Что такое расширенная аналитика?

По мере того, как область анализа данных становится более зрелой, компании ищут новые способы улучшить способ анализа данных. В последние годы в мире аналитики появился новый термин — расширенная аналитика.

Эта новая область аналитики обещает произвести революцию в том, как мы анализируем данные, объединив возможности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) с традиционными методами анализа данных.

1. Что такое расширенная аналитика?

Расширенная аналитика — это использование методов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) в процессе анализа данных. Он выходит за рамки традиционной бизнес-аналитики (BI), автоматизируя подготовку данных, получение информации и даже принятие решений.

Это означает, что инструменты расширенной аналитики могут помочь пользователям исследовать и анализировать большие объемы данных быстрее, эффективнее и точнее.

С помощью этой новой техники пользователи могут обнаружить скрытые закономерности, тенденции и идеи, которые нелегко обнаружить при ручном анализе.

Как работает расширенная аналитика?

Дополненная аналитика использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для обработки и анализа больших наборов данных. Эти алгоритмы предназначены для обучения на основе данных, выявления закономерностей и выработки прогнозов или рекомендаций.

По сути, многие утомительные технические задачи, обычно выполняемые аналитиками данных или учеными по данным, автоматизированы.

Данные сначала предварительно обрабатываются системой, что включает в себя очистку, форматирование и интеграцию различных источников данных.

Затем инструмент расширенной аналитики применяет различные статистические методы и методы машинного обучения для выявления тенденций, закономерностей в данных.

Наконец, результаты представляются пользователям в наглядном и понятном формате, что позволяет им быстро принимать решения на основе данных.

Возможности расширенной аналитики

Чтобы помочь вам понять возможности расширенной аналитики, давайте взглянем на некоторые ее ключевые особенности:

• Автоматическая подготовка и интеграция данных. Расширенная аналитика автоматизирует процесс подготовки и интеграции различных источников данных, экономя время и усилия пользователей.
• Обработка естественного языка (NLP) . Некоторые инструменты расширенной аналитики используют NLP, чтобы позволить пользователям запрашивать данные на естественном языке вместо использования сложного кодирования или языков запросов.
• Визуализация данных . Результаты представлены в визуальном формате, таком как диаграммы, графики и информационные панели, что упрощает понимание и интерпретацию данных пользователями.
• Прогнозная аналитика . Инструменты расширенной аналитики используют прогнозные алгоритмы для анализа исторических данных и прогнозирования будущих событий или тенденций.

2. Инструменты расширенной аналитики

Сегодня на рынке доступно множество различных инструментов дополненной аналитики. Некоторые популярные примеры включают в себя:

Tableau

Tableau — это инструмент визуализации данных, который также предлагает расширенные аналитические возможности. Он использует обработку естественного языка, чтобы позволить пользователям запрашивать данные, используя разговорный язык, и предоставляет расширенные функции прогнозной аналитики.

Например, функция объяснения данных в Tableau использует машинное обучение для автоматического анализа данных и предоставления информации и объяснений.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI — это инструмент бизнес-аналитики, в который недавно были добавлены расширенные аналитические функции. Его функция анализа на основе искусственного интеллекта позволяет пользователям автоматически выявлять тенденции и отклонения в своих данных.

Он также предлагает расширенные возможности прогнозной аналитики благодаря интеграции с машинным обучением Azure .

Qlikview

Qlikview — это инструмент анализа и визуализации данных, который также предлагает расширенные аналитические возможности. Он использует обработку естественного языка, чтобы пользователи могли задавать вопросы на простом английском языке, и предоставляет информацию на основе машинного обучения.

Например, чат Insight Advisor использует искусственный интеллект для анализа данных и предоставления предложений для дальнейшего анализа с использованием диалоговой аналитики.

IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics — это инструмент бизнес-аналитики и анализа данных, который включает расширенные функции аналитики, такие как автоматическая подготовка данных, запросы на естественном языке и прогнозное моделирование.

