Penjelasan Augmented Analytics: Mengubah Data menjadi Keputusan

Diterbitkan: 2024-05-21

Analitik yang diperluas mewakili lompatan maju yang signifikan dalam cara bisnis memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar. Dengan mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan pemrosesan bahasa alami (NLP), pendekatan canggih ini memungkinkan ekstraksi, pemrosesan, dan interpretasi kumpulan data besar dengan cepat, sehingga menghasilkan wawasan yang lebih jelas dan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan bebas bias. membuat.

Dalam panduan ini, kami mengeksplorasi fitur-fitur inti dari analitik yang diperluas, manfaatnya, dan kemajuan teknologi canggih yang membedakannya.

Apa itu Augmented Analytics?

Analitik tertambah adalah pendekatan mutakhir yang memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk meningkatkan pengelolaan data dan proses analisis. Untuk tim pemasaran, analitik yang diperluas mengotomatiskan aspek penanganan data yang lebih membosankan—seperti persiapan dan analisis data—membebaskan mereka untuk fokus pada pengambilan keputusan strategis.

Agen AI Improvado adalah alat analisis tambahan yang memungkinkan kueri bahasa alami atas data Anda.
Agen AI Improvado , salah satu contoh alat analisis yang diperluas

Fitur Inti dari Augmented Analytics

Analitik tertambah dibedakan berdasarkan kombinasi kuat antara otomatisasi, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami, yang masing-masing dirancang untuk mengoptimalkan cara bisnis memanfaatkan data mereka.

Otomatisasi vs. Augmentasi

Analitik yang ditambah mengintegrasikan otomatisasi dan augmentasi untuk meningkatkan proses analisis data. Otomatisasi secara efisien mengelola tugas-tugas rutin, sehingga memberikan waktu bagi para profesional data untuk mengatasi tantangan analitis yang lebih kompleks. Sebaliknya, augmentasi meningkatkan kemampuan analitis dengan menawarkan wawasan yang lebih mendalam dan mengidentifikasi pola mendasar dalam data, yang memandu pengguna menuju pengambilan keputusan yang lebih tepat.

Pembelajaran Mesin dan AI

Teknologi ini mentransisikan analisis data dari tinjauan statis informasi masa lalu ke prediksi dinamis tren masa depan. Algoritme pembelajaran mesin menyempurnakan keakuratannya seiring dengan pemrosesan lebih banyak data, meningkatkan keluarannya, dan memungkinkan pengambilan keputusan strategis secara real-time. AI melengkapi ML dengan mengotomatiskan proses yang rumit dan beradaptasi dengan masukan data baru tanpa campur tangan manusia.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Pemrosesan bahasa alami meningkatkan aksesibilitas analisis data dengan memungkinkan pengguna berinteraksi dengan sistem data melalui bahasa umum. Kemampuan ini memungkinkan individu di seluruh organisasi untuk melakukan kueri data tanpa memerlukan pelatihan khusus dalam ilmu data, sehingga memperluas cakupan pengambilan keputusan berdasarkan data. Dengan menyederhanakan cara pengguna berinteraksi dengan data, NLP tidak hanya meningkatkan efisiensi tetapi juga mendorong budaya analitik di berbagai departemen.

Manfaat Augmented Analytics

Analitik yang ditambah mengotomatiskan proses padat karya dalam mempersiapkan data untuk dianalisis. Bagi para analis dan spesialis pemasaran, hal ini berarti menghabiskan lebih sedikit waktu untuk mengurusi data dan lebih banyak waktu untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, meningkatkan produktivitas, dan memungkinkan respons yang lebih cepat terhadap tren pasar.

Pengambilan Keputusan yang Ditingkatkan

Dengan kekuatan pembelajaran mesin dan AI, analisis tambahan memberikan wawasan yang lebih mendalam dan mengungkap pola yang mungkin tidak terlihat melalui analisis manual. Ini membantu profesional pemasaran membuat keputusan berdasarkan data dengan menyediakan analisis prediktif dan pengenalan tren. Hal ini dapat memandu penyesuaian strategi secara real-time, membantu mengoptimalkan kampanye pemasaran dan meningkatkan ROI.

