Sztuczna inteligencja jest bez wątpienia główną siłą napędową niektórych z największych technologicznych ewolucji i cyfrowych transformacji, których jesteśmy dziś świadkami. AI już dawno przekroczyła nasze wyobrażenia o tym, co ta potężna technologia może zrobić. Chociaż AI istnieje już od dziesięcioleci, stała się potężną siłą napędową ze względu na dwa główne czynniki: bezprecedensową zdolność obliczeniową do przetwarzania ogromnych ilości danych za pomocą algorytmów uczenia maszynowego oraz najgorętszy marketingowy szum wokół AI i ML. AI jest już istotną częścią naszego życia w wielu rodzajach i formach. Jednak najbardziej wpływowa w najbliższej przyszłości będzie inteligencja rozszerzona. Jest to alternatywna konceptualizacja AI, która upoważnia ludzi do wykorzystania danych w celu podejmowania lepszych, świadomych decyzji.

Co to jest analityka rozszerzona?

Jednym z głównych skutków rozszerzonej inteligencji jest potrzeba określenia wiarygodności danych w kontekście. Jednym z krytycznych problemów, które nękają dziś większość przedsiębiorstw, jest fakt, że istnieje zbyt wiele rodzajów danych, które należy przeanalizować, aby zrozumieć kontekst danych. Dzisiaj, dane nie są ograniczone tylko do liczb, prawie wszystko, od zdjęć i filmów do przeglądania działań, aktualizacje mediów społecznościowych i rozmów generuje ogromny chrzęst danych, z których większość jest nieustrukturyzowana, więc trudno analizować. Głównym problemem jest to, że dane są bezużyteczne, jeśli nie znajdziemy sposobów na wyciągnięcie z nich użytecznych wniosków. To właśnie tutaj pojawia się część „rozszerzonej analityki”.

Chociaż, termin augmented analytics został po raz pierwszy wprowadzony w pracy badawczej opublikowanej przez Gartnera w 2017 roku, stał się on nieodzowną częścią przyszłości dla wszystkich organizacji na zewnątrz. Augmented analytics to wykorzystanie AI i uczenia maszynowego (ML) do automatyzacji procesów analitycznych, począwszy od gromadzenia danych, poprzez przygotowanie i czyszczenie danych, budowanie modeli analitycznych i generowanie actionable insights z danych, a na koniec przekazywanie tych insightów tym, którzy ich potrzebują. Upraszcza to analizę danych i czyni ją łatwo dostępną dla większej liczby osób, aby uzyskać wartość z danych.

Czym są analityki predykcyjne?

Predictive Analytics to gałąź zaawansowanej analityki, która wykorzystuje różne techniki statystyczne do przewidywania możliwych przyszłych wyników na podstawie danych historycznych. Jest to podkategoria analityki danych, która zagląda do dużych, niezarządzalnych zbiorów danych, aby odkryć ukryte wzorce w danych. Komputery wykorzystują analitykę predykcyjną do określenia, co najprawdopodobniej wydarzy się w przyszłości na podstawie danych z tego, co wydarzyło się w przeszłości. Naukowcy i inżynierowie używają modeli predykcyjnych od czasu pierwszego projektu księżycowego. Cóż, modele predykcyjne są wykorzystywane do osiągnięcia celów CRM, takich jak kampanie marketingowe, obsługa klienta i sprzedaż.

Analityka predykcyjna wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i techniki analizy statystycznej do tworzenia modeli predykcyjnych, które mogą przewidzieć wynik na podstawie klasy, kategorii lub wartości liczbowej. Na przykład większość banków lub instytucji finansowych, które oferują pożyczki osobom fizycznym lub podmiotom korporacyjnym, uruchamia modelowanie oceny ryzyka, aby przewidzieć szanse na spłatę pożyczki. Analitycy finansowi w dużej mierze opierają się na takich modelach predykcyjnych przed udzielaniem pożyczek. Analityka predykcyjna ma na celu udzielenie odpowiedzi na pytania biznesowe poprzez analizę danych i określenie zakresu możliwych wyników.

Różnica między analityką rozszerzoną a predykcyjną

Definicja

– Augmented analytics to wykorzystanie AI i uczenia maszynowego (ML) do automatyzacji procesów analitycznych sprawia, że więcej osób może w łatwy sposób uzyskać wartość z danych w platformach analitycznych i BI. Termin augmented analytics po raz pierwszy pojawił się w pracy badawczej opublikowanej przez globalną firmę badawczo-doradczą Gartner. Z kolei analityka predykcyjna to gałąź zaawansowanej analityki, która wykorzystuje szereg zaawansowanych technik statystycznych do tworzenia prognoz dotyczących możliwych przyszłych wyników na podstawie danych historycznych.

Zastosowanie

– Augmented analytics upraszcza analitykę danych dla przedsiębiorstw w celu gromadzenia, identyfikacji, analizy i wizualizacji ich danych w celu wygenerowania actionable insights z danych. Pomaga firmom rozpoznać ukryte trendy i wzorce w danych, dzięki czemu mogą podejmować lepsze, świadome decyzje biznesowe. Komputery wykorzystują analitykę predykcyjną do określenia, co najprawdopodobniej wydarzy się w przyszłości na podstawie danych z tego, co wydarzyło się w przeszłości. Pomaga wydobyć informacje z niezarządzalnych zbiorów danych, aby zidentyfikować wzorce, relacje i skojarzenia.

Aplikacje

– Ideą augmented analytics jest wspieranie ludzkiej inteligencji i przyspieszenie powtarzalnych zadań poprzez podejmowanie mądrzejszych decyzji. Pomaga zmaksymalizować wysiłki marketingowe, zamykając się na polu perspektyw dla produktu lub usługi; może być zintegrowany z procesami biznesowymi w celu poprawy operacji biznesowych. Analityka predykcyjna może być stosowana do pozyskiwania funduszy, prognozowania sprzedaży, kierowania klientów, oceny ryzyka, badania rynku, sprawozdawczości finansowej, wellnessu pacjentów itp.

Podsumowanie



Analityka rozszerzona wykorzystuje uczenie maszynowe i techniki AI do automatyzacji wielu aspektów danych, począwszy od gromadzenia danych, poprzez przygotowanie i czyszczenie danych, budowanie modeli analitycznych, aż po generowanie actionable insights z danych. Z kolei analityka predykcyjna wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i techniki analizy statystycznej do tworzenia modeli predykcyjnych, które mogą przewidzieć wynik na podstawie klasy, kategorii lub wartości liczbowej.