ปัจจุบัน Analytics มีความสำคัญ เนื่องจากข้อมูลมีความซับซ้อนมากขึ้นและยากต่อการเข้าใจหรือตีความ
Augmented Analytics เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจหรือผู้ใช้เข้าใจข้อมูลได้อย่างง่ายดายโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ ในบทความนี้ เราจะพูดถึงรายละเอียดว่า Augmented Analytics คืออะไร
ความสำคัญของการเข้าใจข้อมูลสำหรับธุรกิจ
ข้อมูลสำหรับธุรกิจคือการรวบรวมข้อเท็จจริงหรือสถิติต่างๆ เช่น ข้อมูลการวิเคราะห์แบบดิบ ข้อมูลความคิดเห็นของลูกค้า ยอดขาย หรืออื่นๆ ด้วยเหตุผลหลายประการ การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของธุรกิจ
ต่อไปนี้เป็นเหตุผลบางประการที่ว่าทำไมการทำความเข้าใจข้อมูลสำหรับธุรกิจของคุณจึงมีความสำคัญ:
- การทำความเข้าใจข้อมูลสามารถช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับการหาลูกค้าใหม่ เพิ่มยอดขาย ปรับปรุงการบริการลูกค้า และอื่นๆ อีกมากมาย
- การติดตามและตรวจสอบข้อมูลสามารถช่วยธุรกิจในการแก้ปัญหาและค้นพบรายละเอียดด้านประสิทธิภาพ
- ข้อมูลช่วยให้ผู้นำธุรกิจคาดการณ์ตลาดได้อย่างแม่นยำที่สุดโดยใช้ข้อมูลอัจฉริยะแบบเรียลไทม์
- นอกเหนือจากการเพิ่มยอดขายและรายได้แล้ว ข้อมูลยังช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงกระแสเงินสดและช่วยจัดการเงินได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ข้อมูลช่วยให้ทีมและพนักงานลดเงินและเวลา เพิ่มผลผลิต และปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ
การวิเคราะห์เสริมคืออะไร?
ขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) การวิเคราะห์เพิ่มเติมช่วยผู้ใช้ในการเตรียมข้อมูล การสร้างข้อมูลเชิงลึก และคำอธิบายข้อมูลเชิงลึก การวิเคราะห์เสริมช่วยให้ธุรกิจและการวิเคราะห์ทำงานกับข้อมูลได้เร็วขึ้น แม่นยำขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การวิเคราะห์เสริมสำหรับผู้ใช้ทางธุรกิจและผู้บริหารที่จะได้รับประโยชน์จากการได้รับข้อมูลเชิงลึกและมูลค่าจากข้อมูลโดยไม่ต้องมีทักษะด้านเทคนิคที่ดี เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง วิเคราะห์ และเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกสำหรับธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว
มาดูคุณสมบัติที่สำคัญบางประการกัน:
- การวิเคราะห์เพิ่มเติมช่วยในการระบุข้อมูลอัตโนมัติพร้อมกับการอ่านข้อมูลในหลายรูปแบบ เช่น PDF, เอกสารข้อความ เป็นต้น
- มีการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อให้ได้ผลลัพธ์หรือข้อมูลเชิงลึกบางอย่าง
- ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเตรียมข้อมูลได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ลดการทำงานด้วยตนเอง
- ช่วยให้ผู้ใช้ได้รับคำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ดีที่สุดสำหรับการเตรียมข้อมูล การค้นพบ การวิเคราะห์ และอื่นๆ
- อนุญาตให้มีการโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ ดังนั้นผู้ใช้สามารถพิมพ์แบบสอบถามข้อมูลในภาษาง่ายๆ ธรรมดาๆ แทนการใช้รหัสหรือภาษาในการสืบค้นข้อมูลใดๆ
ส่วนประกอบการวิเคราะห์เสริม
มีสามองค์ประกอบที่สำคัญของ Augmented Analytics:
แมชชีนเลิร์นนิง (ML)- แมชชีนเลิร์นนิงเป็นแขนงหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้อัลกอริทึมและข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายผลลัพธ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น ML ช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากพฤติกรรมของลูกค้าและรูปแบบการดำเนินธุรกิจ ใช้วิธีการทางสถิติในการทำนายและจำแนกประเภท
