V současné době nabývá analýza dat na významu, neboť objemy dat se zvětšují a stávají se stále komplexnějšími, což ztěžuje jejich pochopení a interpretaci.
Rozšířená analytika představuje nástroj, který s využitím strojového učení a umělé inteligence pomáhá firmám i jednotlivým uživatelům lépe porozumět datům. Tento článek se podrobně zaměří na to, co rozšířená analytika obnáší.
Klíčový význam porozumění datům pro podnikání
Data pro firmy představují soubor faktů a statistik, například nezpracovaná analytická data, zpětnou vazbu od zákazníků, prodejní čísla a podobně. Sběr a analýza dat jsou z mnoha důvodů neodmyslitelnou součástí podnikání.
Zde je několik důvodů, proč je důležité, aby vaše firma datům rozuměla:
- Pochopení dat umožňuje firmám činit lepší rozhodnutí v oblasti získávání nových zákazníků, zvyšování prodeje, zlepšování zákaznických služeb a mnoha dalších oblastech.
- Sledování a kontrola dat může firmám pomoci identifikovat problémy a odhalit snížení výkonnosti.
- Data pomáhají vedoucím pracovníkům vytvářet co nejpřesnější předpovědi trhu, a to díky informacím získaným v reálném čase.
- Kromě zvyšování tržeb a zisku pomáhají data firmám optimalizovat cash flow a efektivněji hospodařit s financemi.
- Data pomáhají týmům a zaměstnancům snížit náklady a časovou náročnost, zvýšit produktivitu a zlepšit podnikové procesy.
Co je rozšířená analytika?
Rozšířená analytika, která využívá umělou inteligenci (AI) a strojové učení (ML), pomáhá uživatelům s přípravou dat, generováním náhledů a objasňováním zjištění. Díky rozšířené analytice mohou firmy i analytici pracovat s daty rychleji, přesněji a efektivněji.
Rozšířená analytika je určena pro podnikové uživatele a manažery, kteří mohou těžit ze získávání přehledů a hodnot z dat, i když nemají rozsáhlé technické znalosti. Tato technologie uživatelům pomáhá rychle nalézt relevantní data, analyzovat je a odhalovat statistiky, které jsou pro jejich podnikání klíčové.
Nyní se podívejme na některé její základní vlastnosti:
- Rozšířená analytika usnadňuje automatickou identifikaci dat a jejich načítání v různých formátech, jako jsou PDF, textové dokumenty a další.
- Poskytuje statistické analýzy, jejichž výsledkem jsou konkrétní zjištění a náhledy na data.
- Umožňuje uživatelům připravovat data rychleji a s větší přesností, čímž se minimalizuje manuální práce.
- Nabízí uživatelům nejlepší doporučení umělé inteligence pro přípravu dat, zjišťování, analýzu a další procesy.
- Umožňuje interakci pomocí přirozeného jazyka, díky čemuž mohou uživatelé zadávat datové dotazy jednoduchým jazykem namísto používání kódu nebo dotazovacího jazyka.
Součásti rozšířené analýzy
Rozšířená analytika se skládá ze tří důležitých součástí:
Strojové učení (ML) – Strojové učení je odvětví umělé inteligence, které využívá algoritmy a historická data k přesnějšímu předvídání výsledků. ML pomáhá firmám získat cenné informace o chování zákazníků a obchodních vzorcích. K předpovědím a klasifikacím využívá statistické metody.
Technologie přirozeného jazyka (NLP) – NLP je další odvětví umělé inteligence, které umožňuje počítačům porozumět lidskému jazyku (textu i mluvenému slovu). Umožňuje počítačům reagovat na verbální pokyny, překládat jazyky a sumarizovat texty v reálném čase.
Automatizace – Technologie strojového učení pomáhají automatizovat úlohy analýzy dat a zkracují dobu potřebnou k vytváření, školení a nasazování modelů ML.
Jak může integrace rozšířené analýzy napomoci růstu podnikání?
Integrace rozšířené analýzy může mít transformační dopad zejména pro velká průmyslová odvětví, jako je výroba, farmacie, maloobchod, zdravotnictví, CPG a další. Pomáhá podnikům zvyšovat příjmy a udržovat si zákazníky, zvyšovat jejich spokojenost, zlepšovat cash flow a dosahovat mnoha dalších pozitivních výsledků. Díky ní se podniky stávají flexibilnějšími, zlepšují své obchodní procesy a mohou činit lepší rozhodnutí.
Výhody rozšířené analýzy
Maximalizace produktivity
Rozšířená analytika dokáže zvýšit produktivitu tím, že automatizuje opakující se, časově náročné a manuální úlohy. Umělá inteligence je vynikajícím pomocníkem při šetření času i nákladů a při škálování úloh, které nevyžadují složité myšlení.
Poskytování vyšší hodnoty
Proces vývoje obchodních řešení a rozhodování vyžaduje lidskou inteligenci, ale může být opakující se a zdlouhavý. S pomocí rozšířené analýzy je možné automatizovat většinu procesů, jako je například příprava dat, objevování statistik a další. To firmám umožňuje rychleji poskytovat vyšší hodnotu.
