Vat dit blogbericht samen met:
Overal horen we dat businessteams snakken naar analyses. Ze verlangen naar accurate prognoses en voorspellingen om betrouwbaardere zakelijke beslissingen te kunnen nemen. Het probleem is dat data zo complex is geworden dat gebruikers vaak moeten wachten tot de gegevens worden gepresenteerd en geanalyseerd. Ze verspillen tijd met wachten, en wanneer het rapport dan eindelijk arriveert, bevat het vaak niet de cruciale inzichten die ze nodig hebben, en de inzichten komen te laat om er actie op te ondernemen.
Het uitvoeren van bedrijfsanalyses is tegenwoordig een tijdrovende klus voor alle betrokkenen. Tegelijkertijd is het steeds belangrijker voor iedereen om bruikbare inzichten te verkrijgen die essentieel zijn voor het verbeteren van de bedrijfsvoering en de toekomstige concurrentiepositie. Het is tijd voor een ingrijpende verandering.
Dit is de reden waarom we een nieuwe golf van veranderingen zien in data-analysetools, waarbij het concept van augmented analytics aan populariteit wint.
Ontdek onze augmented analytics-oplossingen voor directe data-inzichten die bijdragen aan weloverwogen besluitvorming. We combineren machine learning (ML) en natuurlijke taalverwerking (NLP) om de processen voor het voorbereiden en analyseren van data te automatiseren . Boek een sessie met onze business analytics-experts.
Augmented analytics is het gebruik van ondersteunende technologieën zoals machine learning en AI om te helpen bij de voorbereiding van data, het genereren van inzichten en het uitleggen van inzichten. Dit verbetert de manier waarop mensen data verkennen en analyseren in analyse- en BI-platformen. Het ondersteunt ook de expertise van datawetenschappers en burgerwetenschappers door veel aspecten van datawetenschap, machine learning en de ontwikkeling, het beheer en de implementatie van AI-modellen te automatiseren. - Gartner
Het is een overkoepelende term voor technologieën die data-analyse automatiseren en menselijke analisten waardevolle zakelijke inzichten verschaffen. Deze inzichten kunnen nuttig zijn voor tal van bedrijfsfuncties, van besluitvorming over zakelijke deals tot het identificeren van potentiële klanten. Maar de vraag is: waarom kunnen mensen deze inzichten niet zelf ontdekken?
Dat kan, maar slechts tot op zekere hoogte. Het belangrijkste onderscheidende kenmerk van augmented analytics is dat het de bedrijfsprocessen stroomlijnt, waardoor gebruikers de informatie gemakkelijker kunnen toepassen en sneller de gewenste resultaten behalen.
Als het analyseteam bijvoorbeeld voorheen 70% van zijn tijd besteedde aan het verzamelen en correleren van data en 30% aan de analyse ervan, dan kan augmented analytics die 70% overnemen en de resterende tijd vrijmaken voor het team om waardevolle inzichten te vergaren.
1. Machine learning (ML) - Als u bijvoorbeeld de beste prijsstrategie voor uw diensten wilt bepalen, kunt u machine learning-algoritmen gebruiken om automatisch uw klantrelatiegeschiedenis en de aanbiedingen van concurrenten te analyseren en een passende prijs voor een specifieke klant voor te stellen.
2. Natuurlijke taalverwerking (NLP) - NLP is een conversationele AI-technologie waarmee menselijke data-analisten met behulp van natuurlijke taal – in de vorm van spraak of tekst – kunnen interageren met data en deze kunnen bevragen. Deze eigenschappen hebben geleid tot self-service analytics. NLP is inmiddels geïntegreerd in platforms zoals Qlik, Tableau, Microsoft Power BI en meer.
3. Geautomatiseerde inzichten - Hier combineert de technologie NLP en ML, zodat systeemgebruikers veel sneller antwoorden op hun vragen krijgen. Uw verkoopteam zou bijvoorbeeld kunnen vragen: "Wat zijn de groeiverwachtingen voor het eerste kwartaal van 2020?" en een visueel antwoord ontvangen.
Versnel de besluitvorming bij cruciale beslissingen.
Ontdek onze oplossingen voor augmented analytics voor directe data-inzichten die bijdragen aan weloverwogen besluitvorming. We combineren machine learning (ML) en natuurlijke taalverwerking (NLP) om de processen voor het voorbereiden en analyseren van data te automatiseren.
Augmented analytics helpt organisaties minder afhankelijk te worden van handmatige processen of datawetenschappers door het genereren van inzichten te automatiseren met behulp van AI en geavanceerde machine learning-algoritmen. Het kan ook de inconsistenties en potentiële fouten verminderen die ontstaan door menselijke tussenkomst bij het genereren van inzichten.
Het is van onschatbare waarde om onbevooroordeelde beslissingen te nemen en een objectief beeld te schetsen van de gehele situatie, waardoor de manier waarop gebruikers met data omgaan, inzichten genereren en data consumeren, verandert.
