Acest articol oferă definiții, exemple și sfaturi practice pentru a vă ajuta să înțelegeți și să aplicați analiza augmentată modernă.
Ce este analiza augmentată?
Analiza augmentată se referă la integrarea tehnicilor de învățare automată și procesare a limbajului natural în instrumentele de analiză a datelor, pentru a sprijini sau automatiza procese precum pregătirea datelor, generarea de informații și vizualizarea datelor. În acest fel, analiza augmentată permite unui spectru mai larg de utilizatori să obțină informații relevante din date, fără a necesita expertiză tehnică avansată.
Componente cheie
Analiza augmentată modernă (cunoscută și ca analiză AI) se bazează pe o platformă de integrare și analiză a datelor end-to-end, bazată pe cloud. Această platformă vă ajută să gestionați date complexe pe tot parcursul ciclului lor de viață și să efectuați tipurile necesare de analize. Inteligența artificială îmbunătățește fiecare aspect al analizei datelor prin automatizarea proceselor, permiterea tehnicilor avansate și furnizarea de informații și acțiuni recomandate.
Să parcurgem diagrama prezentată mai sus.
Colectarea și pregătirea datelor: AI simplifică procesul de colectare și pregătire a datelor prin adunarea, curățarea și integrarea automată a informațiilor din surse diverse. Algoritmii AI pot analiza seturi mari de date pentru a identifica erori sau inconsecvențe și pentru a recunoaște atribute specifice din date, cum ar fi informațiile personale. De asemenea, aceștia pot propune tehnici adecvate de rafinare a datelor, sporind astfel eficiența și precizia procesului de pregătire a datelor.
Explorarea și vizualizarea datelor: Algoritmii avansați de analiză și vizualizare susțin procesele de descoperire, explorare și reprezentare a datelor. Metodele AI, inclusiv clustering-ul și detectarea anomaliilor, ajută la identificarea tiparelor ascunse și a abaterilor din date. Instrumentele de vizualizare bazate pe AI oferă reprezentări interactive și intuitive, permițând explorarea eficientă a seturilor complexe de date și obținerea de informații acționabile.
Învățarea automată și analiza statistică: Învățarea automată (Machine Learning – ML) este o ramură a AI care automatizează construirea modelelor predictive. Aceasta permite modelelor să învețe din date istorice, să recunoască tipare și să facă predicții sau să ia decizii cu intervenție minimă din partea omului. Modelele ML stau la baza multor aplicații de analiză a datelor alimentate de AI, inclusiv sisteme de recomandare și analize bazate pe căutări în procesarea limbajului natural. Cele mai bune instrumente de analiză augmentată includ capabilități AutoML, facilitând crearea de modele ML personalizate fără necesitatea unei instruiri extinse.
Explainable AI (XAI) se referă la modele și sisteme care oferă explicații clare și ușor de înțeles pentru deciziile sau rezultatele lor. În plus, algoritmi AI precum rețelele neuronale susțin tehnici avansate precum deep learning, sporind precizia și complexitatea modelării pentru diverse cazuri de utilizare.
Procesarea limbajului natural (NLP) și generarea limbajului natural (NLG): NLP are un rol complex în analiza datelor. Aceasta rezolvă ambiguitățile limbajului, structurează datele și facilitează comunicarea fluentă între calculatoare și utilizatori pentru sarcini precum citirea, recunoașterea vocală și analiza sentimentelor. Aceasta permite răspunsuri imediate și coerente prin NLG. NLP sprijină, de asemenea, cercetarea prin extragerea faptelor, relațiilor și rezumatelor din cantități mari de date textuale, precum și prin analiza sentimentelor pentru a identifica tonul emoțional. NLG completează aceste capabilități, permițând instrumentelor de analiză să ofere răspunsuri ușor de înțeles și să genereze rapoarte în limba utilizatorului. Automatizarea analizelor de rutină economisește timp și resurse și ajută echipele de conformitate să identifice informații esențiale din datele structurate, oferind context, explicații și pași posibili următori. Instrumentele NLG avansate, îmbunătățite cu ML, pot furniza răspunsuri detaliate la întrebări complexe.
Analiza predictivă: AI permite dezvoltarea unor modele de predicție foarte precise și robuste. Prin aplicarea algoritmilor AI, aceste modele pot analiza eficient seturi mari și variate de date, captând relații complexe și neliniare și gestionând eficient caracteristicile complexe. Tehnici precum ensemble learning și rețelele neuronale profunde, specifice AI, sporesc și mai mult acuratețea și reziliența acestor informații predictive.
Analiza prescriptivă: Analiza prescriptivă implică utilizarea unor metode și instrumente sofisticate pentru a examina datele și conținutul, oferind recomandări specifice pentru cel mai avantajos curs de acțiune sau strategie de urmat. Aceasta poate facilita, de asemenea, luarea automată a deciziilor în alte aplicații, precum software CRM sau ERP. Practic, răspunde la întrebarea fundamentală: „Care este cea mai bună cale de acțiune?”
