كيف تحضر التحليلات المعززة مشروعك الصغير للمستقبل

إذا صنعوا فيلمًا رعبًا لرجال الأعمال الصغار ، فلن يكون الشرير كابوسًا بسكاكين للأيدي أو بساطور. ستكون ساعة بدون أرقام ... مجرد عبارة ، "إنها متأخرة عما تعتقد".

على الرغم من صعوبة تصديق أن شخصًا ما يعمل لمدة 80 ساعة في الأسبوع لا يزال بحاجة إلى وقت إضافي ، فإن هذا هو الحال بالنسبة لمعظم رواد الأعمال.

ليس لديك الوقت للعمل المزدحم ، أو لمواكبة الاتجاهات التقنية التي ستهيمن على السنوات العشر القادمة. لحسن الحظ ، هناك اتجاه واحد يمكن أن يساعدك في حل كلتا المشكلتين: التحليلات المعززة.

تتوقع جارتنر أنه بحلول عام 2020 ، ستكون قدرات التحليلات المعززة "المحرك المهيمن لعمليات الشراء الجديدة" لبرامج ذكاء الأعمال. (البحث الكامل متاح لعملاء Gartner.)

يبحث منافسوك بالفعل عن برامج ذات قدرات تحليلية معززة. لحسن الحظ ، يمكنك ذلك أيضًا.

من خلال الاستثمار في أدوات ذكاء الأعمال مع إمكانات التحليلات المعززة الآن ، ستوفر الوقت عن طريق تقليل الأعمال المشغولة. ستستثمر أيضًا في التكنولوجيا التخريبية للعقد القادم قبل أن تتاح لها الفرصة لتعطيل السوق.

سأقدم لك أيضًا ثلاث خطوات يمكنك اتخاذها اليوم للاستعداد للتحليلات المعززة.

ما هي قدرات التحليلات المعززة؟

ما هي التحليلات المعززة ، ولماذا هي أفضل من التحليلات العادية؟

التحليلات المعززة هي أدوات ذكاء الأعمال معززة بخوارزميات التعلم الآلي (ML). تعد خوارزميات ML المستخدمة بواسطة التحليلات المعززة جيدة في أتمتة المهام المتكررة (تشبه إلى حد كبير خوارزميات ML في أي مجال).

تعد خوارزميات ML جيدة أيضًا في ملاحظة الأنماط وفهم اللغة البشرية بدلاً من لغات الكمبيوتر مثل SQL أو Java أو Ruby on Rails.

نظرًا لأن المهام المتكررة مثل إعداد البيانات تشكل جزءًا كبيرًا من أيام المحللين ، فإن أدوات ذكاء الأعمال مع التحليلات المعززة هي الخيار الأفضل. إنهم يقومون بالعمل المتكرر الذي يستغرق وقتًا طويلاً للمحللين لديك ، مما يحرر المحلل ليقوم بتحليل جيد بالفعل.

تمتلك أدوات ذكاء الأعمال مع التحليلات المعززة أيضًا القدرة على توسيع التحليلات والتفكير المستند إلى البيانات إلى أكثر من مجرد محللي البيانات. تتيح إحدى ميزات التحليلات المعززة ، والتي تسمى استعلام اللغة الطبيعية (NQL) ، للمستخدمين طرح الأسئلة بلغة إنجليزية بسيطة. بعبارة أخرى ، فإن أداة BI تشبه إلى حد كبير محرك البحث ، وأقل تشابهًا مع برنامج BI التقليدي.

إذن ما الذي يمكن أن تفعله هذه القدرات لشركتك الصغيرة؟

1. التحليلات المعززة تقطع الأعمال المشغولة

قد يبدو الأمر مبتذلًا ، لكن التحليلات المعززة تجعل مستقبلك يصل إلى هنا بشكل أسرع.

وجد معهد تخزين البيانات أن 65٪ من المستجيبين يقضون ما بين 41 إلى 80٪ من وقتهم في إعداد البيانات.