Analisis Tingkat Lanjut yang Dapat Diakses

Analitik yang diperluas mendemokratisasikan akses ke proses analitis yang kompleks. Hal ini memungkinkan spesialis pemasaran untuk melakukan analisis data yang canggih tanpa memerlukan pengetahuan statistik tingkat lanjut. Alat sering kali mencakup antarmuka intuitif dan kemampuan untuk berinteraksi dengan data melalui kueri bahasa alami, membuat analisis tingkat lanjut dapat diakses oleh semua tingkat keahlian dalam tim pemasaran.

Wawasan Waktu Nyata

Teknologi ini memfasilitasi analisis data langsung, memberikan wawasan secara real time. Bagi pemasar, kemampuan untuk melihat secara instan bagaimana kinerja kampanye dan bagaimana reaksi konsumen memungkinkan dilakukannya praktik pemasaran yang tangkas.

Pelaporan yang Efisien

Agen AI Improvado mendukung visualisasi data berdasarkan data dan kueri Anda.
Agen AI dapat membuat bagan apa pun berdasarkan data Anda dalam hitungan detik.

Alat analitik yang diperluas sering kali menyertakan fungsi pelaporan otomatis yang menghasilkan laporan dan visualisasi yang mudah dipahami. Hal ini tidak hanya menghemat waktu tetapi juga memastikan bahwa data kompleks disajikan dengan jelas dan ringkas, sehingga memudahkan tim pemasaran untuk mengomunikasikan temuan dan strategi kepada pemangku kepentingan di seluruh organisasi.

Peningkatan Kolaborasi

Dengan menyediakan platform terpusat untuk analisis data, analisis tambahan menumbuhkan lingkungan kolaboratif. Tim pemasaran dapat berbagi wawasan dan data dengan lancar, menyelaraskan strategi dan tujuan antar departemen.

Agen AI Improvado: Melihat Lebih Dekat Perangkat Lunak Analisis Tertambah

Agen AI Improvado merevolusi interaksi data dan penemuan wawasan.
Agen AI Improvado adalah analis pemasaran pribadi yang dapat menangani sebagian besar pertanyaan yang biasanya Anda tanyakan kepada tim data Anda.

Improvado AI Agent adalah contoh platform analisis tambahan yang memungkinkan interaksi data intuitif melalui kueri bahasa alami, sehingga pengguna teknis dan non-teknis dapat mempelajari eksplorasi dan analisis data dengan lancar.

Agen AI terhubung ke kumpulan data pemasaran Anda dan memiliki antarmuka obrolan tempat Anda dapat mengajukan pertanyaan ad-hoc, membuat dasbor, menganalisis kinerja, mengatur kecepatan anggaran, dan banyak lagi:

  • Kecerdasan instan: Bertindak sebagai analis pemasaran berdasarkan permintaan, Agen AI secara efisien menangani hingga 82% kueri yang biasanya memerlukan intervensi tim data.
  • Otomatisasi pelaporan: Agen secara aktif memantau data Anda, menggunakan analisis tambahan untuk mendeteksi dan memberi tahu pengguna tentang anomali dan peluang, baik melalui email atau langsung di platform.
  • Wawasan yang dapat Anda percayai: Agen AI dibangun di atas saluran data Improvado yang memastikan keakuratan dan kelengkapan data. Improvado secara otomatis mengumpulkan data dari 500+ sumber data, baik online maupun offline, memetakannya, mempersiapkannya untuk analisis lebih lanjut, dan memuat data ke gudang atau penyimpanan pilihan Anda. Fondasi data yang kuat memastikan keakuratan wawasan.
  • Visualisasi data yang dapat diakses: Mengikuti perintah teks Anda, Agen AI dapat membuat segala jenis bagan berdasarkan data Anda. Visualisasi yang sederhana dan mudah diterapkan membantu analisis data yang tepat waktu dan pengoptimalan strategi yang tangkas.

Pesan panggilan demo untuk mempelajari lebih lanjut tentang Agen AI dan mengakses alat strategis untuk intelijen bisnis waktu nyata.

Tantangan dalam Mengadopsi Augmented Analytics

Mengadopsi analitik yang diperluas memberikan keuntungan yang signifikan namun juga menghadirkan tantangan tertentu yang harus dihadapi oleh organisasi agar dapat sepenuhnya memanfaatkan teknologi ini.

Kualitas dan Tata Kelola Data

Memastikan integritas dan keakuratan data sangat penting untuk analisis tambahan yang efektif. Data berkualitas tinggi merupakan tulang punggung analisis yang andal, dan tanpa kerangka tata kelola data yang kuat, wawasan yang dihasilkan mungkin cacat atau menyesatkan.