De reikwijdte van augmentatie wordt steeds groter. Oorspronkelijk bedoeld om analisten te ondersteunen bij zelfservice, worden augmentatie en, in toenemende mate, automatisering nu ingezet om eindgebruikers direct te helpen. Dit geeft aanleiding tot een nieuwe gebruikerscategorie: augmented consumers. Deze verandering heeft de potentie om Analytics en BI voorbij het al jarenlang heersende adoptieplafond van ongeveer 30% te tillen.
De meest effectieve augmented analytics combineert de beste aspecten van machine learning en menselijke nieuwsgierigheid om gebruikers te helpen sneller inzichten te verkrijgen, data vanuit unieke invalshoeken te bekijken, de productiviteit te verhogen en gebruikers van alle vaardigheidsniveaus te helpen slimmere beslissingen te nemen op basis van AI-analyses. Neem een kijkje.
1. Directe geautomatiseerde analyse: Het zware werk van het handmatig doorzoeken van enorme hoeveelheden complexe data (vanwege tijdgebrek of gebrek aan vaardigheden) wordt aanzienlijk verminderd doordat de analyse geautomatiseerd is en altijd kan worden uitgevoerd. Als uw augmented reality-tool een piek, daling of verandering detecteert, kan deze de informatie automatisch leveren, zodat gebruikers direct actie kunnen ondernemen.
2. Snellere gegevensvoorbereiding: Geavanceerde gegevensvoorbereiding brengt gegevens uit verschillende bronnen snel samen. Algoritmen kunnen worden gebruikt om schema's en koppelingen te detecteren, integraties en repetitieve transformaties kunnen volledig worden geautomatiseerd, aanbevelingen voor verrijking en gegevenskwaliteit worden automatisch door het systeem gegenereerd, en u kunt zelfs het taggen, profileren en annoteren van uw gegevens automatiseren voordat u begint met het gegevensvoorbereidingsproces – wat resulteert in betrouwbare analyses in een fractie van de tijd.
3. Verbeterde datageletterdheid: Met behulp van natuurlijke taalverwerking, die geautomatiseerde analyses van resultaten en uitleg van bevindingen biedt, kan de datageletterdheid van medewerkers verbeteren. Dit kan bijdragen aan een datagedreven cultuur die de organisatie als geheel op de lange termijn ten goede komt.
4. Conversational Analytics: Data-analisten kunnen kunstmatige intelligentie en machine learning, samen met data science, inzetten voor conversational analytics . Dit betekent dat data-gebruikers van verschillende vaardigheidsniveaus toegang kunnen krijgen tot de data en inzichten kunnen verkrijgen zonder expert data scientist te hoeven zijn. Ze hoeven alleen maar vragen te stellen aan de data in natuurlijke taal, en de combinatie van AI en ML stelt hen in staat om antwoorden uit de data te halen in de vorm van grafieken, diagrammen, enzovoort, en de informatie ook in natuurlijke taal weer te geven.
1. Slimme steden - Slimme steden wereldwijd maken gebruik van augmented analytics om enorme hoeveelheden verzamelde data te verwerken. Naarmate meer slimme steden deze transformatieve technologie in hun stadsbestuur implementeren , zullen de stadsmanagementpraktijken daadwerkelijk het digitale tijdperk betreden. Met deze geavanceerde technologieën kunnen stadsplanners een 'slimme stad' simuleren, toekomstige natuurrampen voorspellen en hun bestaande middelen beter beheren.
2. Andere sectoren - In talrijke sectoren gebruikt het topmanagement augmented analytics om data relevant te maken via geavanceerde dashboards, zodat snel beslissingen kunnen worden genomen. Omdat de meeste verzamelde data afkomstig is van sensoren, zijn slimme technologieën zoals AR zeer gewild om die data te beheren, sorteren, verzamelen en in een beknopte vorm weer te geven, zodat het management de meest cruciale inzichten kan vastleggen voordat ze zakelijke beslissingen nemen. Organisaties zoals Volvo, NASA en Caterpillar gebruiken augmented analytics voor een hogere bedrijfsefficiëntie en productiviteit.
Gebruik de verkregen informatie om verborgen inzichten te ontdekken.
Onze analyseoplossingen kunnen de waarde van uw bedrijf versnellen. Krijg sneller toegang tot inzichten uit enorme hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data.
We kunnen stellen dat de wereld van data-analyse niet langer beperkt is tot datawetenschappers, IT'ers en analisten. Wil een bedrijf vandaag de dag succesvol en productief zijn, dan moet het zijn zakelijke gebruikers toegang bieden tot gebruiksvriendelijke tools met geavanceerde functies en mogelijkheden, zodat het hele team volgens hetzelfde stappenplan kan werken en op koers blijft.
Polestar Analytics helpt grote en middelgrote organisaties om bruikbare inzichten uit hun data te genereren met onze geavanceerde en augmented analytics-oplossingen. Dus, als u van plan bent om augmented analytics in uw bedrijf te implementeren of meer wilt weten over dit onderwerp, neem dan contact op met een van onze data-analisten voor een gratis en vrijblijvend adviesgesprek.