Par dĂ©finition, l’augmentation implique une augmentation de la valeur ou une augmentation de la taille ou de la power.

Dans cet esprit, l’analyse augmentĂ©e ajoute des tonnes de valeur Ă  l’analyse conventionnelle avec la puissance de intelligence artificielle. Approfondissons ce qu’est l’analyse augmentĂ©e et comment la comprendre dans son ensemble.

Comprendre l’analyse augmentĂ©e

L’analytique augmentĂ©e really encourage la dĂ©mocratisation des donnĂ©es en permettant Ă  in addition de personnes dans une organisation d’accĂ©der Ă  l’analyse des donnĂ©es et aux informations.

Avec des donnĂ©es croisĂ©es Ă  l’aide d’analyses augmentĂ©es, les companies de streaming en ligne comme Netflix et Amazon peuvent afficher du contenu personnalisĂ© pour l’utilisateur. Les organisations financières et gouvernementales utilisent les donnĂ©es existantes extraites et dĂ©veloppĂ©es par des analyses augmentĂ©es pour identifier et attĂ©nuer les signes de fraude. Diverses organisations du secteur public sont en mesure de mieux servir les personnes grâce Ă  des renseignements optimisĂ©s par des analyses augmentĂ©es.

Comment les entreprises peuvent-elles tirer parti de l’analyse augmentĂ©e?

Avoir une vision de l’avenir sans la laisser se dĂ©rouler peut pousser votre entreprise dans la bonne route. l’analytique augmentĂ©e peut ĂŞtre la force motrice qui amène les dĂ©cideurs Ă  faire des jugements mieux informĂ©s en utilisant une analyse de donnĂ©es prĂ©cieuses. Bien sĂ»r, il existe d’autres methods que les organisations utilisent pour rester en avance. Par exemple, des tendances difficiles peuvent ĂŞtre identifiĂ©es en utilisant le pouvoir de la certitude, le pouvoir d’anticipation, la capacitĂ© de rĂ©inventer et de redĂ©finir.

L’analytique augmentĂ©e peut aider une entreprise Ă  fournir une meilleure intelligence d’affaires. En termes simples, la BI peut aider toute entreprise Ă  prendre de meilleures dĂ©cisions en utilisant des donnĂ©es qui ont Ă©tĂ© collectĂ©es et traitĂ©es, ce qui gĂ©nère plus de revenus. Partant du haut de l’entonnoir des ventes jusqu’au bas de l’Ă©chelle, puis rĂ©engageant / fidĂ©lisant les acheteurs, la BI joue un rĂ´le clĂ© Ă  chaque Ă©tape du cycle de vie du marketing et des ventes. Un bon outil de BI collectera des donnĂ©es Ă  partir de resources internes et externes de l’entreprise pour fournir des informations passĂ©es, prĂ©sentes et futures.

Pourquoi les outils de BI qui utilisent des analyses automatisĂ©es sont-ils meilleurs que les outils de BI traditionnels? C’est uncomplicated Tactics d’IA comme ML et NLP font la diffĂ©rence.

Auparavant, les outils de BI utilisaient du code ou des programmes basĂ©s sur des règles pour analyser et traiter les donnĂ©es, puis leur donner un sens. Bien que cela ait fonctionnĂ©, il ne suffisait pas de fournir aux organisations des informations de pointe qui faisaient vraiment la diffĂ©rence. En revanche, les programmes d’apprentissage automatique sont moreover intelligents. Ils ne se contentent pas de respecter les règles ils s’adaptent aux changements.

UNE apprentissage automatique Le programme peut identifier des modèles et traiter des donnĂ©es supplĂ©mentaires sur la foundation de ces modèles. Cela signifie qu’il peut improviser sur la foundation de ses expĂ©riences passĂ©es, un peu comme l’intelligence humaine. Quarante-huit pour cent des entreprises qui ont adoptĂ© le BC a vu une augmentation de la rentabilitĂ© comme ses principaux avantages.

Une autre method d’IA qui apporte la diffĂ©rence est le traitement ou la gĂ©nĂ©ration du langage naturel. Les humains ne peuvent pas lire le langage machine, et encore moins les analyser et en tirer des enseignements. C’est lĂ  que la gĂ©nĂ©ration du langage naturel (NLG) entre en scène.

NLG convertit ML en un format plus lisible par l’homme. ML fait tout le travail d’arrière-approach en gĂ©nĂ©rant des informations, et NLG le traite d’une manière que les utilisateurs peuvent comprendre. Par exemple, si un outil ML constate une augmentation des ventes en dĂ©cembre 2019, NLG peut aller de l’avant et dire Ă  l’utilisateur que ses ventes ont augmentĂ© de 20% depuis lors.

