Sammanfatta detta blogginlägg med:
Med den snabba utvecklingen inom Business Intelligence är det viktigt att förenkla slutanvändarupplevelsen för att göra information mer tillgänglig, användbar och begriplig. Idag samlas den mesta datan i bulk, vilket inte är en lätt uppgift för chefer och ledningspersoner att bearbeta.
I det nuvarande scenariot betraktar organisationer data som en av sina viktigaste tillgångar och – om den används klokt kommer den att ge vinster till alla delar av verksamheten, från ekonomisk planering till försäljning och drift, HR etc.
För närvarande har många organisationer någon form av affärsintelligens-/analysapplikationer eller initiativ som tar din organisation till olika mognadsstadier.
I det nuvarande scenariot är den faktiska användningen av chatbotar inte särskilt hög. Enligt en undersökning från Gartner, Inc. misslyckas 70 till 80 procent av alla Business Intelligence-initiativ. Och den främsta anledningen till den låga implementeringsgraden av BI är dålig användarupplevelse. För närvarande är BI-plattformar utrustade med mer avancerade analysfunktioner, men de saknar ett lättanvänt gränssnitt som ger meningsfulla och handlingsbara insikter.
I grund och botten är Business Intelligence en självbetjäningsplattform där anställda behöver komma åt BI-system för att ladda ner rapporter, filtrera data, växla mellan olika appar, gå igenom flera rapporter etc. Men den ogenomtänkta upplevelsen av verktygen gör att anställda är ovilliga att använda dem för dagligt beslutsfattande.
1. ”Analysens sista mil” – I tekniska termer kallas den punkt där användare interagerar med analyser för ”den sista milen”. Hela konceptet är utformat för att illustrera vikten av denna strategiskt kritiska tankeprocess.
Spelar analysens "sista mil" någon roll? Inom analysområdet, där implementeringen vanligtvis minskar. Trots att datavisualisering inom business intelligence och analys förbättras avsevärt, är implementeringen fortfarande för låg – enligt Gartners undersökning. Om organisationer menar allvar med att bli datadrivna behöver de mycket fokus. Affärsmänniskor behöver nämligen aktuella, relevanta och handlingsbara datainsikter för att lyckas i sina roller.
2. Det krävs mycket arbete för att hitta rätt data/insikter för beslutsfattande. I många fall måste affärsanvändaren ta sig igenom en labyrint av applikationer och diagram, välja olika filter för att få fram insikten att vidta åtgärder, och i den situationen fattar de ett beslut baserat på magkänsla, eller så ber de någon annan att ta reda på data/insikter för applikationerna – vilket leder till den manuella felpunkten.
Så, vad sägs om en virtuell assistent – som reser över olika applikationer och diagram och kommer fram till rätt insikter i realtid utan risk för manuella fel och utan egenintressen.
Källa: Google 80 % av företagen vill ha chattrobotar år 2020. Innan man använder en chattrobot bör man känna till vad som kännetecknar en sann AI-driven chattrobot. Idag förändras företag dynamiskt, och de flesta chattrobotar är regelstyrda – där man måste koda instruktionerna konsekvent i backend. Därför behöver man verkligt smarta maskininlärningsdrivna robotar som lär sig olika scenarier och är enkla att använda.
Chatbotar hjälper till att leverera på alla dessa punkter – så här kan du öka implementeringen av BI och analys med AI-drivna chatbotar.
#AI för alla
En datakunnig värld är en viktig del av visionen, och AI spelar en betydande roll för att göra analyser tillgängliga för alla. AI som förstärkt intelligens – kombinerar, inte ersätter, mänsklig intuition med kraften i maskinintelligens. Den sammanför två revolutionerande teknologier: Associativ motor, som unikt stöder utforskning genom att förstå sambanden mellan datavärden från alla källor; och för det andra, kognitiv motor, som föreslår nya insikter att utforska baserat på datamängden och användardefinierade sökkriterier.
Resultatet är ett kraftfullt samarbete mellan mänsklig och maskinell intelligens, vilket lyfter fram insikter som annars skulle ha gått oupptäckta.
# Konversationsanalys
Erfarenhet ger företag ett snabbare och enklare sätt att ställa frågor, generera insikter och fatta datadrivna beslut. Den kan enkelt nås genom populära samarbeten med verktyg som Slack, Skype, Microsoft Teams etc.
Natural Language Processing (NLP) tränar sig automatiskt och levererar insikter inte bara för vad som händer, utan också för varför – och vart man ska gå härnäst. Insikterna inkluderar tolkningar, automatiskt genererade diagram, period-för-period-beräkningar, viktiga drivkrafter, förutsägelser för åtgärder och till och med jämförande analyser. Användare kan ställa in aviseringar för KPI-trösklar, dela och samarbeta i samtal, och till och med interagera med hjälp av röstintegration.
# Säker driftsättning på flera enheter och en hjälpsam assistent
AI-driven chatbot säkrar data genom funktioner som användarautentisering, auktorisering, kryptering och åtkomstkontroller. AI-chatbotarna är tillgängliga och fungerar på flera enhetstyper, inklusive bärbara datorer, stationära datorer, mobiltelefoner och surfplattor. Den måste också stödja olika operativsystem som Windows, iOS och Android.
Chatbotar fungerar som hjälpsamma assistenter för användare för att eliminera behovet av att besöka BI-verktyg och genomgå sofistikerade navigeringsflöden. Botarnas lättanvända konversationsgränssnitt gör det möjligt för användare att få data genom att ställa en fråga i taget.
Därför förverkligar AI-drivna chattrobotar syftet med självbetjänande BI och ger den välbehövliga hastigheten i beslutsfattandet. Denna hastighet i kombination med enkel och problemfri åtkomst till data i flera format var som helst och när som helst som chattrobotar erbjuder, gör dem till en idealisk lösning för att öka användarnas popularitet inom BI och analys.
Om du nu har investerat mycket i chatbotar är Chaplin AI, driven av Polestar Analytics, den enda länken som kan hjälpa dig att utnyttja hela investeringen. Så om du menar allvar med att bli en datadriven organisation.
Chaplin-AI erbjuder stor potential att förbättra BI och analys. Det kan inte bara bidra till att öka implementeringsgraden, utan det kan också hjälpa alla företag att bli mer datakunniga och fatta smartare affärsbeslut.