Что такое расширенная аналитика в науке о данных?

В наши дни данные - это бог для компаний! Фактически, большинство, если не все, компании используют данные для анализа текущих рыночных тенденций, понимания требований своих клиентов и создания своих будущих корпоративных стратегий. Однако крупные транснациональные корпорации определенно имеют преимущество перед малыми и средними компаниями в извлечении информации из данных. У небольших компаний нет квалифицированных специалистов по данным или адекватных ресурсов для преобразования своих данных в содержательный анализ. В такой ситуации их данные бесполезны для них, если они не могут раскрыть их потенциал. Но расширенная аналитика может изменить ситуацию! Это может помочь в создании более равноправной корпоративной культуры, основанной на данных, от которой выиграют все компании.

Что такое расширенная аналитика?

Аналитика дополнений - это термин, изначально созданный исследовательской фирмой Gartner в 2017 году. Они утверждали, что это будет « будущее аналитики данных », и это действительно похоже на это! Расширенная аналитика в основном использует машинное обучение и искусственный интеллект для улучшения аналитики данных, находя новый метод создания, разработки и обмена данными аналитики. Использование расширенной аналитики в отрасли означает, что компании могут автоматизировать многие аналитические возможности, такие как создание, анализ и построение моделей данных. Расширенная аналитика также гарантирует, что гораздо проще взаимодействовать и объяснять полученные данные, которые помогают в исследовании и анализе данных.

Расширенная аналитика также полностью изменила рабочие модели бизнес-аналитики. Добавление машинного обучения, обработки естественного языка и т. Д. К науке о данных гарантирует, что пользователи могут легко получать данные, очищать их, а затем находить корреляции в данных, поскольку искусственный интеллект будет выполнять большую часть задач. Более того, ИИ будет создавать визуализации данных, которые позволят пользователям-людям легко находить взаимосвязи данных, внимательно наблюдая за этими визуализациями.

Это особенно полезно в нынешнюю эпоху данных, когда есть необходимость извлекать практические идеи из данных, но не так много квалифицированных специалистов по данным. И даже у специалистов по данным не всегда есть бизнес-чутье, чтобы определять, какие бизнес-действия необходимо предпринять, просматривая аналитические данные. Таким образом, расширенная аналитика - это находка для многих компаний, и, используя ее, их бизнес-профессионалы также могут находить полезные сведения из данных, даже если они немного разбираются в науке о данных и не являются экспертами. Расширенная аналитика упростила бизнес-аналитику и позволила многим небольшим компаниям, не являющимся гигантами в области науки о данных, извлекать полезные сведения из своих данных.

Приложения расширенной аналитики

Расширенная аналитика может внести большой вклад в науку о данных. Это особенно меняет способ работы Business Intelligence в сфере высоких технологий. Итак, давайте посмотрим, как расширенная аналитика способствует развитию отрасли.

1. Автоматизация процесса анализа данных

Машинное обучение и искусственный интеллект могут значительно ускорить процесс анализа данных. Когда аналитику данных необходимо получить представление о данных, машинное обучение можно использовать для автоматизации всех процессов обработки данных, начиная с очистки и подготовки данных, идентификации шаблонов в данных, визуализации данных, создания автоматически сгенерированного кода, создания предложений для анализа данных и т. Д. Это приведет к гораздо более быстрому анализу данных от начала до конца.

2. Анализ данных в зависимости от контекста

Машинное обучение может помочь аналитикам данных найти новые корреляции и закономерности в данных, которые они никогда бы не обнаружили сами. Таким образом, алгоритмы машинного обучения могут учитывать контекст, в котором аналитик данных ищет данные, и помогать в получении информации, связанной с этим контекстом.

3. Разговорная аналитика

Аналитики данных могут использовать машинное обучение и искусственный интеллект вместе с наукой о данных для разговорной аналитики. Это означает, что пользователи данных с разным уровнем квалификации могут получать доступ к данным и получать информацию, не будучи экспертами в области данных. Им просто нужно задавать вопросы из данных на естественном языке, а сочетание машинного обучения и искусственного интеллекта позволит им получать ответы из данных в виде диаграмм, графиков и т. Д., А также выводить информацию на естественном языке.

