Jak rozszerzona analityka przygotowuje Twoją małą firmę na przyszłość

Gdyby nakręcili horror dla drobnych biznesmenów, złoczyńca nie byłby koszmarem z nożami zamiast rąk ani uzbrojonym w maczetę kadłubem. Byłby to zegar bez cyfr… tylko zdanie: „Jest później niż myślisz”.

Choć trudno uwierzyć, że ktoś pracujący 80 godzin tygodniowo nadal potrzebuje dodatkowego czasu, tak jest w przypadku większości przedsiębiorców.

Nie masz czasu na zajętą ​​pracą lub nadążaniem za trendami technologicznymi, które będą dominować przez następne dziesięć lat. Na szczęście istnieje jeden trend, który może pomóc w rozwiązaniu obu problemów: rozszerzona analityka.

Gartner przewiduje, że do 2020 r. rozszerzone możliwości analityczne będą „dominującym motorem nowych zakupów” oprogramowania do analizy biznesowej. (Pełne badanie dostępne dla klientów Gartnera.)

Twoi konkurenci już szukają oprogramowania z rozszerzonymi możliwościami analitycznymi. Na szczęście Ty też możesz.

Inwestując teraz w narzędzia do analizy biznesowej z rozszerzonymi funkcjami analitycznymi, zaoszczędzisz czas, zmniejszając nakład pracy. Będziesz także inwestować w przełomową technologię następnej dekady, zanim będzie miała szansę zakłócić rynek.

Podam też trzy kroki, które możesz podjąć już dziś, aby przygotować się do rozszerzonej analityki.

Czym są rozszerzone możliwości analityczne?

Czym są rozszerzone analizy i dlaczego są lepsze od zwykłych analiz?

Rozszerzona analityka to narzędzia BI rozszerzone o algorytmy uczenia maszynowego (ML). Algorytmy ML używane przez analitykę rozszerzoną są dobre w automatyzacji powtarzalnych zadań (podobnie jak algorytmy ML w dowolnej dziedzinie).

Algorytmy ML są również dobre w zauważaniu wzorców i rozumieniu ludzkiego języka zamiast języków komputerowych, takich jak SQL, Java lub Ruby on Rails.

Ponieważ powtarzalne zadania, takie jak przygotowanie danych, zajmują znaczną część dni większości analityków, narzędzia BI z rozszerzoną analityką są lepszym wyborem. Wykonują powtarzalną, czasochłonną pracę dla twoich analityków, uwalniając analityka do faktycznej, cóż, analizy.

Narzędzia BI z rozszerzoną analityką mają również potencjał, aby rozszerzyć analitykę i myślenie oparte na danych na więcej niż tylko analityków danych. Jedna rozszerzona funkcja analityczna, zwana zapytaniami w języku naturalnym (NQL), pozwala użytkownikom zadawać pytania w prostym języku angielskim. Innymi słowy, narzędzie BI jest bardziej jak wyszukiwarka, a mniej jak niezgrabny, tradycyjny program BI.

Więc co te możliwości mogą zrobić dla Twojej małej firmy?

1. Rozszerzona analityka eliminuje pracowitość

Może to zabrzmieć tandetnie, ale rozszerzona analityka w rzeczywistości sprawia, że ​​Twoja przyszłość jest tu szybsza.

Data Warehousing Institute ustalił, że 65% respondentów spędza od 41 do 80% swojego czasu na przygotowywaniu danych.

Zanim Twoje dane będą dostępne do użytku, analitycy mogą poświęcić na ich przygotowanie nawet 1669 godzin rocznie (przy średniej 2087 godzin przepracowanych rocznie). To dużo straconego czasu.

Jak wygląda ten preparat? W dużej mierze naprawia drobne błędy (połowa czasu jest wymawiana „Montana”, druga połowa to „MT”).

Rozszerzone przygotowanie danych zmniejsza nakład pracy związanej z ręcznym przygotowywaniem danych.

Zamiast spędzać 70 dni na poprawianiu wszystkich „MT” w arkuszach kalkulacyjnych na „Montana”, rozszerzona analityka zrobi to za Ciebie automatycznie. Twoi analitycy uzyskają potrzebne dane i dotrą do wniosków w mniej niż połowę czasu, co oznacza, że ​​spędzą więcej czasu na myśleniu, a mniej na drenażu mózgów.

2. Rozszerzona analityka pomaga szybciej zadawać pytania

Mówiąc o czasochłonnej pracy, zadaj sobie pytanie, co jest szybsze:

1. Wpisanie frazy „Jaka jest średnia cena tego przedmiotu?”
2. Wpisywanie tego samego pytania w SQL, które wygląda tak:

Wierz lub nie, tak wygląda zapytanie o średnią cenę przedmiotu w SQL (źródło)

Dzięki rozszerzonej analityce z zapytaniami w języku naturalnym (NLQ) możesz skorzystać z pierwszej opcji. Bez tego? Utkniesz w nauce SQL.

NLQ to fantazyjny termin określający możliwość zadawania pytań komputerowych w prostym języku angielskim. NLQ może zaoszczędzić czas Twojej firmy na dwa sposoby:

• Łatwiej i szybciej zadać pytanie w prostym języku angielskim.
• Analityka jest bardziej dostępna dla przeciętnego użytkownika biznesowego, co pozwala zaoszczędzić czas personelowi analitycznemu.

Pracownicy branżowi raczej nie będą uczyć się języka SQL. W rezultacie system oparty na SQL prawdopodobnie ich odstraszy, a twoje marzenie o pracownikach opartych na danych się nie spełni.

Oprogramowanie z NLQ jest jednak znacznie łatwiejsze do nauczenia. Jeśli Twoi pracownicy mogą korzystać z wyszukiwarki, mogą nauczyć się obsługi swojego narzędzia BI.

3. Rozszerzona analityka sugeruje właściwą drogę

Rozszerzona analityka nie tylko rozumie pytania w prostym języku angielskim. Może również wyjaśnić odpowiedzi w prostym języku angielskim.

Ta zdolność jest dzięki generowaniu języka naturalnego (NLG), tej samej technologii co NLQ. Algorytmy NLG, które rozumieją twoje proste pytania w języku angielskim, mogą również wyszczególniać odpowiedzi w języku, który rozumiesz (te odpowiedzi są często określane jako „narracje”).

Niektóre najnowocześniejsze narzędzia do analizy biznesowej oferują funkcje NLG, które znajdują i wyjaśniają spostrzeżenia z danych w formacie narracyjnym.

Na przykład narzędzie BI z narracją NLG nie tylko wskaże grupę punktów danych i będzie oczekiwać, że ją zinterpretujesz. Zamiast tego program wskaże ten klaster i wygeneruje pole tekstowe, które mówi na przykład: „Ci kupujący to mężczyźni, poniżej 30 roku życia i mieszkający na Środkowym Zachodzie”.