Ce structure permet aux utilisateurs non techniques d’identifier très facilement les informations. Il peut Ă©galement prendre en demand des requĂŞtes de recherche lisibles par l’homme et convertir les rĂ©sultats en visuels. Les utilisateurs peuvent rechercher des requĂŞtes d’une manière qui s’apparente Ă  parler Ă  un autre humain.

Remark l’analyse augmentĂ©e affecte-t-elle la Business enterprise Intelligence (BI)?

Les organisations gouvernementales et les entreprises exploitent l’analyse des donnĂ©es dans leurs activitĂ©s quotidiennes pour amĂ©liorer l’efficacitĂ©. En fin de compte, chaque entreprise veut vendre mieux. Que ce soit leurs produits ou expert services – le seul facteur qui motive leur succès est le revenu gĂ©nĂ©rĂ©. La concurrence a frappĂ© si durement dans tous les secteurs d’activitĂ© que le dĂ©passer n’est in addition une option.

Tout système de BI est alimentĂ© par l’analyse de donnĂ©es qui est ensuite transformĂ©e en informations exploitables. DonnĂ©es collectĂ©es Ă  partir de diverses sources et traitĂ©es dans un structure comprĂ©hensible. Il est rĂ©volu le temps oĂą l’analytique Ă©tait basĂ©e sur le code et mettrait des mois ensemble pour trouver des informations clĂ©s en utilisant les capacitĂ©s limitĂ©es de sourcing de donnĂ©es.

Avec l’analyse augmentĂ©e et la BI, les rapports sont in addition granulaires et les prĂ©visions in addition intelligentes. Le CIO Remarques:

«Les combinaisons (BI et analyse augmentĂ©e) inclus dans ces plates-formes logicielles rendra chaque fonction additionally puissante individuellement et as well as prĂ©cieuse pour les hommes d’affaires qui les utilisent. »

1. Une meilleure prise de décision

Grâce Ă  des moyens efficaces de creuser les donnĂ©es et d’offrir des informations, les analyses augmentĂ©es donnent un pouvoir plus puissant aux mains des dĂ©cideurs. Les systèmes de BI alimentĂ©s par des analyses augmentĂ©es sont capables de dĂ©couvrir des informations sur les tendances.

Par exemple, outils intelligents de dĂ©couverte de donnĂ©es aujourd’hui ont prouvĂ© leur capacitĂ© Ă  doubler la valeur commerciale en prĂ©parant intelligemment, en analysant automatiquement les informations clĂ©s. Ils sont faciles Ă  utiliser et autonomes, permettant Ă  diffĂ©rents companies de prendre des dĂ©cisions as well as Ă©clairĂ©es.

2. Prévision des tendances commerciales

L’analytique augmentĂ©e aide les entreprises Ă  reconnaĂ®tre les tendances et les modèles qui leur permettent de planifier et de mieux se prĂ©parer pour un avenir plus solide. L’apprentissage automatique peut identifier les tendances commerciales Ă  l’aide de modèles statistiques sur les donnĂ©es. La transformation de ces donnĂ©es en une forme plus lisible par l’homme est effectuĂ©e par le NLG.

Ces informations utiles agissent alors comme une base solide pour prĂ©voir les options d’action futurs pour toute entreprise, comme l’anticipation d’un changement dans la demande de produits, de nouveaux emplacements potentiels de consumers, les demandes saisonnières et in addition encore. Pour les entreprises comme les voyages, le tourisme et l’hĂ´tellerie, l’identification et la prĂ©vision des habitudes d’achat des clients sont inestimables automobile elles leur permettent de prĂ©voir leurs prochaines Ă©tapes en matière de marketing et de vente.

Voici un exemple de effectiveness quotidienne tableau de bord KPI de la compagnie aérienne qui surveille les performances de chaque compagnie aérienne en suivant chaque KPI de overall performance. Ces capacités de suivi intelligent les aident à améliorer leur expérience client.

tableau de bord de la compagnie aérienne

La resource

3. Des résultats in addition rapides

La compression de donnĂ©es Ă  l’aide de l’IA n’est pas seulement additionally efficace, elle est as well as rapide. Les systèmes de BI traditionnels prenaient des mois pour nettoyer, analyser les donnĂ©es et fournir des informations grâce au peignage des enregistrements manuellement. l’analyse augmentĂ©e automatise les Ă©tapes de traitement des donnĂ©es et peut rationaliser la BI en quelques jours. Des informations moreover rapides signifient furthermore de pouvoir entre les mains des dĂ©cideurs, ce qui accĂ©lĂ©rera le processus de prise de dĂ©cision.

