Расширенная аналитика (Augmented analytics) Скачать в PDF

Синонимы: Дополненная аналитика

Разделы: Бизнес-задачи

Расширенная аналитика — это бизнес-аналитика, дополненная технологиями искусственного интеллекта, включая машинное обучение и обработку естественного языка. Она открывает путь к созданию систем, в которых любой бизнес-пользователь может реализовывать сложную аналитическую обработку данных без помощи профессионалов в данной области.

По мере того, как объем и разнообразие данных, собираемых компаниями, продолжают расти, увеличивается и их потенциал с точки зрения совершенствования бизнес-процессов и повышения прибыли. Однако, чтобы в полной мере реализовать его, компании должны искать новые подходы к анализу этих данных и практического использования результатов.

При этом подходы, требующие настольных аналитических инструментов, сложного программного обеспечения и навыков написания кода, не позволяют большинству бизнес-пользователей максимально эффективно использовать данные своей компании. В этой связи расширенную аналитику можно рассматривать как подход, при котором машинное обучение и искусственный интеллект дают возможность бизнес-пользователям эффективно использовать данные без посредничества IT-специалиста или профессионального аналитика.

Иными словами, нейросеть или искусственный интеллект в расширенной аналитике выполняют не только аналитическую обработку самой информации, но и функции IT-специалиста, программиста или аналитика, открывая путь бизнес-пользователям ко всем «сокровищам» данных.

Основными направлениями расширенной аналитики являются:

Расширенная подготовка данных, которая обычно включает автоматизацию профилирования данных и их очистки, обогащения, трансформации и т.д.
Автоматизация аналитики, включающая, например, автоматический отбор признаков в модели, выбор их конфигурации и параметров (например, число кластеров или дискриминационный порог), оценку качества построенных моделей.
Генерация и обработка естественного языка. Подход позволяет генерировать информацию о результатах анализа на естественном языке, что исключает необходимость процедуры ее содержательной интерпретации, которая в этом случае должна производиться автоматически. Это предполагает, что бизнес-пользователь может формулировать вопросы к аналитической платформе на естественном языке, которые будут распознаваться и преобразовываться в запросы к хранилищам и витринам данных.
Машинное информирование, которое предполагает автоматизацию визуального представления результатов анализа. Например, если бизнес-пользователь увидит на графике какую-то неоднородность, то ему достаточно щелкнуть по ней, чтобы автоматически сформировать соответствующий отчет.

Конечно, создание, развертывание и поддержка платформ расширенной аналитики более затратна, чем традиционных. Однако использование расширенной аналитики дает и множество преимуществ, например:

обеспечение оперативного и качественного принятия решений;
уменьшение влияния человеческого фактора;
возможность использования более низкого качества данных.

Термин «расширенная аналитика» был впервые предложен институтом Gartner в 2017 году. Сейчас это направление рассматривается как будущее бизнес-аналитики и упоминается в топ-10 технологий, способствующих развитию бизнеса.