Поскольку объем данных, генерируемых предприятиями, продолжает расти в геометрической прогрессии, традиционные инструменты бизнес-аналитики (BI) с трудом справляются с требованиями современной аналитики данных. Вот где на помощь приходит расширенная аналитика — новая технология, которая быстро набирает обороты в отрасли.
Дополненная аналитика использует алгоритмы машинного обучения для автоматизации подготовки данных, анализа и генерации идей. Он использует целостный подход к аналитике данных, сочетая возможности искусственного интеллекта и обработки естественного языка, чтобы дать пользователям, не обладающим техническими знаниями, доступ, понимание и интерпретацию данных таким образом, который ранее был возможен только с помощью специалистов по данным.
Одним из ключевых преимуществ расширенной аналитики является ее способность сокращать время и усилия, необходимые для анализа данных. Используя традиционные инструменты BI, аналитики данных тратят часы на подготовку данных для анализа, выявление закономерностей и тенденций и создание отчетов. Расширенная аналитика автоматизирует многие из этих задач, освобождая аналитиков данных для того, чтобы они могли сосредоточиться на более важных действиях, таких как выявление идей и предоставление рекомендаций.
Еще одним преимуществом расширенной аналитики является ее способность демократизировать анализ данных. При использовании традиционных инструментов BI анализ данных часто ограничивается небольшой группой экспертов, что ограничивает возможности организаций в полной мере использовать ценность своих данных. С другой стороны, расширенная аналитика позволяет любому сотруднику организации получать доступ к данным и анализировать их, независимо от их технических навыков.
Но, возможно, самым большим преимуществом расширенной аналитики является ее способность раскрывать идеи, которые в противном случае могли бы быть упущены. Используя алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей и тенденций в данных, расширенная аналитика может раскрыть информацию, которую может упустить даже самый опытный аналитик данных. Это может помочь организациям принимать более обоснованные решения, выявлять новые возможности и оптимизировать бизнес-процессы.
Несмотря на эти преимущества, существуют некоторые проблемы, связанные с внедрением расширенной аналитики. Одной из самых больших проблем является качество данных. Расширенная аналитика в значительной степени зависит от высококачественных данных, и если данные неточны, неполны или противоречивы, это может привести к неточным выводам и решениям. Чтобы преодолеть эту проблему, организациям необходимо инвестировать в процессы управления данными и обеспечения качества.
В заключение следует отметить, что расширенная аналитика — это новая технология, которая может произвести революцию в сфере бизнес-аналитики. Автоматизируя анализ данных, демократизируя анализ данных и обнаруживая идеи, которые в противном случае могли бы быть упущены, расширенная аналитика может помочь организациям принимать более обоснованные решения, выявлять новые возможности и оптимизировать бизнес-процессы. Поскольку объем данных продолжает расти, расширенная аналитика, вероятно, станет важным инструментом для любой организации, которая хочет оставаться конкурентоспособной в эпоху цифровых технологий.
Надеюсь, вы нашли этот блог полезным, не стесняйтесь подключаться ⬇️
