcen und BI-Tools.Sie ist von Augmented-Analytics-Technologie abhängig.IT-SetupTraditionelle Analysen benötigen die Konstante Einbeziehung von IT- und Datenspezialisten. Self-Service-Analytik erfordert minimale IT-Beteiligung, hauptsächlich bei der Ersteinrichtung. Augmented Analytics erfordert keine IT- oder Datenspezialisten. Art von Daten Benötigt Datenstrukturierung vor ihrer Verwendung Ressourcen.Nutzen Sie Daten aus verschiedenen Formaten und mehreren Ressourcen.
Augmented Analytics-Herausforderungen
Trotz all der großen Vorteile, die Augmented Analytics für Unternehmen hat, birgt es immer noch einige Herausforderungen, und hier sind einige davon:
- Mitarbeiter könnten befürchten, dass KI-Technologien sie ersetzen werden, ohne zu wissen, dass KI, so fortschrittlich diese Technologien auch sein mögen, Grenzen hat.
- Augmented Analytics hängt davon ab, dass Menschen Best Practices und Vorgehensweisen befolgen, um die erwartete Leistung zu erbringen. Es funktioniert basierend auf den Programmen und Algorithmen, für die es trainiert wurde.
- Augmented-Analytics-Modelle müssen richtig trainiert werden, was Zeit braucht.
- Je größer die zu analysierenden Daten sind, desto mehr Rechenleistung benötigen Augmented-Analytics-ML-Algorithmen.
Anmerkung des Autors zu Augmented Analytics
Augmented Analytics ist immer noch eine aufstrebende Technologie mit viel Spielraum für zukünftige Nutzung und Entwicklung. Unternehmen können diese Technologie durch modernste Software nutzen, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basiert. Obwohl dies die Zukunftstechnologie ist und laut Gartner nur 10 % der Analysten ihr volles Potenzial ausschöpfen, kann Ihr Unternehmen Augmented Analytics für sein Wachstum nutzen.
Bevor Sie entscheiden, ob Sie Augmented Analytics in Ihrem Unternehmen implementieren oder nicht, stellen Sie sich die folgenden Fragen:
- Verfügt Ihr Unternehmen über ein Analytics-Team?
- Haben Sie umfangreiche Daten?
- Warum brauchen Sie Augmented Analytics?
Wenn Sie sich über die Verwendung von Augmented Analytics im Klaren sind, besteht der nächste Schritt darin, Best Practices zu befolgen, um davon zu profitieren.
Letzte Worte
Augmented Analytics ist eine große Hilfe für alle Unternehmen, die Datenanalysen benötigen. Genaue und zeitnahe Daten sind ein treibender Faktor für das Unternehmenswachstum. Augmented Analytics kombiniert menschliche Intelligenz mit KI, um Daten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen aus der ganzen Welt (groß bis klein) nutzen diese Technologie, und Sie sollten sich auch im Wettbewerb durchsetzen.
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