วิธีที่ Augmented Analytics เตรียมธุรกิจขนาดเล็กของคุณให้พร้อมสำหรับอนาคต

หากพวกเขาสร้างหนังสยองขวัญให้กับนักธุรกิจรายย่อย คนร้ายก็จะไม่ฝันร้ายด้วยมีดหรือมือหรือร่างที่ควงมีดแมเชเท มันจะเป็นนาฬิกาที่ไม่มีตัวเลข … แค่วลี “มันมาช้ากว่าที่คุณคิด”

แม้ว่าจะเป็นเรื่องยากที่จะเชื่อว่าคนที่ทำงาน 80 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ยังคงต้องการเวลาเพิ่มขึ้น แต่ก็เป็นกรณีสำหรับผู้ประกอบการส่วนใหญ่

คุณไม่มีเวลาสำหรับงานยุ่งหรือติดตามเทรนด์เทคโนโลยีที่จะครอบงำในอีก 10 ปีข้างหน้า โชคดีที่มีแนวโน้มหนึ่งที่สามารถช่วยคุณแก้ปัญหาทั้งสองได้: การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น

Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2020 ความสามารถในการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นจะเป็น "ตัวขับเคลื่อนสำคัญของการซื้อใหม่" ของซอฟต์แวร์ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (งานวิจัยฉบับสมบูรณ์สำหรับลูกค้า Gartner)

คู่แข่งของคุณกำลังมองหาซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์เพิ่มเติม โชคดีที่คุณเองก็ทำได้

การลงทุนในเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจพร้อมความสามารถในการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นในขณะนี้ คุณจะประหยัดเวลาด้วยการลดงานยุ่ง คุณจะต้องลงทุนในเทคโนโลยีก่อกวนของทศวรรษหน้า ก่อนที่มันจะมีโอกาสทำลายตลาด

นอกจากนี้ ฉันยังจะให้สามขั้นตอนที่คุณสามารถทำได้ในวันนี้เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น

ความสามารถในการวิเคราะห์เสริมคืออะไร?

การวิเคราะห์เสริมคืออะไร และเหตุใดจึงดีกว่าการวิเคราะห์ทั่วไป

การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นเป็นเครื่องมือ BI ที่เสริมด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) อัลกอริธึม ML ที่ใช้โดยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นนั้นดีในการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ (เหมือนกับอัลกอริธึม ML ในทุกสาขา)

อัลกอริธึม ML ยังดีในการสังเกตรูปแบบและทำความเข้าใจภาษามนุษย์แทนภาษาคอมพิวเตอร์ เช่น SQL, Java หรือ Ruby on Rails

เนื่องจากงานที่ซ้ำซากจำเจ เช่น การเตรียมข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของวันของนักวิเคราะห์ เครื่องมือ BI ที่มีการวิเคราะห์เพิ่มเติมจึงเป็นทางเลือกที่ดีกว่า พวกเขาทำงานซ้ำซากและใช้เวลานานสำหรับนักวิเคราะห์ของคุณ ทำให้นักวิเคราะห์มีอิสระในการวิเคราะห์

เครื่องมือ BI ที่มีการวิเคราะห์เสริมยังมีศักยภาพในการขยายการวิเคราะห์และการคิดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลให้เป็นมากกว่านักวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ คุณลักษณะการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นหนึ่งคุณลักษณะที่เรียกว่าการสืบค้นภาษาธรรมชาติ (NQL) ช่วยให้ผู้ใช้ถามคำถามเป็นภาษาอังกฤษธรรมดาได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง เครื่องมือ BI เป็นเหมือนเครื่องมือค้นหา และไม่เหมือนกับโปรแกรม BI ทั่วไปที่ยุ่งยาก

ความสามารถเหล่านี้สามารถทำอะไรกับธุรกิจขนาดเล็กของคุณได้

1. การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นช่วยขจัดงานยุ่ง

อาจฟังดูไร้สาระ แต่การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นจริง ๆ แล้วทำให้อนาคตของคุณมาถึงที่นี่เร็วขึ้น

Data Warehousing Institute พบว่า 65% ของผู้ตอบแบบสอบถามใช้เวลา 41 ถึง 80% ของเวลาในการเตรียมข้อมูล

ก่อนที่ข้อมูลของคุณจะพร้อมใช้งาน นักวิเคราะห์อาจใช้เวลาถึง 1,669 ชั่วโมงต่อปีในการเตรียมข้อมูล (อิงจากค่าเฉลี่ย 2,087 ชั่วโมงทำงานต่อปี) เสียเวลามาก

