Ngày nay, phân tích đã trở nên quan trọng và dữ liệu ngày càng phức tạp, khó hiểu hoặc khó diễn giải hơn.
Phân tích tăng cường là một công cụ giúp các công ty hoặc người dùng hiểu dữ liệu bằng cách sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi sâu vào chi tiết về phân tích tăng cường là gì.
Tầm quan trọng của việc hiểu dữ liệu đối với doanh nghiệp
Dữ liệu kinh doanh là tập hợp các sự kiện hoặc số liệu thống kê như phân tích thô, phản hồi của khách hàng, số liệu bán hàng, v.v. Vì nhiều lý do, việc thu thập và phân tích dữ liệu là một phần không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh.
Dưới đây là một số lý do tại sao việc hiểu dữ liệu doanh nghiệp của bạn lại quan trọng:
- Hiểu dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn về việc tìm kiếm khách hàng mới, tăng doanh số bán hàng, cải thiện dịch vụ khách hàng và hơn thế nữa.
- Theo dõi và xem dữ liệu có thể giúp các công ty khắc phục sự cố và phát hiện các lỗi về hiệu suất.
- Dữ liệu giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra dự đoán thị trường chính xác nhất bằng cách sử dụng phân tích thời gian thực.
- Ngoài việc tăng doanh thu và doanh thu, dữ liệu còn giúp doanh nghiệp cải thiện dòng tiền cũng như quản lý tiền hiệu quả.
- Dữ liệu giúp các nhóm và nhân viên giảm thời gian và tiền bạc, tăng năng suất và hợp lý hóa quy trình kinh doanh.
Phân tích mở rộng là gì?
Được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML), phân tích tăng cường giúp người dùng chuẩn bị dữ liệu, tạo và giải thích thông tin chi tiết. Phân tích tăng cường giúp các doanh nghiệp và nhà phân tích làm việc với dữ liệu nhanh hơn, chính xác hơn và hiệu quả hơn.
Phân tích tăng cường dành cho người dùng doanh nghiệp và giám đốc điều hành, những người được hưởng lợi từ việc thu thập thông tin chuyên sâu và giá trị từ dữ liệu mà không cần phải có bất kỳ kỹ năng kỹ thuật thành thạo nào. Công nghệ giúp người dùng nhanh chóng tìm thấy dữ liệu phù hợp, phân tích và khám phá thông tin hữu ích cho doanh nghiệp của họ.
Chúng ta hãy xem xét một số tính năng cốt lõi của nó:
- Phân tích mở rộng giúp nhận dạng dữ liệu tự động cùng với việc đọc dữ liệu ở nhiều định dạng như PDF, tài liệu văn bản, v.v.
- Cung cấp phân tích thống kê cho kết quả cụ thể hoặc thông tin chi tiết về dữ liệu.
- Nó giúp người dùng chuẩn bị dữ liệu nhanh hơn và chính xác hơn bằng cách giảm thiểu công việc thủ công.
- Giúp người dùng nhận được các đề xuất tốt nhất do AI cung cấp để chuẩn bị, khám phá, phân tích dữ liệu, v.v.
- Cho phép tương tác ngôn ngữ tự nhiên để người dùng có thể truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ đơn giản thay vì mã hoặc ngôn ngữ truy vấn dữ liệu.
Các thành phần phân tích mở rộng
Có ba thành phần quan trọng của Phân tích tăng cường:
Học máy (ML) – Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo sử dụng thuật toán và dữ liệu lịch sử để dự đoán kết quả chính xác hơn. Học máy giúp các công ty có được những hiểu biết sâu sắc có giá trị về hành vi của khách hàng và mô hình hoạt động của công ty. Sử dụng các phương pháp thống kê để dự đoán và phân loại.