Untuk mengatasi hal ini, organisasi harus menerapkan praktik tata kelola data yang ketat untuk menjaga kualitas data dan memastikan kepatuhan terhadap berbagai persyaratan peraturan. Solusinya mencakup penerapan prosedur entri data standar, audit rutin, dan pelacakan silsilah data yang jelas untuk meningkatkan transparansi dan akuntabilitas.

Kompleksitas dan Adopsi Pengguna

Sifat canggih dari platform analitik yang diperbesar dapat menjadi penghalang bagi penerapannya secara luas dalam suatu organisasi. Kompleksitas dalam mengintegrasikan sistem baru dengan infrastruktur TI yang ada dan kurva pembelajaran yang terkait dengan alat-alat baru dapat menghalangi pengguna.

Untuk memfasilitasi adopsi pengguna dan memudahkan transisi, penyediaan program pelatihan komprehensif dan dukungan berkelanjutan sangatlah penting. Menyederhanakan antarmuka pengguna dan membuat dasbor intuitif juga dapat membantu menjadikan teknologi lebih mudah diakses oleh semua pengguna.

Pertimbangan Etis

Karena analitik yang diperluas sering kali melibatkan pemrosesan data pribadi dalam jumlah besar, kekhawatiran etika mengenai privasi, persetujuan, dan keamanan data menjadi hal yang terpenting. Organisasi harus mengatasi permasalahan ini secara transparan dan etis untuk menjaga kepercayaan dan mematuhi standar hukum.

Mengembangkan kebijakan yang jelas mengenai penggunaan data dan menerapkan langkah-langkah keamanan tingkat lanjut merupakan langkah penting dalam mengatasi pertimbangan etis ini. Memperbarui kebijakan-kebijakan ini secara berkala agar selaras dengan undang-undang baru dan harapan masyarakat juga merupakan hal yang penting.

Skalabilitas

Seiring berkembangnya organisasi, kebutuhan analisis data mereka menjadi lebih kompleks. Platform analitik yang diperluas harus dapat diskalakan untuk mengakomodasi peningkatan volume data dan persyaratan analisis yang lebih kompleks tanpa mengorbankan kinerja.

Memastikan bahwa solusi analitik tambahan dapat diskalakan melibatkan pemilihan platform yang menawarkan peningkatan modular, opsi skalabilitas cloud, dan dukungan kuat untuk meningkatkan beban data.

Perlawanan Budaya

Memperkenalkan analisis tambahan ke dalam suatu organisasi sering kali menantang norma dan praktik yang sudah ada, terutama dalam cara pengambilan keputusan. Pergeseran ini dapat menghadapi hambatan budaya yang signifikan, terutama di lingkungan dimana pengambilan keputusan sangat bergantung pada penilaian manusia.

Untuk memitigasi penolakan dan menumbuhkan budaya berpusat pada data, kepemimpinan harus secara aktif mendukung transisi tersebut. Hal ini dapat dicapai dengan menyoroti studi kasus yang berhasil, melibatkan pemangku kepentingan dalam tahap perencanaan dan implementasi, dan menetapkan harapan yang jelas mengenai manfaat pengambilan keputusan berdasarkan data.

Praktik Terbaik untuk Menerapkan Augmented Analytics

Seperti yang telah dibahas di bagian sebelumnya, integrasi analitik yang diperluas menantang norma dan praktik yang sudah ada. Itu sebabnya penerapan analitik tambahan memerlukan pendekatan strategis. Berikut adalah praktik terbaik yang harus dipertimbangkan organisasi untuk memaksimalkan efektivitas analisis tambahan.

1. Mulailah dari yang Kecil dan Skalakan Secara Bertahap

Mulailah dengan proyek percontohan atau kampanye spesifik di mana analisis tambahan dapat diuji dan disempurnakan. Hal ini memungkinkan tim untuk melihat manfaatnya secara langsung dalam skala kecil tanpa membebaninya. Berdasarkan pembelajaran dan keberhasilan dari pengalaman awal ini, secara bertahap perluas penggunaan analisis tambahan di seluruh operasi pemasaran yang lebih luas.