Он также предлагает функции искусственного интеллекта, такие как Watson Assistant , для улучшения пользовательского опыта и предоставления расширенной информации.

3. Преимущества расширенной аналитики

Этот новый подход к аналитике и бизнес-аналитике также может принести множество преимуществ.

Использование расширенной аналитики имеет множество преимуществ, в том числе:

Повышенная скорость и эффективность

Автоматизируя подготовку и анализ данных, инструменты расширенной аналитики могут значительно сократить время, необходимое для получения ценной информации. Это позволяет пользователям принимать более быстрые и обоснованные решения.

Например, аналитик данных может часами вручную очищать и готовить данные , прежде чем он сможет даже начать процесс анализа. Благодаря расширенной аналитике этот шаг выполняется автоматически, что освобождает драгоценное время, позволяющее сосредоточиться на интерпретации результатов.

Повышенная точность

Благодаря алгоритмам машинного обучения , выполняющим тяжелую работу, инструменты расширенной аналитики могут выявлять закономерности и тенденции, которые могут быть упущены при ручном анализе. Это приводит к более точным выводам и прогнозам.

Точность данных имеет решающее значение для принятия обоснованных бизнес-решений, поэтому это преимущество является значительным.

Расширение возможностей нетехнических пользователей

Инструменты расширенной аналитики созданы для удобства пользователя и оснащены такими функциями, как обработка естественного языка, что упрощает нетехническим пользователям запрос данных и получение аналитической информации.

С помощью этих инструментов любой сотрудник организации может принимать решения на основе данных, не требуя передовых технических навыков или знаний.

Экономическая эффективность

Поскольку инструменты расширенной аналитики автоматизируют многие задачи, которые обычно требуют команды аналитиков данных или специалистов по данным, они могут помочь организациям сэкономить на трудозатратах.

Например, небольшая команда специалистов по данным может использовать инструменты расширенной аналитики для обработки больших объемов сложного анализа данных вместо того, чтобы нанимать больше персонала.

4. Подведение итогов

В заключение приведем краткое изложение того, что мы узнали о расширенной аналитике:

• Расширенная аналитика использует методы искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации подготовки, анализа и принятия решений.
• Возможности расширенной аналитики включают автоматическую подготовку данных, обработку естественного языка, визуализацию данных и прогнозную аналитику.
• Популярные инструменты расширенной аналитики включают Tableau, Microsoft Power BI, Qlikview и IBM Cognos Analytics.
• Преимущества расширенной аналитики включают повышенную скорость и эффективность, повышенную точность, расширение возможностей нетехнических пользователей и экономическую эффективность.

5. Часто задаваемые вопросы по расширенной аналитике

В чем разница между расширенной аналитикой и автоматизацией?

Автоматизация подразумевает использование технологий для выполнения задач, которые обычно выполняются людьми. С другой стороны, расширенная аналитика использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для облегчения анализа данных, включая автоматизацию таких задач, как подготовка и интеграция данных.

В чем разница между прогнозной аналитикой и расширенной аналитикой?

Прогнозная аналитика — это разновидность расширенной аналитики. В то время как прогнозная аналитика предполагает использование статистических методов и методов машинного обучения для прогнозирования на основе исторических данных, расширенная аналитика включает в себя более широкий спектр возможностей, включая автоматическую подготовку данных и обработку естественного языка.

В чем разница между расширенной аналитикой и аналитикой самообслуживания?

Аналитика самообслуживания означает возможность нетехнических пользователей получать доступ к данным и анализировать их самостоятельно, не полагаясь на ИТ-специалистов или специалистов по данным. Однако расширенная аналитика выводит самообслуживание на новый уровень, используя алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для облегчения анализа данных, что еще больше упрощает получение аналитической информации для нетехнических пользователей. 

Таким образом, хотя и то, и другое предполагает расширение прав и возможностей нетехнических пользователей, расширенная аналитика выходит за рамки простого предоставления доступа к данным и позволяет пользователям проводить расширенный анализ без технических знаний.