Как дополненная аналитика готовит ваш малый бизнес к будущему

Если бы они сняли фильм ужасов для мелких бизнесменов, злодей не был бы кошмаром с ножами вместо рук или громадой с мачете. Это будут часы без цифр… просто фраза: «Уже позже, чем вы думаете».

Хотя трудно поверить, что человеку, работающему по 80 часов в неделю, все еще нужно дополнительное время, это касается большинства предпринимателей.

У вас нет времени на занятость или на то, чтобы идти в ногу с техническими тенденциями, которые будут доминировать в ближайшие десять лет. К счастью, есть одна тенденция, которая может помочь вам решить обе проблемы: расширенная аналитика.

Gartner прогнозирует, что к 2020 году расширенные возможности аналитики станут «основным драйвером новых покупок» программного обеспечения для бизнес-аналитики. (Полное исследование доступно для клиентов Gartner.)

Ваши конкуренты уже ищут программное обеспечение с расширенными аналитическими возможностями. К счастью, вы тоже можете.

Инвестируя в инструменты бизнес-аналитики с расширенными аналитическими возможностями сейчас, вы сэкономите время, уменьшив рутинную работу. Вы также будете инвестировать в прорывную технологию следующего десятилетия, прежде чем она сможет произвести революцию на рынке.

Я также дам вам три шага, которые вы можете предпринять сегодня, чтобы подготовиться к расширенной аналитике.

Что такое расширенные аналитические возможности?

Что такое расширенная аналитика и чем она лучше обычной?

Расширенная аналитика — это инструменты BI, дополненные алгоритмами машинного обучения (ML). Алгоритмы машинного обучения, используемые расширенной аналитикой, хороши для автоматизации повторяющихся задач (как и алгоритмы машинного обучения в любой области).

Алгоритмы машинного обучения также хорошо замечают закономерности и понимают человеческий язык, а не компьютерные языки, такие как SQL, Java или Ruby on Rails.

Поскольку повторяющиеся задачи, такие как подготовка данных, составляют значительную часть рабочего дня большинства аналитиков, инструменты бизнес-аналитики с расширенной аналитикой являются лучшим выбором. Они выполняют повторяющуюся и трудоемкую работу за ваших аналитиков, освобождая аналитика для фактического анализа.

Инструменты BI с расширенной аналитикой также могут расширить аналитику и мышление, основанное на данных, не только на ваших аналитиков данных. Одна функция расширенной аналитики, называемая запросом на естественном языке (NQL), позволяет пользователям задавать вопросы на простом английском языке. Другими словами, инструмент BI больше похож на поисковую систему, чем на неуклюжую традиционную программу BI.

Итак, что эти возможности могут сделать для вашего малого бизнеса?

1. Расширенная аналитика избавляет от рутинной работы

Это может звучать банально, но расширенная аналитика на самом деле ускоряет ваше будущее.

Институт хранилищ данных обнаружил, что 65% респондентов тратят от 41 до 80% своего времени на подготовку данных.

Прежде чем ваши данные станут доступны для использования, аналитики могут потратить до 1669 часов в год на их подготовку (в среднем 2087 часов в год). Это много потерянного времени.

Как выглядит эта подготовка? В значительной степени это исправление мелких ошибок (в половине случаев пишется «Монтана», в другой половине — «МТ»).

Расширенная подготовка данных сокращает трудоемкую работу по подготовке данных вручную.

Вместо того, чтобы тратить 70 дней на исправление всех этих «МТ» в ваших электронных таблицах на «Монтану», расширенная аналитика сделает это за вас автоматически. Ваши аналитики будут получать необходимые им данные и получать информацию менее чем за половину времени, а это значит, что они тратят больше времени на размышления и меньше времени на рутинную работу с утечкой мозгов.

2. Дополненная аналитика помогает быстрее задавать вопросы

Говоря о трудоемкой работе, спросите себя, что быстрее:

1. Набрав фразу «Какова средняя цена этого товара?»
2. Ввод того же вопроса в SQL, который выглядит так:

Хотите верьте, хотите нет, но вот как выглядит запрос средней цены товара в SQL (Источник)

Благодаря расширенной аналитике с запросом на естественном языке (NLQ) вы можете воспользоваться первым вариантом. Без этого? Вы застрянете в изучении SQL.

NLQ — это причудливый термин, обозначающий возможность задавать компьютеру вопросы на простом английском языке. NLQ может сэкономить ваше деловое время двумя способами:

• Проще и быстрее задать вопрос на простом английском языке.
• Аналитика более доступна для среднего бизнес-пользователя, освобождая время для вашего аналитического персонала.

Работники бизнес-подразделений вряд ли будут изучать SQL. В результате система на основе SQL, вероятно, отпугнет их, и ваша мечта о сотрудниках, управляемых данными, не осуществится.

Однако программное обеспечение с NLQ гораздо проще освоить. Если ваши сотрудники могут пользоваться поисковой системой, они могут научиться пользоваться своим инструментом BI.

3. Дополненная аналитика подсказывает правильный путь

Расширенная аналитика не просто понимает вопросы на простом английском языке. Он также может объяснить ответы на простом английском языке.

Эта возможность появилась благодаря генерации естественного языка (NLG), той же технологии, что и NLQ. Алгоритмы NLG, которые понимают ваши простые английские вопросы, могут также детализировать ответы на понятном вам языке (эти ответы часто называют «рассказами»).

Некоторые передовые инструменты бизнес-аналитики предлагают функции NLG, которые находят и объясняют выводы из ваших данных в повествовательном формате.

Например, инструмент BI с нарративами NLG не будет просто указывать на группу точек данных и ожидать, что вы их интерпретируете. Вместо этого программа укажет на этот кластер и создаст текстовое поле, в котором будет сказано, например: «Эти покупатели — мужчины моложе 30 лет, проживающие на Среднем Западе».