2. Tetapkan Putaran Umpan Balik

Menyiapkan mekanisme untuk umpan balik rutin mengenai penggunaan dan efektivitas perangkat lunak analitik tambahan dalam kampanye pemasaran. Hal ini dapat melibatkan check-in atau survei rutin dengan tim pemasaran untuk mengumpulkan wawasan tentang kegunaan alat dan relevansi data yang dihasilkan.

Putaran umpan balik membantu mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan baik dalam fungsi alat maupun pelatihan pengguna, memastikan bahwa alat berkembang untuk memenuhi kebutuhan tim secara efektif.

3. Mendorong Berbagi Data Lintas Departemen

Mempromosikan berbagi wawasan dan data di berbagai departemen dalam organisasi. Analitik yang diperluas dapat mengungkap wawasan berharga yang dapat bermanfaat bagi bidang lain seperti penjualan, layanan pelanggan, atau pengembangan produk. Memfasilitasi berbagi data akan memaksimalkan kegunaan data yang dikumpulkan dan mendorong pendekatan holistik terhadap pertumbuhan bisnis dan pemahaman pelanggan.

4. Merampingkan Kontrol Akses Data

Saat mempromosikan berbagi data, penting untuk menjaga kontrol akses yang ketat. Tentukan dengan jelas peran pengguna dan hak akses data dalam alat analisis yang diperluas. Memastikan bahwa anggota tim hanya memiliki akses ke data yang mereka perlukan membantu menjaga keamanan data dan kepatuhan terhadap peraturan privasi, sekaligus tetap memungkinkan penggunaan dan analisis data secara efisien.

5. Meningkatkan Laporan dengan Rekomendasi yang Dapat Ditindaklanjuti

Memanfaatkan kemampuan lanjutan dari analisis tambahan untuk tidak hanya menghasilkan laporan namun juga memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti. Alat seperti Agen AI dapat menganalisis pola dan tren untuk menyarankan tindakan tertentu, seperti menyesuaikan alokasi anggaran atau mengubah target kampanye. Fitur ini mengubah analisis data menjadi strategi praktis, membantu pemasar mengambil keputusan yang tepat dengan cepat.

Analisis Biaya Penerapan Augmented Analytics

Penerapan analitik yang diperluas memerlukan pemahaman komprehensif tentang biaya awal dan biaya berkelanjutan yang terkait dengan penerapan teknologi ini. Organisasi harus mempertimbangkan berbagai faktor keuangan untuk sepenuhnya mengapresiasi investasi yang diperlukan dan potensi laba atas investasi tersebut.

Biaya Investasi Awal

  1. Biaya perangkat lunak dan lisensi: Pengeluaran inti dalam penerapan analisis tambahan sering kali berkisar pada biaya akuisisi atau lisensi perangkat lunak. Tergantung pada vendor dan kemampuan perangkat lunak, biaya dapat sangat bervariasi. Beberapa platform mungkin menawarkan model berbasis langganan yang mungkin lebih hemat biaya tergantung pada skala dan durasi penggunaan.
  2. Perangkat keras dan infrastruktur: Tergantung pada infrastruktur TI yang ada, investasi perangkat keras tambahan seperti server atau peningkatan kapasitas penyimpanan mungkin diperlukan untuk menangani kumpulan data besar dan persyaratan pemrosesan yang kompleks.
  3. Integrasi dan penyesuaian: Platform analitik yang ditambah sering kali memerlukan penyesuaian agar selaras dengan kebutuhan spesifik organisasi dan sistem yang ada. Upaya integrasi ini dapat menambah biaya di muka karena kebutuhan akan layanan TI khusus.

Biaya Operasional dan Pemeliharaan

  1. Pelatihan dan pengembangan: Memastikan bahwa staf diperlengkapi dengan baik untuk menggunakan alat analisis tambahan memerlukan biaya terkait dengan pelatihan dan kemungkinan perekrutan personel baru dengan keterampilan yang diperlukan. Pendidikan dan pengembangan berkelanjutan sangat penting seiring dengan berkembangnya kebutuhan teknologi dan bisnis.
  2. Dukungan dan pembaruan: Dukungan vendor yang berkelanjutan dan pembaruan rutin sangat penting untuk menjaga fungsionalitas dan keamanan perangkat lunak analitik tambahan. Layanan ini mungkin sudah termasuk dalam harga pembelian awal atau mungkin memerlukan langganan tambahan.
  3. Manajemen data: Biaya operasional juga mencakup biaya pengelolaan data berkelanjutan seperti penyimpanan data, pembersihan data, dan memastikan keamanan data serta kepatuhan terhadap standar peraturan.