เทคโนโลยีภาษาธรรมชาติ (NLP)- NLP เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ (ข้อความและคำพูด) ช่วยให้คอมพิวเตอร์ตอบสนองต่อคำสั่งเสียง แปลภาษา และสรุปข้อความแบบเรียลไทม์
ระบบอัตโนมัติ- เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้งานวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ และลดเวลาในการสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดล ML
การผสานรวมการวิเคราะห์เสริมช่วยให้ธุรกิจเติบโตได้อย่างไร
การผสานรวมการวิเคราะห์เสริมสามารถเปลี่ยนแปลงได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ เช่น การผลิต เภสัชกรรม การค้าปลีก การดูแลสุขภาพ CPG เป็นต้น ช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มรายได้และการรักษาลูกค้า ปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า กระแสเงินสด และอื่นๆ อีกมากมาย ธุรกิจสามารถมีความคล่องตัวมากขึ้น ช่วยกระบวนการทางธุรกิจ และตัดสินใจได้ดีขึ้น
ประโยชน์ของการวิเคราะห์เสริม
เพิ่มผลผลิตสูงสุด
การวิเคราะห์เพิ่มเติมสามารถช่วยเพิ่มผลิตภาพของมนุษย์ได้โดยการทำให้งานที่ซ้ำซาก ใช้เวลานาน และเป็นไปโดยอัตโนมัติ AI เป็นตัวช่วยที่ดีในการประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย และปรับขนาดงานที่ต้องใช้สติปัญญาน้อยลง
ให้คุณค่าที่มากกว่า
กระบวนการพัฒนาโซลูชันทางธุรกิจและการตัดสินใจต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ แต่อาจเกิดขึ้นซ้ำซากและใช้เวลานาน ด้วยการวิเคราะห์เสริม กระบวนการส่วนใหญ่สามารถทำงานโดยอัตโนมัติได้ เช่น การเตรียมข้อมูล การค้นพบข้อมูลเชิงลึก เป็นต้น ซึ่งช่วยให้ธุรกิจส่งมอบคุณค่าได้เร็วขึ้น
การวิเคราะห์ที่ดีขึ้น
การวิเคราะห์เสริมช่วยทำให้ผู้ใช้ทุกคนสามารถเข้าถึงการวิเคราะห์ได้โดยไม่คำนึงถึงทักษะการวิเคราะห์ของพวกเขา เพิ่มประสิทธิภาพด้วยการนำการวิเคราะห์มาสู่ผู้ใช้ทุกระดับ ด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่เติมพลังให้กับการวิเคราะห์ ธุรกิจจะได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์ที่ได้รับการปรับปรุงและการตัดสินใจที่มีข้อมูลครบถ้วน
ปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจ
การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้อย่างรอบรู้ที่สุดผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล
ปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำ
การเรียนรู้ของเครื่องและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ทำงานและการคำนวณซ้ำ ๆ ได้อย่างแม่นยำ เทคโนโลยีทำงานโดยอัตโนมัติที่ช่วยให้ธุรกิจประหยัดเวลาและพลังงานและเพิ่มผลผลิตของมนุษย์
ทำให้องค์กร Agile
AI สามารถช่วยองค์กรต่างๆ ได้ด้วยการเพิ่มความเร็วของข้อมูลเชิงลึก ทำให้มีความคล่องตัวมากขึ้น สามารถช่วยสำรวจพื้นที่การค้นหา แนะนำข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และแนะนำวิธีการวิเคราะห์ที่หลากหลาย การวิเคราะห์เพิ่มเติมสามารถติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้และแนะนำการดำเนินการที่ตามมา
การวิเคราะห์แบบดั้งเดิม เทียบกับ การวิเคราะห์แบบบริการตนเอง เทียบกับ การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น
