Was bedeutet Augmented Analytics? Schnelle Information (01.19.22)

Mit all den Investitionen, die in die Effizienzsteigerung von Unternehmen fließen, hat sich die Art und Weise, wie Informationen analysiert werden, drastisch verändert. Die jüngsten technologischen Entwicklungen in den Bereichen Business Intelligence und Datenanalyse haben zu einem Anstieg von Augmented-Analytics-Lösungen geführt.


Was bedeutet Augmented Analytics?

Für die Unwissenden, Augmented Analytics ist der Einsatz von Business Intelligence- und Datenanalysetools, um Daten in Informationen umzuwandeln, die Unternehmen nutzen und Aktionäre leicht verstehen können. Ein frühes Beispiel hierfür wäre Infogains Interactive Business Intelligence Tool.

Stellen Sie sich das so vor. Daten allein sind für ein Unternehmen nutzlos. Es ist die Erkenntnis, die wir aus der Analyse der Daten gewinnen und herausfinden, wie sie sich im Kontext eines Unternehmens mit Wert übersetzt. Mit Augmented Analytics werden riesige Datenmengen in kleinere, nützlichere Informationen umgewandelt und der Analyseprozess von Anfang bis Ende automatisiert.

Wie funktioniert Augmented Analytics?

Augmented Analytics funktioniert durch das Sammeln von Daten aus verschiedenen Kanälen wie Social Media, Web Analytics und anderen Datenquellen in einer öffentlichen oder privaten Domäne. Diese Daten werden dann so aufbereitet und verpackt, dass die Analyse einfacher ist.

Zur Durchführung der Analyse funktioniert Augmented Analytics mit maschineller Lernalgorithmuss, um riesige Datensätze mit großer Genauigkeit zu verarbeitenin kurzer Zeit. Mithilfe von Natural Language Generation kann dann die maschinelle Analyse der Datensätze in eine für Menschen verständliche Sprache umgewandelt werden. NLG ermöglicht es dem erweiterten Analysesystem im Wesentlichen, zu sagen, was es nach der Analyse der ihm zugeführten Daten herausgefunden hat.



Inwiefern profitieren Unternehmen davon?

Bei der Art und Weise, wie Datenanalysen derzeit durchgeführt werden, ist die Umwandlung von Daten in Erkenntnisse zeitaufwändig und teuer. Data Scientists gibt es nur wenige, und die Einstellung von Data Scientists ist teuer. Datenwissenschaftler verbringen außerdem 80 % ihrer Zeit damit, die zu analysierenden Daten vorzubereiten, anstatt die Ergebnisse der Analyse zu erstellen und die Erkenntnisse auf eine für das Unternehmen sinnvolle Weise weiterzugeben.

Eine weitere Sache, die Grenzen des derzeitigen Verfahrens besteht darin, dass Data Scientists nicht immer genau wissen, welche Daten sie verarbeiten und analysieren müssen. Dies bedeutet, dass zwischen den Geschäftsexperten und den Datenexperten viel Hin und Her stattfindet, was die Generierung von Erkenntnissen weiter verzögert.

Nehmen Sie zum Beispiel heraus, warum die Website Ihrer Marke nicht viel bekommt trifft. Anstatt viel Zeit damit zu verbringen, die Daten zu durchsuchen und SEO zu lernen, kann die Lösung des Problems durch die Verwendung von Augmented Analytics und die Einstellung einer Person zur Verwaltung Ihrer SEO viel schneller erfolgen.

Auf ähnliche Weise können Unternehmen im E-Commerce Verwenden Sie Augmented Analytics in Abstimmung mit der Automatisierung der Datenbank Management auf Hunderte von Kundenfeedback, um umsetzbare Einblicke in ihre Produktlinien zu erhalten, um zu sehen, was sie verbessern müssen.

Wie funktioniert Augmented Analytics jetzt?

Erweiterte Analytiksteckt derzeit in den Kinderschuhen. Aufgrund der aktuellen Lage ist es jedoch nicht unwahrscheinlich, dass ein Boom der Augmented Analytics in mehreren Branchen zu einer Revolution in der Datenbranche führt.


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01, 2022