Analitica aumentata: Il futuro dell'analisi dei dati

Analitica aumentata: Il futuro dell'analisi dei dati
iGenius
14 novembre 2022
-
4
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Analitica aumentata: Il futuro dell'analisi dei dati

Il futuro è finalmente arrivato e non rallenta per i ritardatari. Sebbene le tecnologie aumentate siano ancora piuttosto nuove, offrono interessanti sviluppi nell'area della business analytics.

Gli approfondimenti aziendali possono elaborare accuratamente i dati in tempo reale grazie all'elaborazione del linguaggio naturale. Inoltre, i programmi di analisi aumentata possono essere eseguiti in modo indipendente, consentendo agli analisti di svolgere attività più avanzate basate su soluzioni.

Sebbene possiate avere una conoscenza di base dell'analisi aumentata, potreste ancora desiderare maggiori informazioni. Come si fa a decidere se l'augmented analytics è ciò che serve alla vostra azienda?

Quali sono i suoi vantaggi? E sono quelli di cui la vostra azienda ha bisogno? Questo articolo risponde alle vostre domande in merito.

Continuate a leggere per conoscere questa nuova ed entusiasmante tecnologia.

Che cos'è l'analisi aumentata?

Le parole "augmented" e "analytics" si riferiscono entrambe a settori significativi della tecnologia. Consideriamo brevemente i due termini a prescindere l'uno dall'altro.

Aumentare significa prendere informazioni digitali da aggiungere a un'esperienza. Avrete sentito parlare di realtà aumentata, che la gente chiama anche realtà virtuale. In questo caso, i sensi e le esperienze umane si mescolano con la tecnologia digitale per creare un'esperienza diversa.

L'analitica descrive i sistemi che trovano schemi nei dati utilizzando modelli statistici. Abbiamo sempre trovato il modo di trarre conclusioni dai dati offline. Le tecnologie digitali offrono più opzioni per la raccolta e l'interpretazione dei dati.

L'analitica aumentata utilizza la tecnologia AI , come l'apprendimento automatico. I computer setacciano automaticamente i dati in modo più rapido ed efficace rispetto agli sforzi dell'uomo.

L'analitica aumentata utilizza processi continui di estrazione dei dati per creare modelli di dati. I modelli di dati descrivono le visualizzazioni create automaticamente dai programmi software quando si inseriscono le informazioni. L'elaborazione del linguaggio naturale è un campo in crescita in cui il linguaggio e i dati basati sul testo hanno un valore quantitativo.

I programmatori iniziano aggiungendo ai programmi NLP i cosiddetti "dati di addestramento". In questo modo si crea una base di dati da cui attingere per classificare futuri set di dati non filtrati. I modelli di dati si basano sull'apprendimento profondo per affinare costantemente i modelli man mano che si raccolgono più dati, generando risultati più accurati.

I computer sono oggi in grado di eseguire automaticamente molte attività legate ai dati. In questo modo, gli analisti non devono perdere tempo a svolgere manualmente le attività più elementari.

Possono concentrare la loro attenzione sull'utilizzo della tecnologia per ottenere approfondimenti aziendali più avanzati. Questo porta a un migliore processo decisionale e a soluzioni finemente personalizzate.

BI tradizionale e analitica aumentata

L'analitica aumentata va oltre i livelli base di raccolta dei dati completati attraverso i business insights tradizionali. Per molti anni, le aziende hanno ottenuto la loro intelligence attraverso processi di business insights che possono essere informativi, ma che mostrano limiti significativi rispetto alle nuove tecnologie.

Il Business Insights tradizionale, chiamato anche BI, utilizza comunemente una delle due metodologie. Queste includono:

1. Gestione delle relazioni con i clienti (CRM)

2. Pianificazione delle risorse aziendali (ERP)

I programmi CRM tracciano le informazioni sulle interazioni B2C, ovvero su come le aziende interagiscono con i loro clienti. Gli analisti possono ottenere informazioni generali su come si sono sentiti i clienti durante una transazione e sul loro livello di soddisfazione nei confronti dell'azienda.

Il software ERP archivia e gestisce i dati utilizzati dalle aziende per ottenere informazioni sulle risorse umane, sulle operazioni o sulle vendite. Crea un sistema di database che gli analisti possono utilizzare per generare manualmente informazioni sul business.