4. Libérer du temps pour les scientifiques

Les entreprises comptent souvent sur scientifiques des donnĂ©es des citoyens ou Help Informatique pour analyser les donnĂ©es, analyser et fournir des informations. Grâce Ă  des analyses augmentĂ©es utilisant des outils automatisĂ©s d’analyse et de traitement des donnĂ©es, ces analystes de donnĂ©es peuvent utiliser leur temps prĂ©cieux dans quelque chose de plus productif. Il permet Ă©galement aux utilisateurs moins qualifiĂ©s d’obtenir eux-mĂŞmes des informations sans aucune dĂ©pendance externe.

5. IntĂ©grer l’analyse partout dans le monde

L’analyse augmentĂ©e propose des widgets d’analyse autonomes qui peuvent permettre aux utilisateurs de saisir des informations Ă  partir de leurs tableaux de bord et de les ajouter dans un flux de travail ou n’importe oĂą ailleurs. En outre, diverses actions de vente et de marketing peuvent ĂŞtre intĂ©grĂ©es aux cĂ´tĂ©s des informations.

Par exemple, Kodak mix les analyses intĂ©grĂ©es de Yellowfin dans leur logiciel de workflow d’impression, Prinergy. Avec l’application Prinergy, leurs purchasers peuvent prĂ©voir les besoins et la disponibilitĂ© des ressources en gardant une trace de l’utilisation de l’encre, du nombre de passes d’impression, des volumes de manufacturing et des tendances.

6. Partage de données

Plus tĂ´t les donnĂ©es sont partagĂ©es avec l’Ă©quipe, plus chacune devient productive. l’analyse augmentĂ©e n’offre pas seulement des donnĂ©es Ă  analyser et Ă  traiter, elle peut Ă©galement ĂŞtre partagĂ©e. Les plateformes d’analyse augmentĂ©e offrent Ă  leurs utilisateurs une fonctionnalitĂ© de rĂ©seau social dans leur tableau de bord.

Lorsque des informations sont dĂ©couvertes, elles peuvent ĂŞtre partagĂ©es au sein de diffĂ©rentes branches ou dĂ©cideurs d’une organisation by way of la plateforme de rĂ©seau social. Ce partage de donnĂ©es crĂ©e un moyen meilleur, furthermore clear et furthermore rapide de prendre des dĂ©cisions importantes.

Qui utilise l’analyse augmentĂ©e – et pourquoi?

L’analytique augmentĂ©e n’est pas seulement utile aux entreprises. Il permet la dĂ©mocratisation des donnĂ©es, ce qui signifie que les analyses et les informations sont dĂ©sormais accessibles by way of diffĂ©rents solutions d’une organisation. Cela affecte les dĂ©cideurs, les non-dĂ©cideurs, les utilisateurs et les utilisateurs finaux.

infographie analytique augmentée

Les purchasers

L’analytique augmentĂ©e peut faire partie d’un logiciel ou d’une application que les clients utilisent sans ĂŞtre connus. Comme mentionnĂ© ci-dessus, nous avons vu remark Kodak intègre l’analyse avec leur logiciel utilisĂ© par leurs purchasers pour surveiller la disponibilitĂ© des ressources, leur consommation d’encre, le nombre d’impressions et additionally encore. Cela aide les customers Ă  gĂ©rer efficacement leur utilisation d’encre.

Parties prenantes et partenaires

Grâce Ă  l’intelligence avancĂ©e de l’analyse augmentĂ©e, les functions prenantes et les partenaires des entreprises peuvent prendre des dĂ©cisions as well as Ă©clairĂ©es sur les achats, les activitĂ©s stratĂ©giques, le contrĂ´le qualitĂ©, les acquisitions de consumers, les rĂ©tentions et bien additionally encore.

L’IA en analytique augmentĂ©e rĂ©vĂ©lera furthermore d’informations que ce qui est demandĂ©, ajoutant ainsi une valeur considĂ©rable aux entreprises et Ă  leurs get-togethers prenantes. DĂ©couverte intelligente des donnĂ©es permet aux get-togethers prenantes et partenaires commerciaux de dĂ©couvrir et de visualiser des informations sous la forme de prĂ©dictions, de liens, de corrĂ©lations, de modèles cachĂ©s, and so forth.

Scientifiques et analystes des données

Les scientifiques des donnĂ©es sont rares Ă  trouver. Une Ă©tude de McKinsey montre qu’il y aura une Ă©norme pĂ©nurie de scientifiques des donnĂ©es – environ 250 000 aux États-Unis seulement d’ici 2024. NĂ©anmoins, l’entrĂ©e de l’analyse augmentĂ©e a allĂ©gĂ© la demand des scientifiques des donnĂ©es.