Преимущества расширенной аналитики

1. Профессионалы могут быстрее получать аналитические данные.

Когда машинное обучение и искусственный интеллект используются вместе с аналитикой данных, это, естественно, приводит к более быстрому анализу данных, чем обычно. Аналитики данных могут быстрее получить очищенные и упорядоченные данные, ускорить анализ данных и более быструю визуализацию данных, что приводит к повышению производительности данных. Алгоритмы машинного обучения могут автоматически очищать данные, которые ранее выполнялись вручную, предоставлять рекомендации по шаблонам в данных, которые аналитикам приходилось находить ранее, и так далее. Кроме того, инструменты визуализации данных используют простые методы перетаскивания диаграмм и графиков. Все это делает анализ данных намного проще и быстрее.

2. Помогите выявить ранее скрытые данные. Статистика

Раньше аналитикам данных требовалось представление о том, какие идеи они хотят извлечь из данных, чтобы они могли проводить методический анализ данных для получения этих идей. Но теперь алгоритмы машинного обучения можно использовать, чтобы предлагать закономерности и корреляции в данных в зависимости от необходимой информации. Фактически, используя расширенную аналитику, аналитики данных могут иногда получать удивительные идеи из данных, о которых они даже не подозревали. Это просто потому, что у алгоритмов нет заранее созданных представлений или предубеждений в отношении данных, и они могут находить связи и выбросы в данных, которые люди даже не рассматривали бы.

3. Повышает информационную грамотность в небольших компаниях.

Это век данных, и все предприятия, большие и малые, собирают большие объемы данных. Поэтому важно, чтобы все предприятия могли извлекать пользу из этих данных, чтобы лучше работать на этом рынке. Однако это было очень сложно для небольших компаний, у которых не было доступа к опытным специалистам по данным. Однако расширенная аналитика немного выровняла масштаб. Теперь обычные пользователи данных, не имеющие большого опыта в области науки о данных, могут получать информацию из данных с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. Это привело к грамотности данных в небольших компаниях и появлению более распространенных инструментов бизнес-аналитики.

4. Повышает доверие пользователей к данным.

Аналитики данных или пользователи данных работают вместе с алгоритмами машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы получить представление о данных. Эти алгоритмы продолжают учиться, и они могут угадывать общие намерения и бизнес-требования аналитиков с течением времени и предоставлять данные, соответствующие этим требованиям. Это увеличивает доверие пользователей данных к алгоритмам машинного обучения с течением времени, и поэтому они могут беспрепятственно работать с ними на протяжении многих лет. Это уникальное доверие отличается для отдельных пользователей данных с алгоритмами машинного обучения, поскольку для разных компаний и пользователей бизнес-требования и требования пользователей к данным также различаются.

Недостатки расширенной аналитики

1. Иногда получается неактуальная информация

Расширенная аналитика использует алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для получения результатов на основе данных. Однако, если эти алгоритмы не обучены правильно, то соответствующая информация может быть получена путем анализа данных, который бесполезен для компании. Поэтому очень важно использовать правильные данные, а алгоритмы машинного обучения должны иметь четкие инструкции для получения полезной информации.

2. Трудно масштабировать

Для расширенной аналитики может потребоваться большая вычислительная мощность, поскольку она использует машинное обучение и искусственный интеллект для улучшения аналитики данных. Более того, очень сложно масштабировать, поскольку увеличенный объем данных вместе с алгоритмами машинного обучения для анализа этих данных может занять слишком много времени, что невозможно в бизнес-среде.

3. Возможны искажения данных

Иногда смещение данных может возникать, когда данные смещены, а затем алгоритмы машинного обучения обучаются с использованием этих смещенных данных. В расширенной аналитике существует риск того, что это искажение данных будет нелегко выявить, а данные, полученные компанией, будут необъективными. Поэтому очень важно проверить все алгоритмы машинного обучения, а также тщательно проанализировать данные, чтобы не было предвзятости.

4. Требуются данные о качестве.

В данных может быть много примесей и несоответствий, но очень важно, чтобы качественные данные использовались в расширенной аналитике, иначе полученная информация будет бесполезной. Таким образом, данные должны быть очищены и систематизированы перед проведением какой-либо аналитики, чтобы гарантировать их высокое качество.