Beneficiile analizei augmentate
Cele mai eficiente instrumente de analiză augmentată combină cele mai bune aspecte ale inteligenței artificiale și curiozității umane pentru a ajuta utilizatorii să obțină informații mai rapid, să privească datele din unghiuri noi, să crească productivitatea și să sprijine utilizatori de toate nivelurile să ia decizii de business mai bune. Prin urmare, dacă evaluați diferența între data science și data analytics, merită să luați în considerare analiza augmentată.
- Oferă valoare mai rapid: Prin utilizarea științei datelor și a inteligenței artificiale, procesul de pregătire a datelor devine mai rapid, analiza și vizualizarea datelor mai eficiente, iar obținerea de insight-uri se accelerează, sporind productivitatea. Algoritmii pot automatiza procese manuale, recomandând automat asocieri între surse de date și profilând sau transformând datele. În ceea ce privește vizualizarea, o simplă acțiune de drag-and-drop generează automat grafice, hărți, obiecte KPI și alte vizualizări potrivite datelor selectate.
- Descoperă insight-uri ascunse: Cu instrumentele tradiționale de vizualizare, utilizatorii aveau nevoie de o idee sau o ipoteză despre ce informații doreau să descopere. Analiza augmentată permite algoritmilor să facă această muncă, oferind sugestii contextuale care scot la iveală insight-uri neașteptate. Prin evidențierea relațiilor importante dintre date, corelațiilor și abaterilor, știința datelor și AI ajută utilizatorii să capete încredere pe măsură ce sunt ghidați să facă propriile descoperiri.
- Crește încrederea: De fiecare dată când un utilizator interacționează cu datele, oferă algoritmilor AI indicii despre contextul și intenția de business. În timp, sistemul oferă sugestii și interacțiuni mai relevante și mai precise, crescând încrederea utilizatorului în date. Deoarece în analiza augmentată oamenii participă activ la procesul analitic și nu acceptă pur și simplu insight-uri dintr-o „cutie neagră”, încrederea se consolidează, facilitând adoptarea mai largă a analizei în organizație.
- Îmbunătățește alfabetizarea în domeniul datelor: Pe măsură ce companiile colectează cantități uriașe de date, este esențial ca toți angajații, nu doar analiștii sau specialiștii în date, să poată obține valoare din acestea. Analiza augmentată promovează alfabetizarea în domeniul datelor prin evidențierea automată a insight-urilor, oferirea de recomandări și facilitarea interacțiunii tuturor utilizatorilor cu datele. Utilizatorii pot interacționa conversațional, folosind limbaj natural, și pot vizualiza datele cu efort minim, făcând astfel mult mai realizabilă crearea unei forțe de muncă competente în analiză de date.
Exemplu de analiză augmentată:
În acest material video demonstrativ, se arată cum capabilitățile de analiză alimentate de AI, disponibile într-un instrument modern de business intelligence, ajută un lider de vânzări să obțină insight-uri precum vânzările și costurile pe produs într-o anumită categorie. Procesarea limbajului natural facilitează înțelegerea veniturilor și a costului de vânzare, defalcat pe produse.
Analiza augmentată ia în considerare intențiile și comportamentele utilizatorului pentru a genera insight-uri relevante și contextuale. Așa cum se arată mai sus, poți pune o întrebare într-un mod conversațional, iar NLP înțelege sensul și generează insight-uri relevante, inclusiv vizualizări. Apoi poți rafina interogarea și explora datele într-un mod neanticipat anterior, obținând perspective mai profunde și luând decizii mai bune.
Principalele provocări
Iată câteva dintre cele mai mari obstacole pe care organizația dvs. le poate întâmpina în adoptarea analizei augmentate:
- Acuratețea: Asigurați-vă că insight-urile generate de instrumentele dvs. sunt precise și de încredere. Aceasta implică utilizarea unor seturi de date complete și corecte, actualizarea modelelor pe măsură ce datele se schimbă și oferirea de transparență cu privire la modul în care au fost efectuate calculele.
- Relevanța: Utilizatorii nu au timp să filtreze informațiile irelevante. Testați interfețele pentru a vă asigura că rezultatele căutărilor sunt relevante. În caz contrar, utilizatorii vor înceta să folosească software-ul de analiză, deoarece nu le va aduce valoare.
- Biasul datelor: Biasul poate exista atât în cazul mașinilor, cât și al oamenilor. Biasul datelor apare de obicei atunci când AI are seturi de date incomplete sau lipsește contextul. Asigurați-vă că dispuneți de capabilități conștiente de context, care pot analiza toate datele și pot oferi rezultate mai obiective.
- Performanța și scalabilitatea: În funcție de platforma și capabilitățile dvs., analiza datelor cu AI poate necesita multă putere de calcul. De asemenea, țineți cont că volumul de date influențează semnificativ timpul de răspuns.
