В этой статье рассматривается использование дополненной аналитики с помощью машинного обучения (ML) и естественного языка обработки (NLP) для повышения >Бизнес-аналитика (BI), совместное использование данных и аналитика данных с использованием концепции анализа больших данных.

ВВЕДЕНИЕ

Расширенная аналитика — это использование машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP) для улучшения бизнес-аналитики (BI), обмена данными и анализа данных. Программное обеспечение для анализа данных может интегрировать инструменты расширенной аналитики для управления объемными наборами данных. Необработанные данные, введенные организацией, проверяются, изучаются, и возвращаются только важные данные для анализа.

Расширенная аналитика использует лингвистические и статистические технологии для повышения эффективности управления данными. Он применим к различным областям, от анализа данных до обмена данными и бизнес-аналитики (BI). Он может преобразовывать большие данные в более мелкие, более функциональные и удобные наборы данных.

Использование обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML) автоматизирует анализ данных и дополнительно помогает в планировании данных и обеспечивает обмен данными. Такое радикальное использование, манипулирование и демонстрация данных упрощают представление безупречных результатов и предлагают доступ к усовершенствованным инструментам, помогающим бизнес-операторам принимать повседневные решения с максимальной уверенностью. Пользователи могут отказаться от суждений и предубеждений, чтобы получить реальное понимание и работать с данными точно и быстро.

Инструменты расширенной аналитики могут спонтанно анализировать и смешивать данные, а также замечать необычные или ценные изменения с помощью НЛП и машинного обучения. Область аналитики данных довольно сложна и обычно требует, чтобы ученый данных извлек любую значимую цифру из больших данных. Эта сложность связана с тем, что данные собраны из нескольких несовместимых источников, таких как маркетинговые выпуски, веб-аналитика и сообщения в социальных сетях.

Сбор данных — это только первый шаг. Данные также должны быть организованы для анализа путем систематизации, уточнения и полировки, прежде чем специалист по данным или аналитик сможет получить ценную информацию. Расширенная аналитика также помогает экспертам и гражданским специалистам по данным, систематизируя различные аспекты разработки моделей ИИ (искусственного интеллекта), машинного обучения, науки о данных, организации и развертывания.

Крупные компании, такие как Google, Amazon, Facebook и т. д., ежедневно обрабатывают огромные объемы данных. Данные настолько велики, но настолько бросаются в глаза, что ни одна машина не может их точно понять. Очистка и анализ этих данных требуют ручного труда. Из-за необходимости ручной работы для этих задач спрос на специалистов по данным в настоящее время очень высок.

Подсчитано, что до 80% времени специалиста по данным может быть потрачено на сборку, сбор, организацию и очистку данных. Именно здесь вступает в действие расширенная аналитика. Включение машинного обучения в аналитику данных помогло сократить количество трудоемких задач по сбору, систематизации и подготовке данных. Теперь это можно сделать быстро, автоматически и с меньшим количеством ошибок благодаря внедрению расширенной аналитики. Таким образом, специалист по данным вместо того, чтобы тратить свое время на ручную работу, теперь может тратить больше времени на поиск практических идей.

УНИКАЛЬНОСТЬ РАСШИРЕННОГО АНАЛИЗА

Расширенная аналитика данных позволяет ИТ-сообществу и специалистам по данным сосредоточиться на специальных проектах и ​​тактических вопросах. Это улучшает подотчетность, ответственность, полномочия и полномочия. Это помогает в принятии улучшенных решений, более точных бизнес-прогнозах и количественном анализе оценки цен, предложений продуктов и услуг, финансов, производства и других аспектов бизнеса. Расширенная подготовка данных и сопутствующие инструменты также улучшат интеграцию с социальными бизнес-аналитиками, грамотность данных, популярность данных и принятие пользователями.

Рынок постоянно меняется. Новые инструменты и улучшения вводятся каждый год. Необходимо наблюдать за потоком бизнес-аналитики и сопутствующих технологий. Каждый бизнес должен знать и понимать, как эти разъяснения могут и будут влиять на пользователей, рабочий процесс и процессы.

Дополненная аналитика рекламируется как «следующая волна прорыва на рынке данных и аналитики», которую «лидеры данных и аналитики должны планировать принять».

Обработка данных происходит намного быстрее на платформах расширенной аналитики. Аналитики данных, без сомнения, хорошо осведомлены, но человеческие возможности всегда будут так или иначе ограничены. Гораздо интереснее сделать абсолютно точный, беспристрастный и всеобъемлющий вывод, не зная о каждом аспекте, который может влиять на последствия или манипулировать ими. Это означает, что многие предприятия, возможно, работают с ограниченным пониманием своих сцен данных, что указывает на то, что деньги остаются на столе.