Công nghệ ngôn ngữ tự nhiên (NLP) – NLP là một nhánh khác của trí tuệ nhân tạo giúp máy tính hiểu ngôn ngữ của con người (văn bản và lời nói). Nó cho phép máy tính phản hồi các lệnh bằng lời nói, dịch ngôn ngữ và tóm tắt văn bản trong thời gian thực.
Tự động hóa – Công nghệ máy học giúp tự động hóa các tác vụ khoa học dữ liệu và giảm thời gian xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học.
Việc tích hợp phân tích tăng cường có thể giúp doanh nghiệp của bạn phát triển như thế nào?
Việc tích hợp phân tích mở rộng có thể mang tính cách mạng, đặc biệt là trong các ngành lớn như sản xuất, dược phẩm, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe, CPG, v.v. Nó giúp các công ty tăng doanh thu và giữ chân khách hàng, cải thiện sự hài lòng của khách hàng, dòng tiền và hơn thế nữa. Các công ty có thể trở nên linh hoạt hơn, hỗ trợ các quy trình kinh doanh và đưa ra quyết định tốt hơn.
Lợi ích của phân tích mở rộng
Tối đa hóa năng suất của bạn
Phân tích tăng cường có thể giúp mọi người làm việc hiệu quả hơn bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian và thủ công. AI rất hữu ích khi tiết kiệm thời gian, chi phí cũng như mở rộng các nhiệm vụ đòi hỏi ít trí thông minh hơn.
Mang lại nhiều giá trị hơn
Quá trình tạo ra các giải pháp kinh doanh và đưa ra quyết định đòi hỏi trí tuệ của con người, nhưng nó có thể lặp đi lặp lại và tốn thời gian. Với phân tích tăng cường, hầu hết các quy trình như chuẩn bị dữ liệu, khám phá thông tin chi tiết và hơn thế nữa đều có thể được tự động hóa. Điều này giúp các công ty cung cấp nhiều giá trị hơn nhanh hơn.
Phân tích cải tiến
Phân tích mở rộng giúp cung cấp phân tích cho mọi người, bất kể kỹ năng phân tích của họ. Tăng năng suất bằng cách cung cấp phân tích cho người dùng ở mọi cấp độ. Với AI thúc đẩy phân tích tăng cường, doanh nghiệp có thể tận dụng lợi ích của phân tích nâng cao và đưa ra các quyết định sáng suốt.
Cải thiện quá trình ra quyết định
Phân tích tăng cường giúp các công ty đưa ra quyết định sáng suốt nhất bằng cách phân tích dữ liệu.
Cải thiện hiệu suất và độ chính xác
Công nghệ máy học và AI thực hiện chính xác các nhiệm vụ và tính toán lặp đi lặp lại. Công nghệ tự động hóa các nhiệm vụ giúp các công ty tiết kiệm thời gian và năng lượng cũng như giúp mọi người làm việc hiệu quả hơn.
Tạo một tổ chức Agile
AI có thể giúp các tổ chức bằng cách tăng tốc độ hiểu biết sâu sắc, khiến họ trở nên linh hoạt hơn. Nó có thể giúp bạn tìm kiếm khu vực tìm kiếm của mình, đề xuất dữ liệu liên quan và đề xuất nhiều phương pháp phân tích. Phân tích nâng cao có thể theo dõi hành vi của người dùng và đề xuất các bước tiếp theo.
