Apa yang dimaksud dengan Augmented Analytics? Info cepat

Dengan semua investasi mengalir untuk membuat bisnis lebih efisien, cara informasi dianalisis telah berubah secara drastis. Perkembangan teknologi terkini dalam intelijen bisnis dan analitik data telah menyebabkan peningkatan solusi analitik tambahan.

Apa yang dimaksud dengan analitik tambahan?

Bagi yang tidak sadar, analitik tambahan adalah useran kecerdasan bisnis dan alat analitik data untuk membantu mengubah data menjadi informasi yang dapat digunakan bisnis dan dipahami oleh pemegang saham dengan mudah. Contoh awal dari ini adalah Alat Intelijen Bisnis Interaktif Infogain.

Pikirkan seperti ini. Data sendiri tidak berguna untuk bisnis. Ini adalah wawasan yang kita dapatkan dari menganalisis data dan mengungkap bagaimana menerjemahkannya dalam konteks bisnis yang memiliki nilai. Dengan analitik tambahan, sejumlah besar data diubah menjadi informasi yang lebih kecil dan lebih berguna, serta membuat proses analitik otomatis dari awal hingga akhir.

Bagaimana cara kerja augmented analytics?

Augmented analytics bekerja dengan mengumpulkan data dari berbagai saluran, seperti media sosial, analisis web, dan sumber data lainnya di domain publik atau pribadi. Data tersebut kemudian disiapkan dan dikemas sedemikian rupa sehingga lebih mudah untuk dianalisis.

Untuk melakukan analisis, augmented analytics bekerja dengan menggunakan algoritma pembelajaran engine untuk memproses kumpulan data besar dengan akurasi tinggi dalam rentang waktu yang singkat. Kemudian menggunakan Natural Language Generation, analisis engine dari kumpulan data dapat diubah menjadi bahasa yang dapat dipahami manusia. NLG pada dasarnya memungkinkan sistem analitik tambahan untuk memberi tahu apa yang ditemukannya setelah menganalisis data yang diumpankan ke dalamnya.

Bagaimana hal ini menguntungkan bisnis?

Dengan cara analitik data saat ini dijalankan, mengubah data menjadi wawasan memakan waktu dan mahal. Ilmuwan data sedikit dan jarang, dan mempekerjakan ilmuwan data itu mahal. Ilmuwan data juga menghabiskan 80% waktu mereka untuk menyiapkan data yang perlu mereka analisis daripada menghasilkan hasil analisis dan menyampaikan wawasan dengan cara yang masuk akal bagi bisnis.

Hal lain yang membatasi prosedur saat ini adalah ilmuwan data tidak selalu memiliki pengetahuan tentang data yang mereka butuhkan untuk diproses dan dianalisis. Ini berarti bahwa ada banyak bolak-balik antara pakar bisnis dan pakar data yang selanjutnya menunda pembuatan wawasan.

Ambil, misalnya, mencari tahu mengapa situs web merek Anda tidak mendapatkan banyak hits. Alih-alih menghabiskan banyak waktu untuk mempelajari data dan mempelajari SEO, menggunakan analitik tambahan dan mempekerjakan seseorang untuk mengelola SEO Anda dapat membuat pemecahan masalah menjadi lebih cepat.

Dengan cara yang sama, bisnis di e-niaga dapat menggunakan analitik tambahan yang berkoordinasi dengan otomatisasi manajemen basis data pada ratusan umpan balik pelanggan untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang lini produk mereka untuk melihat apa yang perlu mereka tingkatkan.

Bagaimana kinerja augmented analytics sekarang?

Augmented analytics saat ini masih dalam masa pertumbuhan. Namun, karena keadaan saat ini, bukan tidak mungkin untuk melihat ledakan analitik yang ditingkatkan di berbagai industri, menciptakan revolusi dalam industri data.