Menghitung ROI

Untuk membenarkan investasi dalam perangkat lunak analitik tambahan, organisasi harus menghitung ROI yang diharapkan. Perhitungan ini harus mempertimbangkan efisiensi yang diperoleh dalam hal pengurangan waktu untuk mendapatkan wawasan, peningkatan akurasi pengambilan keputusan, peningkatan pendapatan dari strategi berbasis data, dan penghematan biaya dari proses otomatis.

Metrik utama mungkin mencakup:

  • Penghematan Waktu: Pengurangan jam yang dihabiskan untuk pemrosesan dan analisis data.
  • Peningkatan Pendapatan: Peningkatan kemampuan untuk mengidentifikasi dan memanfaatkan tren pasar.
  • Pengurangan Biaya: Penurunan biaya operasional karena otomatisasi proses.

Saatnya Menguji Augmented Analytics

Memanfaatkan alat analitik yang diperluas dapat mengubah data kompleks menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dengan kecepatan dan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya, memberdayakan tim pemasaran untuk membuat keputusan yang tepat dengan cepat dan strategis. Perjalanan menuju analitik yang diperluas bukan sekadar tentang menjaga kecepatan—tetapi tentang menentukan kecepatannya.

Menguji alat analisis tambahan seperti Improvado AI Agent dapat menjadi langkah praktis pertama. Alat ini memberikan contoh bagaimana AI dapat meningkatkan analisis data, menyediakan antarmuka intuitif dan analisis canggih yang mendukung tujuan pemasaran secara langsung.

Pesan panggilan demo untuk memanfaatkan wawasan yang lebih mendalam dan mendorong strategi yang lebih cerdas.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa itu analisis tambahan?

Analitik yang diperluas mengacu pada penggunaan teknologi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk meningkatkan proses analisis data. Ini mengotomatiskan langkah-langkah persiapan data, pembuatan wawasan, dan penjelasan wawasan untuk memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan efektif. Teknologi ini secara signifikan membantu dalam menemukan wawasan mendalam, mengenali tren yang muncul, dan membuat keputusan bisnis proaktif berdasarkan data dalam jumlah besar. Bagi mereka yang mengelola data pemasaran, analisis tambahan memfasilitasi penargetan, pengoptimalan, dan personalisasi kampanye pemasaran yang lebih tepat dengan menganalisis perilaku konsumen dan kinerja kampanye secara cepat.

Apa sajakah fitur inti dari analisis tambahan?

Fitur inti analitik yang diperluas mencakup pembersihan data tingkat lanjut, deteksi pola canggih, dan analitik prediktif, serta pemrosesan bahasa alami (NLP) yang memungkinkan pengguna berinteraksi dengan data menggunakan bahasa percakapan. Rangkaian kemampuan ini memfasilitasi analisis yang mendalam dan cepat, sehingga meningkatkan pengambilan keputusan strategis untuk inisiatif pemasaran yang tepat sasaran dan efisien.

Apa manfaat dari analisis tambahan?

Manfaat utama dari analitik yang diperluas mencakup peningkatan ketangkasan dalam pengambilan keputusan, peningkatan akurasi wawasan, peningkatan efisiensi dengan mengurangi tugas-tugas manual, dan kepercayaan diri yang lebih besar dalam keputusan berdasarkan data karena presentasi data yang lebih baik.

Apa perbedaan analisis tambahan dan analisis bisnis?

Perbedaan utama antara analisis tambahan dan analisis bisnis tradisional terletak pada integrasi AI dan ML. Analitik yang ditambah mengotomatiskan proses persiapan data, analisis, dan pembuatan wawasan, memungkinkan interpretasi data yang lebih cepat dan lebih canggih. Sebaliknya, analisis bisnis tradisional seringkali memerlukan upaya manual untuk menganalisis data dan mungkin mengandalkan alat statistik yang lebih sederhana tanpa peningkatan AI. Hal ini membuat analisis yang ditambah lebih dinamis dan mampu menangani kumpulan data yang kompleks dan menghasilkan wawasan prediktif, sedangkan analisis bisnis cenderung lebih statis, berfokus pada analisis deskriptif berdasarkan data historis.