Augmented Analytics
Phân tích tăng cường là gì?
Phân tích tăng cường cung cấp cho người dùng doanh nghiệp các công cụ trực quan, thông minh để chuẩn bị, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, giúp các công ty đưa ra nhiều quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn.
Hiểu phân tích tăng cường
Theo truyền thống, sự phức tạp của phân tích dữ liệu thuộc về các chuyên gia dữ liệu. Họ có bí quyết, chuyên môn và phần mềm cần thiết để thực hiện các quy trình chính trong vòng đời phân tích dữ liệu, bao gồm khám phá và chuẩn bị dữ liệu, thiết kế và phát triển mô hình cũng như tạo và phổ biến thông tin chi tiết. Thường thủ công và tẻ nhạt, công việc có thể mất nhiều ngày, nhiều tuần hoặc lâu hơn. Các nhóm kinh doanh đứng bên lề chờ đợi thông tin để hướng dẫn các quyết định và hành động của họ.
Tuy nhiên, với tốc độ mà các công ty hiện phải hoạt động trong môi trường kỹ thuật số có tính cạnh tranh cao, những người ra quyết định đơn giản là không thể chờ đợi được. Họ cần những hiểu biết sâu sắc hơn—và nhiều hơn nữa—nhanh hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, hầu hết các nhóm khoa học dữ liệu không thể mở rộng quy mô hoạt động của mình đủ nhanh để theo kịp nhu cầu phân tích dữ liệu, một thách thức ngày càng tăng do dữ liệu lớn và các kho dữ liệu lớn, phức tạp khác.
Bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và các công nghệ liên quan, phân tích tăng cường giúp thay đổi cách các công ty tạo ra, tiêu thụ và chia sẻ trí tuệ kinh doanh (BI) và phân tích kinh doanh (BA).
Ba thành phần chính bao gồm phân tích tăng cường:
- Học máy (ML). Là một loại AI, ML sử dụng thuật toán để tìm kiếm nhanh chóng dữ liệu lịch sử, xác định các mẫu, phát hiện sai lệch cũng như tạo ra thông tin chi tiết và đề xuất. Các mô hình ML phát triển mạnh nhờ dữ liệu lớn và liên tục học hỏi từ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc mới mà không cần sự can thiệp của con người. Các mô hình ML làm nền tảng cho hầu hết các khả năng phân tích nâng cao.
- Công nghệ ngôn ngữ tự nhiên. Con người và máy tính có thể nói chuyện với nhau dễ dàng hơn thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), giải thích ngôn ngữ của con người cho máy tính và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG), dịch mã máy tính sang ngôn ngữ của con người. Kết quả là, các doanh nhân có thể tương tác với máy móc trong các phiên hỏi đáp qua lại bằng cách sử dụng các thuật ngữ ngành và lĩnh vực quen thuộc.
- Tự động hóa. Các công nghệ dựa trên ML tự động hóa các tác vụ thủ công thông thường trong suốt vòng đời phân tích dữ liệu. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian cần thiết để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML. Ví dụ: được hỗ trợ bởi các lời nhắc được tạo tự động, các cá nhân kỹ thuật và không chuyên về kỹ thuật sẽ khám phá và chuẩn bị dữ liệu thô nhanh hơn. Gần cuối vòng đời, các báo cáo dựa trên văn bản—được tạo và phân phối tự động với tần suất do người dùng chỉ định—chia sẻ thông tin chuyên sâu về tốc độ.
Đúng như tên gọi của nó, phân tích tăng cường không thay thế mà tăng cường trí thông minh, trực giác và sự tò mò của con người. Lấy các tín hiệu theo ngữ cảnh và hành vi được thu thập theo thời gian từ người dùng, các mô hình ML đánh giá ý định và sở thích của con người, đồng thời đưa ra những hiểu biết, hướng dẫn và đề xuất phù hợp thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Họ để lại việc đưa ra quyết định thực tế cho mọi người.
Lợi ích của phân tích tăng cường và các công cụ phân tích tăng cường
Hành trình phân tích nâng cao của công ty bạn có thể chỉ mới bắt đầu nhưng rất đáng để thực hiện. Hãy xem xét những lợi ích của việc sử dụng các công cụ BI tăng cường:
- Cải thiện việc ra quyết định. Phân tích tăng cường giúp các doanh nhân có quyền sở hữu lớn hơn đối với phân tích dữ liệu và tạo ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Việc hợp nhất các số liệu cụ thể, chỉ số hiệu suất chính (KPI) và thông tin khác vào bảng thông tin và báo cáo dữ liệu tùy chỉnh giúp dữ liệu phức tạp trở nên dễ hiểu hơn. Ngoài ra, kể chuyện bằng dữ liệu cho phép tường thuật bằng ngôn ngữ tự nhiên giúp bối cảnh hóa dữ liệu hơn nữa bằng đồ thị và biểu đồ.
- Dân chủ hóa dữ liệu Khi có nhiều người từ khắp các phòng ban tham gia vào việc phân tích dữ liệu, khả năng hiểu biết về dữ liệu sẽ tăng lên. Theo thời gian, văn hóa tổ chức sẽ thay đổi. Nhiều nhóm trở nên thoải mái hơn khi làm việc với dữ liệu và cộng tác để tạo ra giá trị kinh doanh từ dữ liệu đó.