Phân tích truyền thống so với phân tích tự phục vụ so với phân tích tăng cường
Phân tích truyền thống Phân tích tự phục vụPhân tích tăng cườngĐịnh nghĩa Phân tích truyền thống sử dụng môi trường CNTT, kho dữ liệu và nhân viên CNTT phức tạp để thực hiện phân tích dữ liệu. Đây là một loại hình kinh doanh thông minh trong đó người dùng truy vấn dữ liệu và tạo báo cáo một cách độc lập bằng phần mềm BI và hỗ trợ CNTT tối thiểu. Điều này giúp người dùng hiểu và phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng công nghệ máy học và AI. Nó phụ thuộc rất nhiều vào đội ngũ nhân viên CNTT. Người dùng doanh nghiệp cần ít đào tạo hoặc chuyên môn để thực hiện phân tích dữ liệu cũng như tạo và sửa đổi báo cáo. Không cần có kỹ năng hoặc chuyên môn trước đó để phân tích dữ liệu bằng phân tích mở rộng. Nguồn lực Loại phân tích này phụ thuộc rất nhiều vào nhân viên CNTT. Loại phân tích này yêu cầu tài nguyên thủ công và các công cụ BI. Nó phụ thuộc vào công nghệ phân tích tăng cường. Cấu hình CNTT Phân tích truyền thống yêu cầu sự tham gia liên tục của các chuyên gia dữ liệu và CNTT. Phân tích tự phục vụ yêu cầu sự tham gia tối thiểu của CNTT, chủ yếu là trong quá trình thiết lập ban đầu. Phân tích tăng cường không yêu cầu chuyên gia CNTT hoặc bất kỳ chuyên gia dữ liệu nào. Loại dữ liệu Yêu cầu dữ liệu phải được cấu trúc trước khi có thể sử dụng. Sử dụng dữ liệu từ nhiều định dạng khác nhau và nhiều tài nguyên. Tận dụng dữ liệu từ nhiều định dạng và nhiều tài nguyên.
Những thách thức phân tích mở rộng
Bất chấp tất cả những lợi ích to lớn mà phân tích tăng cường mang lại cho doanh nghiệp, nó vẫn đi kèm với một số thách thức, đó là:
- Nhân viên có thể lo sợ rằng công nghệ AI sẽ thay thế họ mà không biết rằng dù những công nghệ đó có tiên tiến đến đâu thì AI cũng có những hạn chế.
- Phân tích tăng cường là về việc mọi người tuân theo các phương pháp hay nhất và cách thực hiện mọi việc để hoạt động như mong đợi. Nó hoạt động dựa trên các chương trình và thuật toán mà nó đã được đào tạo.
- Các mô hình phân tích mở rộng cần được đào tạo bài bản và cần có thời gian.
- Càng cần phân tích nhiều dữ liệu thì thuật toán phân tích ML sẽ càng cần nhiều sức mạnh tính toán hơn.
Ghi chú của tác giả về phân tích tăng cường
Phân tích tăng cường là một công nghệ không ngừng phát triển với tiềm năng sử dụng và phát triển lớn trong tương lai. Các doanh nghiệp có thể tận dụng công nghệ này bằng phần mềm tiên tiến được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo và học máy. Mặc dù đây là công nghệ của tương lai và theo Gartner, chỉ 10% nhà phân tích sử dụng hết tiềm năng của nó nhưng công ty của bạn có thể sử dụng phân tích tăng cường để phát triển.
Trước khi bạn quyết định có nên triển khai phân tích tăng cường trong doanh nghiệp của mình hay không, hãy tự hỏi mình những câu hỏi sau:
- Công ty của bạn có đội ngũ phân tích không?
- Bạn có dữ liệu rộng rãi?
- Tại sao bạn cần phân tích mở rộng?
Nếu bạn hiểu rõ về việc sử dụng phân tích mở rộng, bước tiếp theo là làm theo các phương pháp hay nhất để sử dụng phân tích đó.
những từ cuối
Phân tích mở rộng là trợ giúp tuyệt vời cho tất cả các công ty cần phân tích dữ liệu. Dữ liệu chính xác và cập nhật là động lực phát triển của công ty. Phân tích tăng cường kết hợp trí thông minh của con người với trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu và thu được những hiểu biết có giá trị. Các công ty từ khắp nơi trên thế giới (lớn đến nhỏ) đang sử dụng công nghệ này, vì vậy bạn cũng nên đi trước đối thủ.
Bạn cũng có thể nghiên cứu trí thông minh tăng cường.