Zlepšená analytika
Rozšířená analytika umožňuje přístup k analýze dat všem uživatelům bez ohledu na jejich analytické schopnosti. Zvyšuje produktivitu tím, že zpřístupňuje analýzu uživatelům na všech úrovních. Díky umělé inteligenci, která podporuje rozšířenou analýzu, mohou podniky těžit z kvalitnějších analýz a informovaných rozhodnutí.
Zlepšený rozhodovací proces
Rozšířená analytika pomáhá podnikům činit nejinformovanější rozhodnutí na základě analýzy dat.
Zlepšená efektivita a přesnost
Technologie strojového učení a umělé inteligence přesně provádějí opakující se úkoly a výpočty. Tato technologie automatizuje úlohy, čímž firmám pomáhá šetřit čas a energii a zvyšovat produktivitu zaměstnanců.
Zvyšování flexibility organizací
Umělá inteligence může organizacím pomoci zrychlením získávání přehledů, což je činí flexibilnějšími. Může jim pomoci vymezit oblast hledání, navrhnout relevantní data a doporučit efektivnější metody analýzy. Rozšířená analytika může sledovat chování uživatelů a navrhovat další kroky.
Tradiční analytika vs. samoobslužná analytika vs. rozšířená analytika
| Tradiční analytika | Samoobslužná analytika | Rozšířená analytika | |
| Definice | Tradiční analytika využívá komplexní IT prostředí, datová skladiště a IT pracovníky k provádění analýzy dat. | Jedná se o typ business intelligence, kde uživatelé provádějí datové dotazy a generují reporty samostatně pomocí softwaru BI s minimální podporou IT. | Pomáhá uživatelům chápat a analyzovat data s využitím strojového učení a umělé inteligence. |
| Potřebné dovednosti/odbornost | Vyžaduje dovednosti, školení a odborné znalosti a je silně závislá na IT personálu. | Firemní uživatelé potřebují minimální školení a odborné znalosti, aby mohli provádět analýzu dat a vytvářet a upravovat reporty. | K analýze dat s využitím rozšířené analytiky nejsou potřeba žádné předchozí dovednosti ani odborné znalosti. |
| Zdroje | Tento typ analýzy je silně závislý na IT personálu. | Tento typ analýzy vyžaduje manuální zdroje a nástroje BI. | Je závislá na technologii rozšířené analýzy. |
| Nastavení IT | Tradiční analytika potřebuje neustálé zapojení IT a datových specialistů. | Samoobslužná analytika vyžaduje minimální zapojení IT, většinou při počátečním nastavení. | Rozšířená analytika nevyžaduje zapojení IT ani datových specialistů. |
| Typ datových potřeb | Data je třeba před použitím strukturovat. | Využívá data z různých formátů a více zdrojů. | Využívá data z různých formátů a více zdrojů. |
Výzvy rozšířené analýzy
I přes všechny významné výhody, které rozšířená analytika firmám nabízí, s sebou nese i několik výzev. Zde jsou některé z nich:
- Zaměstnanci se mohou obávat, že je technologie umělé inteligence nahradí, aniž by si uvědomovali, že jakkoliv pokročilé tyto technologie jsou, umělá inteligence má své limity.
- Rozšířená analytika závisí na lidech, kteří musí dodržovat ověřené postupy, aby mohla fungovat podle očekávání. Funguje na základě programů a algoritmů, pro které byla trénována.
- Modely rozšířené analýzy je třeba správně trénovat, což vyžaduje čas.
- Čím větší objemy dat je třeba analyzovat, tím více výpočetního výkonu budou algoritmy strojového učení v rozšířené analýze potřebovat.
Poznámka autora k rozšířené analýze
Rozšířená analytika je stále nově vznikající technologie, která má velký prostor pro budoucí využití a rozvoj. Firmy mohou tuto technologii využívat prostřednictvím špičkového softwaru, který je poháněn umělou inteligencí a strojovým učením. Ačkoliv se jedná o technologii budoucnosti a podle společnosti Gartner pouze 10 % analytiků využívá její plný potenciál, vaše firma může těžit z využití rozšířené analýzy pro svůj růst.
Než se rozhodnete, zda implementovat rozšířenou analýzu do svého podnikání, položte si následující otázky:
- Má vaše firma analytický tým?
- Máte k dispozici rozsáhlá data?
- Proč potřebujete rozšířenou analýzu?
Pokud máte jasno v použití rozšířené analýzy, dalším krokem je dodržování ověřených postupů, aby z ní vaše firma mohla těžit.
Závěrečná slova
Rozšířená analytika je vynikající pomocník pro všechny podniky, které potřebují analyzovat data. Přesná a aktuální data jsou hnacím motorem růstu podnikání. Rozšířená analytika kombinuje lidskou inteligenci s umělou inteligencí, aby mohla analyzovat data a získávat z nich cenné poznatky. Podniky po celém světě (od velkých až po malé) tuto technologii využívají, a vy byste měli udělat totéž, abyste obstáli v konkurenci.
Můžete se také blíže podívat na Rozšířenou inteligenci (Augmented Intelligence).