- Chuẩn bị dữ liệu nhanh hơn. Quá trình tạo các tập dữ liệu cần thiết để xây dựng, thử nghiệm và huấn luyện các mô hình ML được sắp xếp hợp lý thông qua việc chuẩn bị dữ liệu tăng cường. Được thúc đẩy bởi các đề xuất phù hợp với yêu cầu dự án của họ, người dùng có thể chọn và hợp nhất các tập dữ liệu; làm sạch, định dạng và làm phong phú các tập dữ liệu; và tìm các bộ dữ liệu mới để tối ưu hóa hơn nữa các mô hình ML.
- Giảm sai lệch phân tích. Thành kiến do bộ dữ liệu không đầy đủ, giả định sai và thiếu bối cảnh dẫn đến kết quả không chính xác, không đáng tin cậy. Thuật toán ML phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ—và quy trình làm việc tự động giúp giảm thiểu lỗi thủ công—giảm thiểu sai lệch.
- Tiết kiệm thời gian và chi phí. Với ít quy trình thủ công hơn, các nhóm khoa học dữ liệu có thể làm việc hiệu quả hơn và dành nhiều nguồn lực hơn cho các sáng kiến phân tích cấp cao hơn. Ngoài ra, khi các nhóm kinh doanh nâng cao hiểu biết về dữ liệu, họ có thể thực hiện các dự án phân tích đơn giản hơn, giúp các nhà khoa học dữ liệu rảnh tay hơn để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn.
Những thách thức của các công cụ phân tích tăng cường
Tích hợp với nhiều giải pháp BI và BA doanh nghiệp, các công cụ phân tích tăng cường tận dụng công nghệ AI đồng thời tôn trọng trí thông minh của con người.
Tuy nhiên, công ty của bạn nên chuẩn bị để giải quyết những trở ngại phổ biến làm chậm quá trình áp dụng. Những thách thức tiềm ẩn bao gồm:
- Những quan niệm sai lầm về AI Một số nhân viên có thể lo sợ rằng công nghệ AI sẽ thay thế họ. Giao tiếp cởi mở và giúp họ hiểu rằng AI có những hạn chế. Phân tích tăng cường dựa vào sáng kiến của con người và kiến thức chuyên môn về lĩnh vực để mang lại giá trị.
- Kiến thức dữ liệu kém. Tổ chức hội thảo và cung cấp người cố vấn để giúp các nhóm kinh doanh tiếp cận phân tích một cách tự tin. Dạy người dùng các khái niệm và cụm từ dữ liệu chính cũng như cách suy nghĩ về dữ liệu theo những cách có ích cho nhóm và doanh nghiệp của họ. Làm nổi bật các dự án phân tích tăng cường thành công.
- Quản lý dữ liệu và mô hình không hiệu quả. Huấn luyện các mô hình ML bằng cách sử dụng dữ liệu hiện tại, toàn diện, không có lỗi và sai lệch, đồng thời thường xuyên cập nhật các thuật toán để xử lý nội dung dữ liệu đang phát triển. Với dữ liệu chất lượng cao và các mô hình mạnh mẽ, người dùng của bạn sẽ tin tưởng vào các công cụ giúp họ tạo ra thông tin chi tiết chính xác và kịp thời.
- Kết quả không liên quan. Chỉ cho người dùng cách tạo thông tin có ý nghĩa đối với vai trò và trách nhiệm của họ. Nếu không, họ sẽ trở nên thất vọng và lãng phí thời gian để lọc ra những kết quả không liên quan.
- Không đủ sức mạnh tính toán và khả năng mở rộng. Tùy thuộc vào khả năng CNTT của bạn, việc tăng khối lượng thông tin và yêu cầu xử lý có thể ảnh hưởng đến thời gian phản hồi.
Tích hợp phân tích tăng cường để kinh doanh thành công
“Thời gian để hiểu rõ” nhanh chóng là rất quan trọng đối với khả năng thiết lập và duy trì lợi thế cạnh tranh của công ty bạn. “Thời gian để có cái nhìn sâu sắc có ý nghĩa ” nhanh chóng thậm chí còn quan trọng hơn. Các công cụ phân tích tăng cường có thể giúp đúng người tạo ra thông tin phù hợp để thông tin luôn sẵn sàng khi cần.
Với BI tăng cường, các doanh nhân tương tác với dữ liệu thông qua các tương tác trò chuyện, được cá nhân hóa cho phép họ xem xét dữ liệu từ các góc độ mới và tạo ra những hiểu biết sâu sắc phù hợp với vai trò của họ. Ngoài ra, bằng cách sử dụng khả năng phân tích tăng cường với các công cụ phân tích kinh doanh , họ có thể hiểu rõ hơn về các sự kiện và xu hướng, sau đó chủ động lập kế hoạch thay vì chỉ phản ứng với chúng.
Bằng cách phân tích dữ liệu nhanh chóng và chính xác, các tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn và xây dựng các chiến lược hiệu quả hơn. Theo thời gian, chúng có thể thúc đẩy tăng trưởng lớn hơn và doanh thu cao hơn.