Superare i dati di superficie

L'analisi aumentata porta alle aziende l'ondata futura di nuove tecnologie basate sui dati. Processi complessi come l'estrazione dei dati, la progettazione di modelli di dati e la generazione di approfondimenti possono avvenire istantaneamente grazie ai programmi software automatizzati di AI.

Questi processi possono essere eseguiti su scala più ampia e a velocità molto più elevate rispetto al passato. Le pratiche tradizionali di BI sono già state utili per aiutare le aziende a migliorare i loro prodotti e a conoscere i consumatori.

Ma, come suggerisce il nome, questi processi analitici fanno di più se aumentati dall'intelligenza artificiale e dai processi di apprendimento automatico.

Come utilizzare l'analisi aumentata

Le piattaforme che utilizzano l'analisi aumentata creano numerose possibilità. Consentono processi che possono essere applicati in modo creativo e flessibile. Settori importanti come quello bancario, della vendita al dettaglio, assicurativo, farmaceutico e manifatturiero traggono vantaggio dall'adozione dell'analisi aumentata.

Le aziende possono implementare l'analisi aumentata per i seguenti casi d'uso:

1. Vendite

2. Risorse umane

3. Finanza

4. Marketing

5. Operazioni

6. Sviluppo del prodotto

L'analitica aumentata consente di automatizzare le attività ripetitive di livello inferiore. Il termine stesso descrive una categoria di software e processi tecnologici più recenti che utilizzano l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale per i dati.

Si tratta di uno dei tanti campi in ascesa che derivano dall'automazione di AI . L'analitica aumentata si basa sulla PNL attraverso interfacce conversazionali. Inoltre, genera automaticamente metriche dai motori di ricerca.

Le piattaforme possono utilizzare algoritmi specializzati che eseguono molte delle seguenti attività di gestione dei dati, tra cui:

1. Approfondimenti assistiti dalle macchine

2. Analisi automatizzate

3. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Approfondimenti assistiti dalle macchine

I computer possono ora creare visualizzazioni ed eseguire calcoli. Possono anche completare l'analisi della varianza. Ciò significa che possono facilmente esaminare il confronto tra i modelli predittivi e i dati reali.

Gli analisti non dovranno più scrivere codici per creare query. Potranno semplicemente inserire le domande direttamente grazie a NLG.

Analisi automatizzata

Ciò significa che l'elaborazione dei dati non ha bisogno di essere spenta. È possibile creare costantemente nuovi dati senza sosta. I computer lavorano mentre voi dormite. Inoltre, non è necessario che le persone svolgano le attività manualmente.

Invece, possono utilizzare visualizzazioni e storie di dati a partire dai dati automatizzati, senza perdere tempo a costruire modelli di dati separati.

I lavori di analista possono ora assumere un ruolo più specializzato. I lavoratori possono essere meglio addestrati per svolgere lavori avanzati e avere più potere e autorità. Questo accadrà perché i computer si occuperanno dei compiti più umili.

Elaborazione del linguaggio naturale

L'NLP consente alle persone di interagire con la tecnologia analitica in modo più intuitivo. L'analitica aumentata è in grado di leggere molte variazioni di informazioni dal testo e dalla voce.

Grazie all'NLP, queste piattaforme possono anche creare rapidamente corpi di testo ricchi di informazioni e allo stesso tempo leggibili. AI L'automazione migliora costantemente con l'aggiunta di ulteriori dati ai sistemi. Per questo motivo, la capacità dell'analitica aumentata di elaborare il linguaggio continuerà a crescere.

Ulteriori vantaggi dall'analisi aumentata

L'analitica aumentata semplifica un'ampia gamma di attività complesse che portano a una maggiore crescita e a migliori approfondimenti. Alcuni degli altri vantaggi di questa tecnologia sono i seguenti:

1. Approfondimenti più precisi

2. Fa il lavoro più velocemente

3. Lavora su scala più ampia

4. Può utilizzare un'ampia gamma di fonti

Passare alle decisioni basate sui dati

La maggior parte delle app e delle piattaforme software utilizzate da aziende e consumatori raccoglie quantità inimmaginabili di dati. Le macchine dispongono di funzioni avanzate di gestione dei dati e di aggiornamenti in tempo reale che portano a un'analisi costante dei dati.

Questi processi avvengono così rapidamente e frequentemente che gli analisti possono affidarsi esclusivamente ai dati per creare soluzioni, fare previsioni e misurare i risultati. Tutto questo porta a intuizioni tratte direttamente dai processi automatizzati dei dati.