С другой стороны, расширенная аналитика использует влияние машинного обучения для обработки большего количества данных гораздо быстрее, чем люди. Машинное обучение работает с наименьшим вмешательством человека, что означает, что алгоритмы не предрасположены к такой же пристрастности. Наряду с NLP аспекты, которые получают бизнес-пользователи, представляют собой действительно наиболее полный взгляд на ваши данные, упакованные таким образом, чтобы их было легко понять.

РАБОТА РАСШИРЕННОЙ АНАЛИТИКИ

Программное обеспечение, содержащее аналитику данных вместе с расширенной аналитикой, использует концепцию и идеологию машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP) для интерпретации, понимания, осмысления и взаимодействия с данными так же, как это делают люди. Единственное отличие, которое можно наблюдать, заключается в том, что оно выполняется в относительно большем масштабе. Процесс анализа обычно начинается со сбора данных из общедоступных или частных источников. После сбора данных они дополнительно подготавливаются и анализируются, чтобы получить полезную информацию, которая затем передается соответствующим организациям.

Эти задачи обычно выполняются специалистом по данным. Исследования показывают, что в любой случайный день специалисты по данным должны тратить около 80% своего времени на сбор, понимание, интерпретацию, подготовку данных и т. д., и только оставшиеся 20% времени тратятся на поиск полезных идей. Основная цель дополненной аналитики — автоматизировать процессы сбора, интерпретации и подготовки данных, чтобы сэкономить 80% времени специалистов по данным.

До внедрения расширенной аналитики анализ данных выполнялся на следующих этапах:

1. Сбор данных.Сбор данных — это процесс систематического сбора, объединения и измерения контента и информации на основе интереса. Метод исследования является общим почти для всех областей исследования. Он не ограничивается только сферой бизнеса. Обеспечение качества и контроль качества являются двумя основными ограничениями, имеющими место до, во время и после сбора данных.

2. Маркировка данных.Маркировка данных — это ручная обработка данных, созданная людьми с применением концепций машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ). Маркировка данных очень важна, поскольку определенные ограничения все еще существуют, когда речь идет о компьютерах. Компьютеры можно запрограммировать на выполнение сложных расчетов и автоматизацию действий. Но в конечном итоге это станет слишком обременительным, чтобы люди могли делать это вручную.

3. Очистка данных.Очистка данных – это процесс организации и подготовки данных для анализа путем удаления, изменения или модификации данных, которые являются неактуальными, неправильными, дублированными, неправильными, неполными или отформатировано. Эти данные обычно очищаются, поскольку они могут помешать процессу и/или привести к неточным результатам. Очистка данных — это не только стирание информации, чтобы освободить место для новых данных, но и поиск практического метода повышения точности набора данных без удаления информации.

ПРЕИМУЩЕСТВА РАСШИРЕННОЙ АНАЛИТИКИ

Дополненная аналитика может помочь предприятиям бесчисленным множеством способов:

1. Анализ данных стал глубже —дополненная аналитика сделает всю тяжелую работу за вас. Они могут определить, какие факторы действительно стимулируют ваш результат, анализируя исчерпывающие комбинации данных.

2. Быстрые результаты.Бизнес-пользователи получают ответы на свои вопросы сразу, всего за несколько секунд с помощью расширенной аналитики. Таким образом, теперь пользователям больше не нужно ждать, пока аналитики данных восполнят пробел.

3. Улучшенное использование ресурсов.У аналитиков данных есть больше времени, чтобы уделить внимание более глубоким исследованиям, которые машины еще не могут поддерживать, когда они не обременены вопросами, что помогает увеличить доход компании.

4. Полезная информация —дополненная аналитика в конечном счете оптимизирует процесс анализа данных, чтобы можно было получить важные аспекты своих данных, которые помогут в информировании о бизнес-стратегиях.

ОГРАНИЧЕНИЯ РАСШИРЕННОЙ АНАЛИТИКИ

Несмотря на преимущества, которые дает использование расширенной аналитики, у нее есть определенные ограничения/недостатки —

1. Нестабильные человеческие рабочие места.конечная цель дополненной аналитики – полностью заменить группы специалистов по обработке и анализу данных искусственным интеллектом (ИИ).

2. Ручное обучение — компьютеры должны быть должным образом обучены, чтобы получать точные результаты. Это обучение должно быть сделано вручную.

3. Требование присмотра.Компьютер требует присмотра кого-либо во время обучения. Это также называется контролируемым машинным обучением.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Произошел всплеск требований к демократизации аналитики. Нехватка людей, обладающих опытом в области науки о данных, стала серьезным препятствием для бесперебойной работы бизнеса. Благодаря применению расширенной аналитики предприятия теперь могут собирать наборы данных и эффективно с ними работать. Благодаря автоматизации многие трудоемкие задачи решаются. Поэтому правильно говорят, что за расширенной аналитикой будущее бизнеса.