Из алгебры в девятом классе я выучил две вещи:

1. Вы не дерзить , чтобы г - н Эрнандес. Его сердитый голос более эффективен, чем у космических монахинь из « Дюны».
2. Посещение занятий - это только половина опыта; если вы действительно хотите разобраться в материале, вам помогут после уроков.

По крайней мере, если вы так же плохо разбираетесь в математике, как и я, то знаете. Лекций мне никогда не хватало. Может быть, для некоторых детей их было достаточно, но я был настолько противен математике, что объяснения никогда не задерживались. Мне нужно было что-то более глубокое, и мне нужно было это в терминах, которые я мог понять.

Так? Я неукоснительно обращался за помощью после школы. Г-н Эрнандес или студент-наставник объяснит, почему эта переменная должна быть равна 27, или почему это правильный порядок операций, или почему квадратное уравнение работает.

Интеллектуальное обнаружение данных - это внешняя помощь программного обеспечения для бизнес-аналитики : оно выделяет важную информацию, позволяет вам задавать вопросы своими словами и указывает следующие шаги.

Только там, где внеклассная помощь поможет вам быстро освоиться, интеллектуальное обнаружение данных - это способ добиться успеха - с расширенной аналитикой, обычно предназначенной для специалистов по данным.

Что такое интеллектуальное обнаружение данных?

Интеллектуальное обнаружение данных (SDD) - это название программного обеспечения, которое упрощает бизнес-аналитику для большего числа пользователей.

Интеллектуальное обнаружение данных, также называемое расширенной аналитикой, дает бизнес-пользователям навыки низкоуровневого анализа данных для выполнения работы более высокого уровня. Он делает это, выделяя то, что важно, а затем сообщает вам, почему это важно, используя такие возможности, как запросы на естественном языке, генерация естественного языка и обработка естественного языка .

Согласно исследованию Gartner , интеллектуальное обнаружение данных, по-видимому, станет следующей волной инноваций. Аналитик Gartner Адам Вудьер говорит о переходе к расширенной аналитике:

«Так же, как первая волна ИТ-платформ, основанных на отчетах, была нарушена платформами визуального обнаружения данных, так же разрушаются и сегодняшние платформы обнаружения данных».

(Полный отчет доступен клиентам Gartner.)

В то время как немного более старые программные инструменты бизнес-аналитики могут упорядочить ваши данные и упростить поиск и визуализацию, расширенная аналитика делает еще один шаг вперед, выявляя данные, которые вам могут быть интересны, и сообщая вам, почему эти данные полезны.

Например, программное обеспечение для интеллектуального обнаружения данных может показать вам тенденции в ваших данных без необходимости писать новую модель данных.

SDD также может способствовать развитию культуры вашего бизнеса, если использовать его правильно. Поскольку расширенная аналитика делает аналитику более высокого уровня доступной для бизнес-пользователей более низкого уровня, этим бизнес-пользователям не нужно будет зависеть от специалистов по данным в ИТ-отделе в поисках ответов; программное обеспечение предоставит их.

Это означает большую гибкость и время для понимания. Это также может означать культуру, в большей степени ориентированную на данные, за счет привлечения большего количества гражданских специалистов по данным.

Пример использования: интеллектуальное обнаружение данных расширяет возможности аналитиков с помощью NLG

Страховой гигант USAA использовал платформу Quill для генерации естественного языка (NLG) компании Narrative Science , чтобы помочь своим бизнес-аналитикам получить необходимые им интеллектуальные данные.

Quill предоставляет аналитикам USAA данные, а также объяснения их важности. Вместо того, чтобы спрашивать специалиста по данным, аналитики могут просматривать информацию вместе с визуализацией данных. Это помогает страховой компании получать больше информации о своих приобретениях и транзакционных данных.

Результатом является ускорение понимания, которое сокращает время, необходимое для выяснения того, что подразумевают данные.

Снимок экрана с пояснениями, которые дает Квилл

Возможности NLG, такие как Quill, также могут помочь изменить культуру данных вашего бизнеса. С повествованием, встроенным в информационные панели, вы станете еще более управляемым данными. У вас есть не просто визуальные эффекты, которые инкапсулируют информацию, у вас есть объяснения, которые детализируют столько, сколько вам нужно. Это также сокращает время, которое продуктовая команда должна тратить на написание резюме.

Пример использования: интеллектуальное обнаружение данных расширяет возможности пользователей с помощью NLQ

Запрос на естественном языке (NLQ) означает, что вы можете задать компьютеру вопрос на простом английском языке. Если это кажется очевидным, альтернатива - задать компьютеру вопрос на языке программирования. Если ваши бизнес-пользователи не знают, как кодировать, запросы на естественном языке - это возможность, которая вам понадобится, и ее, скорее всего, вы получите от платформы расширенной аналитики.

Поставщик бизнес-аналитики AnswerRocket - одна из фирм, специализирующихся на NLQ. Клиенты AnswerRocket хвалят, насколько легко задавать вопросы в программе и как это влияет на корпоративную культуру.

Один из клиентов AnswerRocket, SnapAV, смог одновременно сделать свой персонал более гибким и интеллектуальным : раньше, если клиент SnapAV хотел задать вопрос о 45 миллионах строк данных о клиентах, ему приходилось просить аналитика бизнес-аналитики запустить этот вопрос через ПО. Этот дополнительный шаг занял так много времени, что часто вообще мешал задать вопрос.

Когда SnapAV установил AnswerRocket, очередь на вопросы практически исчезла. Генеральный директор SnapAV Адам Леви полагает, что на 80–90% вопросов бизнес-пользователей теперь можно получить ответы за считанные секунды, а не за время, которое требуется перегруженному бизнес-аналитику.

Ваши следующие шаги с интеллектуальным обнаружением данных

Если вам интересно узнать больше о бизнес-аналитике и специалистах по гражданским данным, ознакомьтесь с другими публикациями Platforms :

4 простых шага, чтобы стать гражданином специалистом по данным

6 советов по повышению продуктивности аналитиков бизнес-аналитики для улучшения рабочего процесса

13 лучших бесплатных программ для бизнес-аналитики с открытым исходным кодом

Использует ли ваш бизнес интеллектуальное обнаружение данных, чтобы улучшить свои процессы и получить больше от аналитики? Если да, дайте мне знать в комментариях ниже!