การเตรียมการนั้นมีลักษณะอย่างไร? ในระดับที่ดี เป็นการแก้ไขข้อผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ (ครึ่งเวลาที่สะกดว่า “มอนแทนา” อีกครึ่งหนึ่งคือ “MT”)

การเตรียมข้อมูลเสริมช่วยลดงานยุ่งของการเตรียมข้อมูลด้วยตนเอง

แทนที่จะใช้เวลา 70 วันในการแก้ไข “MT” ทั้งหมดในสเปรดชีตของคุณเป็น “มอนแทนา” การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นจะทำสิ่งนั้นให้คุณโดยอัตโนมัติ นักวิเคราะห์ของคุณจะได้รับข้อมูลที่ต้องการและเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกโดยใช้เวลาน้อยกว่าครึ่งหนึ่ง ซึ่งหมายความว่าพวกเขาใช้เวลาคิดมากขึ้น และใช้เวลาน้อยลงกับงานยุ่งที่ทำให้สมองเสื่อม

2. การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นช่วยให้คุณถามคำถามได้เร็วขึ้น

เมื่อพูดถึงงานยุ่งที่ต้องเสียเวลา ให้ถามตัวเองว่าอันไหนเร็วกว่ากัน:

1. พิมพ์วลี "ราคาเฉลี่ยของรายการนี้คืออะไร"
2. พิมพ์คำถามเดียวกันใน SQL ซึ่งมีลักษณะดังนี้:

เชื่อหรือไม่ นี่คือสิ่งที่ดูเหมือนการถามราคาเฉลี่ยของรายการใน SQL (ที่มา)

ด้วยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นซึ่งมีการสืบค้นภาษาธรรมชาติ (NLQ) คุณสามารถใช้ประโยชน์จากตัวเลือกแรกได้ ปราศจากมัน? คุณจะติดอยู่กับการเรียนรู้ SQL

NLQ เป็นศัพท์เฉพาะสำหรับความสามารถในการถามคำถามเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ของคุณเป็นภาษาอังกฤษธรรมดา NLQ สามารถประหยัดเวลาธุรกิจของคุณได้สองวิธี:

• การถามคำถามเป็นภาษาอังกฤษธรรมดาจะง่ายกว่าและเร็วกว่า
• ผู้ใช้ทางธุรกิจโดยเฉลี่ยจะเข้าถึงข้อมูลวิเคราะห์ได้มากขึ้น ช่วยเพิ่มเวลาให้กับเจ้าหน้าที่วิเคราะห์ของคุณ

พนักงานในสายงานธุรกิจไม่น่าจะเรียนรู้ SQL ด้วยเหตุนี้ ระบบที่ใช้ SQL อาจทำให้พวกเขาหวาดกลัว และความฝันที่คุณมีต่อพนักงานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะไม่เป็นจริง

อย่างไรก็ตาม ซอฟต์แวร์ที่มี NLQ นั้นเรียนรู้ได้ง่ายกว่ามาก หากพนักงานของคุณสามารถใช้เครื่องมือค้นหา พวกเขาสามารถเรียนรู้การใช้เครื่องมือ BI ได้

3. การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นแนะนำเส้นทางที่ถูกต้อง

การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นไม่เพียงแต่เข้าใจคำถามในภาษาอังกฤษธรรมดา นอกจากนี้ยังสามารถอธิบายคำตอบเป็นภาษาอังกฤษธรรมดาได้

ความสามารถนั้นต้องขอบคุณการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเดียวกับที่อยู่เบื้องหลัง NLQ อัลกอริธึม NLG ที่เข้าใจคำถามภาษาอังกฤษแบบธรรมดาของคุณนั้นยังสามารถให้รายละเอียดคำตอบในภาษาที่คุณเข้าใจได้ (คำตอบเหล่านี้มักเรียกว่า "เรื่องเล่า")

เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจที่ทันสมัยบางตัวมีคุณสมบัติ NLG ที่จะค้นหาและอธิบายข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของคุณในรูปแบบการบรรยาย

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ BI ที่มีการบรรยาย NLG จะไม่ชี้ไปที่กลุ่มของจุดข้อมูลเพียงอย่างเดียวและคาดหวังให้คุณตีความ แต่โปรแกรมจะชี้ไปที่คลัสเตอร์นั้นและสร้างกล่องข้อความที่ระบุว่า "ผู้ซื้อเหล่านี้เป็นผู้ชาย อายุต่ำกว่า 30 ปี และอาศัยอยู่ในมิดเวสต์"