Auparavant, ils dĂ©pendaient uniquement de la crĂ©ation d’algorithmes de prĂ©diction, de l’exĂ©cution de rapports et de requĂŞtes rĂ©pĂ©titifs. Maintenant, ils peuvent concentrer leur temps et leurs initiatives sur des concerns plus productives. Ils peuvent tirer parti des avancĂ©es intelligence artificielle et apprentissage automatique pour rĂ©soudre des problèmes plus complexes.

Marketing cadres

Les spĂ©cialistes du marketing sont gĂ©nĂ©ralement des utilisateurs non techniques. Les analyses augmentĂ©es peuvent transformer radicalement leurs opĂ©rations au quotidien. Pour s’assurer que les spĂ©cialistes du marketing respectent le spending budget, ils doivent choisir des programmes de sensibilisation plus efficaces. Programmes qui ont fonctionnĂ© pour eux auparavant et / ou qui ont fonctionnĂ© en gĂ©nĂ©ral (syndication de donnĂ©es).

Avec l’analyse augmentĂ©e, les spĂ©cialistes du marketing peuvent prendre des dĂ©cisions amĂ©liorĂ©es sur les campagnes Ă  choisir. Ils n’auront furthermore Ă  dĂ©pendre de leur Ă©quipe d’analyse vehicle le pouvoir est dĂ©sormais entre leurs mains. Pour le rendre moreover facile, les spĂ©cialistes du marketing peuvent tirer parti de l’analyse conversationnelle comme l’IA chatbots pour accĂ©der aux informations simplement en le demandant.

Cooks de marque

Pour ĂŞtre en mesure de faire en sorte que leurs produits et expert services trouvent un Ă©cho auprès de leurs shoppers, les chefs de marque doivent se tenir au courant des tendances du marchĂ© et de leurs concurrents. les outils d’analyse augmentĂ©e leur permettent de trouver facilement des informations approfondies, des dĂ©pendances et des corrĂ©lations. Ainsi, donner aux responsables de marque les moyens de prendre des dĂ©cisions marketing furthermore intelligentes.

Soixante-treize pour cent des consommateurs prĂ©fĂ©rez la publicitĂ© personnalisĂ©e. Les outils d’analyse augmentĂ©e peuvent Ă©normĂ©ment aider les chefs de marque Ă  personnaliser les campagnes publicitaires et marketing.

Vendeurs

Le temps est extrĂŞmement critical pour les vendeurs. Un retard dans l’application des analyses existantes peut leur coĂ»ter un shopper. il a Ă©tĂ© prouvĂ© que l’analyse augmentĂ©e accĂ©lère et amĂ©liore les rĂ©sultats tout au lengthy des diffĂ©rentes Ă©tapes du pipeline de marketing et de vente. Comme les spĂ©cialistes du marketing, les vendeurs n’ont pas non plus Ă  attendre ou Ă  dĂ©pendre des analystes de donnĂ©es pour transformer les donnĂ©es en informations.

Ils peuvent vĂ©rifier leurs gains, leurs pertes, leurs mesures de performances, leurs ventes gĂ©olocalisĂ©es et plus encore grâce Ă  des recherches en langage naturel dans le tableau de bord d’analyse fourni par des outils d’analyse augmentĂ©s. Le chef des ventes peut utiliser le tableau de bord pour garder un onglet sur les performances de chaque reprĂ©sentant commercial.

Conclusion

Les donnĂ©es font bouger le monde et les organisations dĂ©pensent des tonnes de leur spending budget pour exploiter les donnĂ©es collectĂ©es. Les systèmes de BI proposent de traiter et d’analyser les donnĂ©es de l’entreprise pour faciliter la prise de dĂ©cision. Malheureusement, peu de dĂ©couvertes peuvent faire une diffĂ©rence pour votre entreprise. Lorsque la BI est pilotĂ©e par des analyses augmentĂ©es, elle crĂ©e un système d’analyse automatisĂ© in addition intelligent et in addition puissant.

Tirer parti des compĂ©tences des methods d’IA comme le ML et traitement du langage naturel, l’analytique augmentĂ©e offre un tout nouveau niveau d’intelligence d’affaires. Il est qualifiĂ© de perturbateur qui peut transformer la façon dont le contenu analytique est dĂ©veloppĂ©. Les entreprises qui adoptent Ă  un stade prĂ©coce l’analyse augmentĂ©e dans leurs plates-formes de BI peuvent voir une vitesse sans prĂ©cĂ©dent et un avantage concurrentiel.

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