Învățarea automată (Machine learning) și AutoML in analiza augmentată
Întâi, să începem cu câteva definiții. Învățarea automată (Machine Learning – ML) este un tip de inteligență artificială care automatizează construirea modelelor predictive, permițând software-ului să învețe din date istorice, să identifice tipare și să facă predicții și decizii cu intervenție umană minimă sau chiar fără ea. AutoML (automated machine learning) se referă la instrumentele și procesele self-service care facilitează crearea, instruirea, implementarea și utilizarea modelelor ML personalizate.
Analiza datelor și învățarea automată: Modelele ML stau la baza majorității capabilităților de analiză AI. Ele reprezintă sursa recomandărilor de insight-uri și a analizelor bazate pe limbaj natural sau căutări. De asemenea, ele sunt motorul care curăță și pregătește datele, reducând erorile și economisind nenumărate ore de muncă manuală pentru organizarea tabelelor, textelor, imaginilor și videoclipurilor.
Cele mai bune platforme de BI și analiză a datelor merg mai departe prin integrarea unei capacități robuste AutoML în soluția lor. Aceasta vă permite să creați modele ML personalizate și apoi să explorați vizualizări și dashboard-uri interactive cu insight-uri predictive bazate pe modelele dezvoltate.
Intuiția umană rămâne esențială: Majoritatea problemelor de business nu pot fi rezolvate doar prin algoritmi sau învățare automată. Ele necesită interacțiune și perspectivă umană. Analiza augmentată a datelor combină curiozitatea umană cu inteligența artificială, făcând BI și analiza datelor accesibile unui număr mai mare de persoane, prin posibilitatea de a pune întrebări și de a genera automat insight-uri din datele lor, prin interacțiuni simple, conversaționale și vizuale. În final, acest lucru conduce la insight-uri mai profunde și la luarea deciziilor bazate pe date, îmbunătățind performanța companiei.
Cele mai bune practici
Asigurați succesul inițiativelor dvs. urmând aceste recomandări:
- Începeți cu pași mici și aliniați KPI-urile: Datele nu trebuie să fie perfecte pentru a începe cu știința datelor și inteligența artificială. Alegeți un caz de utilizare care se aliniază cu KPI-urile și metricile dvs. și care aduce valoare semnificativă pentru afacere. Odată ce obțineți rezultate pozitive, sărbătoriți succesul și treceți la proiecte mai mari.
- Colaborați pentru a construi încredere: Una dintre cele mai mari surse de neîncredere în AI este lipsa transparenței. Evitați „cutia neagră” invitând utilizatori de business din întreaga organizație să participe la inițiativele și fluxurile de lucru analitice, astfel încât să poată construi încredere prin transparență.
- Încurajați o cultură bazată pe date: Pe măsură ce tot mai multe persoane din organizație folosesc analiza datelor, asigurați-vă că au strategiile și instruirea necesare pentru a deveni alfabetizate în domeniul datelor și pentru a valorifica la maximum activele valoroase de date ale companiei.
Întrebări frecvente (FAQs)
Gartner definește analiza augmentată ca „utilizarea tehnologiilor facilitatoare, precum învățarea automată și AI, pentru a sprijini pregătirea datelor, generarea de insight-uri și explicarea acestora, augmentând modul în care oamenii explorează și analizează datele în platformele de BI și analiză.” Astfel, obțineți insight-uri explorând datele prin experiențe vizuale și conversaționale, în timp ce AI oferă sugestii contextuale și automatizare.
Aceasta sugerează automat insight-uri și suportă interacțiunea în limbaj natural, permițând utilizatorilor să obțină rapid informațiile necesare și accelerând astfel timpul până la valoare. În plus, când căutarea și vizualizarea datelor sunt ușoare, mai mulți oameni din organizație pot lua decizii bazate pe date.
Ca parte a unei soluții de analiză, AI automatizează sarcinile manuale, cum ar fi pregătirea datelor și crearea vizualizărilor. De asemenea, oferă sugestii pentru insight-uri pe care utilizatorii poate nu le-ar fi luat în considerare, înțelegând comportamentul și intenția acestora. Utilizatorii pot pune rapid întrebări și primi răspunsuri în limbaj natura.
Nu trebuie să așteptați ca datele să fie perfecte pentru a începe cu AI în analiza datelor. Alegeți proiecte mici, cu valoare mare, care susțin KPI-urile companiei și demonstrați valoarea prin rezultate vizibile. Colaborați cu colegi din diverse departamente pentru a promova transparența și a construi încredere prin insight-uri. Oferiți angajaților instrumentele și instruirea necesare pentru a avea succes în analiza datelor cu AI.
Susă articol: Qlik blog.
Pentru informații despre Qlik™, clic aici: qlik.com.
Pentru soluții specifice și specializate de la QQinfo, clic aici: QQsolutions.
Pentru a fi în contact cu ultimele noutăți în domeniu, soluții inedite explicate, dar și cu perspectivele noastre personale în ceea ce privește lumea managementului, a datelor și a analiticelor, clic aici: QQblog !