قبل أن تصبح بياناتك متاحة للاستخدام ، يمكن للمحللين قضاء ما يصل إلى 1669 ساعة في السنة في تحضيرها (بناءً على متوسط ​​2087 ساعة عمل في السنة). هذا الكثير من الوقت الضائع.

كيف يبدو هذا التحضير؟ إلى حد كبير ، يتم إصلاح الأخطاء الصغيرة (نصف الوقت مكتوب "مونتانا" ، والنصف الآخر "MT").

يقلل إعداد البيانات المعزز من العمل الشاق لإعداد البيانات يدويًا.

بدلاً من قضاء 70 يومًا في تصحيح كل تلك "MT" في جداول البيانات الخاصة بك إلى "Montana" ، ستعمل التحليلات المعززة على القيام بذلك نيابةً عنك تلقائيًا. سيحصل المحللون على البيانات التي يحتاجون إليها ويصلون إلى الرؤى في أقل من نصف الوقت ، مما يعني أنهم يقضون وقتًا أطول في التفكير ووقتًا أقل في العمل المزدحم الذي يستنزف العقول.

2. تساعدك التحليلات المعززة في طرح الأسئلة بشكل أسرع

بالحديث عن الوقت المستغرق في العمل المزدحم ، اسأل نفسك أيهما أسرع:

1. كتابة عبارة "ما هو متوسط ​​سعر هذه السلعة؟"
2. كتابة نفس السؤال في SQL والذي يبدو كالتالي:

صدق أو لا تصدق ، هذا ما يبدو عليه السؤال عن متوسط ​​سعر عنصر ما في SQL (المصدر)

باستخدام التحليلات المعززة التي تحتوي على استعلام لغة طبيعية (NLQ) ، يمكنك الاستفادة من الخيار الأول. بدونه؟ سوف تتعثر في تعلم SQL.

NLQ هو مصطلح خيالي للقدرة على طرح أسئلة على جهاز الكمبيوتر الخاص بك بلغة إنجليزية بسيطة. يمكن لـ NLQ توفير وقت عملك بطريقتين:

• من الأسهل والأسرع طرح سؤال بلغة إنجليزية بسيطة.
• يمكن الوصول إلى التحليلات بشكل أكبر لمستخدم الأعمال العادي ، مما يوفر الوقت لموظفي التحليلات لديك.

من غير المرجح أن يتعلم موظفو خط الأعمال لغة SQL. نتيجة لذلك ، من المحتمل أن يخيفهم النظام المستند إلى SQL ، ولن يتحقق هذا الحلم الذي تحلم به للموظفين الذين يعتمدون على البيانات.

ومع ذلك ، فإن البرامج التي تحتوي على NLQ أسهل بكثير في التعلم. إذا كان بإمكان موظفيك استخدام محرك بحث ، فيمكنهم تعلم استخدام أداة ذكاء الأعمال الخاصة بهم.

3. تقترح التحليلات المعززة المسار الصحيح

التحليلات المعززة لا تفهم فقط الأسئلة في اللغة الإنجليزية البسيطة. يمكنه أيضًا شرح الإجابات بلغة إنجليزية بسيطة.

هذه القدرة بفضل توليد اللغة الطبيعية (NLG) ، نفس التكنولوجيا وراء NLQ. يمكن لخوارزميات NLG التي تفهم أسئلتك الإنجليزية البسيطة تفصيل الإجابات بلغة يمكنك فهمها (غالبًا ما يشار إلى هذه الإجابات باسم "السرد").

تقدم بعض أدوات ذكاء الأعمال المتطورة ميزات NLG التي تبحث عن الرؤى من بياناتك وتشرحها بتنسيق سردي.

على سبيل المثال ، أداة ذكاء الأعمال التي تحتوي على سرديات NLG لن تشير فقط إلى مجموعة من نقاط البيانات وتتوقع منك تفسيرها. بدلاً من ذلك ، سيشير البرنامج إلى تلك المجموعة وسيُنشئ مربع نص يقول ، على سبيل المثال ، "هؤلاء المشترون هم من الذكور ، أقل من 30 عامًا ، ويعيشون في الغرب الأوسط."