การวิเคราะห์แบบดั้งเดิมการวิเคราะห์แบบบริการตนเองการวิเคราะห์ส่วนเสริมคำนิยามการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมใช้สภาพแวดล้อมด้านไอทีที่ซับซ้อน คลังข้อมูล และเจ้าหน้าที่ด้านไอทีในการวิเคราะห์ข้อมูล นี่คือระบบธุรกิจอัจฉริยะประเภทหนึ่งที่ผู้ใช้ทำการสืบค้นข้อมูลและสร้างรายงานอย่างอิสระโดยใช้ซอฟต์แวร์ BI และการสนับสนุนด้านไอทีเพียงเล็กน้อย สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ จำเป็นต้องมีทักษะ/ความเชี่ยวชาญ การฝึกอบรม และความเชี่ยวชาญที่นี่ มันขึ้นอยู่กับเจ้าหน้าที่ไอทีอย่างมาก ผู้ใช้ทางธุรกิจต้องการการฝึกอบรมและความเชี่ยวชาญเพียงเล็กน้อยในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างและแก้ไขรายงาน ไม่จำเป็นต้องมีทักษะหรือความเชี่ยวชาญมาก่อนในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์แบบเสริมทรัพยากร การวิเคราะห์ประเภทนี้ขึ้นอยู่กับเจ้าหน้าที่ฝ่ายไอทีอย่างมาก การวิเคราะห์ประเภทนี้ต้องการทรัพยากรแบบแมนนวลและเครื่องมือ BI ซึ่งขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีการวิเคราะห์แบบเสริม การตั้งค่าไอที การวิเคราะห์แบบดั้งเดิมต้องการค่าคงที่ การมีส่วนร่วมของผู้เชี่ยวชาญด้าน IT และข้อมูล การวิเคราะห์แบบบริการตนเองต้องการการมีส่วนร่วมของ IT น้อยที่สุด โดยส่วนใหญ่อยู่ในการตั้งค่าเริ่มต้น การวิเคราะห์ส่วนเสริมไม่จำเป็นต้องใช้ IT หรือผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลใดๆ ประเภทของข้อมูลต้องการโครงสร้างข้อมูลก่อนการใช้งาน ใช้ประโยชน์จากข้อมูลจากรูปแบบต่างๆ และหลายๆ รูปแบบ ทรัพยากร ควบคุมข้อมูลจากรูปแบบต่างๆ และทรัพยากรที่หลากหลาย
ความท้าทายด้านการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น
แม้ว่าการวิเคราะห์แบบเสริมจะมีประโยชน์มากมายสำหรับธุรกิจ แต่ก็ยังมีความท้าทายอยู่บ้าง และนี่คือบางส่วน:
- พนักงานอาจกลัวว่าเทคโนโลยี AI จะเข้ามาแทนที่โดยไม่รู้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะก้าวหน้าแค่ไหน แต่ AI ก็มีข้อจำกัด
- การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นขึ้นอยู่กับมนุษย์ในการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและแนวทางปฏิบัติเพื่อดำเนินการตามที่คาดไว้ ดำเนินการตามโปรแกรมและอัลกอริทึมที่ได้รับการฝึกอบรมมา
- แบบจำลองการวิเคราะห์ส่วนเสริมจำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างถูกต้อง ซึ่งต้องใช้เวลา
- ยิ่งข้อมูลต้องการการวิเคราะห์มากเท่าไรก็ยิ่งต้องการพลังการประมวลผลมากขึ้นเท่านั้น
หมายเหตุของผู้เขียนเกี่ยวกับ Augmented Analytics
การวิเคราะห์เพิ่มเติมยังคงเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่มีขอบเขตมากสำหรับการใช้งานและการพัฒนาในอนาคต ธุรกิจสามารถใช้เทคโนโลยีนี้ผ่านซอฟต์แวร์ล้ำสมัยที่ขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง แม้ว่านี่จะเป็นเทคโนโลยีแห่งอนาคต และจากข้อมูลของ Gartner นักวิเคราะห์เพียง 10% เท่านั้นที่ใช้เทคโนโลยีนี้จนเต็มศักยภาพ แต่ธุรกิจของคุณสามารถใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เสริมเพื่อการเติบโตได้
ก่อนตัดสินใจว่าจะใช้การวิเคราะห์เสริมในธุรกิจของคุณหรือไม่ ให้ถามตัวเองด้วยคำถามต่อไปนี้:
- ธุรกิจของคุณมีทีมวิเคราะห์หรือไม่?
- คุณมีข้อมูลมากมายหรือไม่?
- ทำไมคุณถึงต้องการการวิเคราะห์เพิ่มเติม
หากคุณชัดเจนเกี่ยวกับการใช้การวิเคราะห์เสริม ขั้นตอนต่อไปคือการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อรับประโยชน์จากมัน
คำสุดท้าย
การวิเคราะห์เพิ่มเติมเป็นความช่วยเหลือที่ดีสำหรับธุรกิจทั้งหมดที่ต้องการการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลที่ถูกต้องและทันเวลาเป็นปัจจัยขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจ การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นเป็นการรวมความฉลาดของมนุษย์เข้ากับ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ธุรกิจจากทั่วโลก (ใหญ่ไปเล็ก) กำลังใช้เทคโนโลยีนี้ และคุณควรนำหน้าในการแข่งขันด้วยเช่นกัน
คุณยังสามารถสำรวจปัญญาเสริม