Prendere decisioni basate sui dati elimina la maggior parte delle congetture dalla business intelligence. Le persone possono ora essere più sicure che le loro conclusioni provengano da un approccio basato su dati concreti. Possono monitorare istantaneamente il successo delle loro decisioni.

L'analisi aumentata aiuta anche a individuare le aree da migliorare.

Esempi reali di analisi aumentata

Abbiamo discusso quali settori beneficeranno dell'ascesa dell'analisi aumentata. Finora abbiamo visto come possono utilizzare la tecnologia automatizzata, ma solo in via ipotetica. Diamo un'occhiata più approfondita a come le aziende reali hanno ottenuto risultati effettivi dopo aver adottato l'analisi aumentata.

Coca-Cola e l'analisi sociale

I consumatori lasciano dietro di sé molti dati quando fanno acquisti, ma il modo in cui parlano di ciò che comprano può offrire una fonte illimitata di dati. La maggior parte delle persone vive ha molta familiarità ed esperienze personali con i prodotti Coca-cola e con il marchio.

Come azienda, Coca-Cola ha investito ingenti risorse nelle soluzioni Big Data e nelle tecnologie di AI fin dal 2012. Rimane un'azienda all'avanguardia nell'utilizzo dell'analitica aumentata, e di recente è riuscita a sfruttare i dati sociali.

Coca-cola ha sfruttato le sue centinaia di milioni di follower su Facebook, Twitter e altre piattaforme di social media per capire cosa vuole la gente e cosa le piace. È stata in grado di lanciare un nuovo gusto, la Cherry Sprite, grazie ai dati raccolti dalle fontane di bibite self-service.

Hanno scoperto le combinazioni di sapori più popolari create dagli utenti per creare la loro nuova offerta. Possiamo vedere come questo democratizzi lo sviluppo del prodotto, dando sempre alle persone ciò che vogliono per ottenere i migliori risultati.

Coca-cola ha trovato nuovi modi per estrarre dati in tempo reale attraverso l'interazione con i clienti. I nuovi distributori di bibite saranno dotati di "assistenti virtuali" che utilizzeranno i dati per creare esperienze altamente personalizzate.

Altre innovazioni includono l'acquisizione di dati dalle immagini. Quando le persone scattano foto dei prodotti Coca-Cola e le pubblicano online, Coca-Cola può creare automaticamente nuovi contenuti pubblicitari.

Citigroup avanza nell'analisi dei clienti

Da un paio d'anni a questa parte, le banche utilizzano le funzioni mobili per migliorare i loro servizi. Le applicazioni mobili possono essere utilizzate per le transazioni ovunque. Inoltre, consentono alle banche di collaborare con le aziende di vendita al dettaglio per accettare facilmente i pagamenti.

Grazie alla nuova tecnologia 5G, le possibilità di analisi aumentata aumentano. Diventa molto migliore e più veloce. Citigroup ha ora una conoscenza diretta del modo in cui i consumatori interagiscono con i propri servizi e li percepiscono. I dati generati dagli utenti che si riversano su di loro permettono di ottenere approfondimenti per sviluppare nuovi prodotti.

Lo sviluppo del prodotto guidato da AI ha permesso di automatizzare anche la progettazione e la modellazione dei prodotti.

Citigroup ha iniziato a fare affidamento sui dati relativi all'esperienza degli utenti per far progredire la propria azienda. Lo ha fatto grazie alle intuizioni ricavate dal costante feedback dei clienti. Questo aiuta le banche perché l'analisi aumentata può assistere i consulenti quando lavorano con clienti nuovi e di ritorno.

Ciò ha portato alla creazione di uno dei prodotti più recenti di Citigroup, chiamato CitiPayments Insights. Questa piattaforma tiene traccia dei seguenti processi, quali:

1. Tracciamento delle detrazioni

2. Cronologia dei pagamenti

3. Stato e tempi di elaborazione

4. Accesso ai pagamenti su richiesta

5. Pagamenti visibili in tempo reale

L'analisi aumentata ha informato gli sviluppi di queste ultime novità.

La vostra azienda deve mettersi al passo con AI

A questo punto, dovreste avere una conoscenza approfondita di tutti i vantaggi che potete ottenere per la vostra azienda adottando l'analisi aumentata. Questo sarà uno degli investimenti più importanti per il vostro futuro, per rimanere competitivi e redditizi.

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