5 principali benefici degli Augmented Analytics

5 principali benefici degli Augmented Analytics

Scopriamo come l’Analisi Aumentata – o Augmented Analytics – aiuti a rendere le aziende più agili ampliando l’accesso dei dipendenti ai Dati e accelerando il processo decisionale, il tutto risparmiando sui costi.

Gli Augmented Analytics derivano dall’uso combinato del Machine Learning e del cosiddetto NLP (Natural Language Processing) – vale a dire elaborazione del linguaggio naturale – e servono per migliorare l’analisi dei Dati, la loro condivisione e la Business Intelligence.

I benefici degli Augmented Analytics per le Aziende includono un migliore processo decisionale da parte degli utenti aziendali, un accesso più ampio agli Analytics da parte dei dipendenti e l’aiuto a rendere le aziende più agili.

Di conseguenza, l’Analisi Aumentata è diventata il principale elemento di differenziazione per le piattaforme di Business Intelligence, come riferisce Gartner.

1. Gli Augmented Analytics aiutano le Aziende a diventare più agile

Diventare un’Azienda data-driven richiede dati buoni e puliti, e questo può essere difficile da ottenere.

Per esempio le organizzazioni che lavorano nella Supply Chain possono impiegare mesi a ripulire i Dati transazionali a causa di fonti Dati frammentarie.

Le piattaforme di Analisi Aumentata possono pulire, unire e trasformare i Dati da vari ERP aziendali in pochissimo tempo e fornire report sulla qualità dei Dati e sui profili.

Queste basi di Dati pulite e solide possono accelerare molti progetti futuri di trasformazione digitale.

Un altro caso d’uso è quello delle società di e-commerce che utilizzano motori di raccomandazione basati sull’Intelligenza Artificiale (AI).

In passato c’era bisogno di Data Scientists qualificati per creare e gestire i modelli.

Oggi le Aziende possono generare tali raccomandazioni ad un ritmo accelerato automatizzando le tecniche di modellazione standard attraverso piattaforme di Analisi Aumentata.

Ciò consente ai cosiddetti Citizen Data Scientists – di solito utenti aziendali con una formazione aggiuntiva di base – di analizzare ad esempio i cambiamenti nei modelli di acquisto dei clienti.

In questo modo possono anche migliorare gli stessi modelli di Intelligenza Artificiale per raccomandazioni più accurate.

Sfruttando gli Augmented Analytics, un’Azienda con una grande quantità di Dati inesplorati nel suo Data Warehouse può trovare relazioni tra di essi che non avrebbe mai immaginato di inserire nei propri modelli.

Questo può sicuramente tradursi in uno sviluppo del prodotto più rapido ed un’esplorazione più veloce delle relazioni.

Si potrebbero certamente ottenere gli stessi risultati attraverso approcci di modellazione tradizionali, ma al costo di molte più ore spese per mettere insieme l’analisi.

Essendo l’Analisi Aumentata molto più veloce, l’Azienda potrà permettersi di provare diverse tecniche di modellazione e di porre molte più domande di quante ne avrebbe altrimenti.

2. Gli Augmented Analytics ampliano l’accesso all’analisi

L’Analisi Aumentata aiuta anche a rendere la tecnologia accessibile a più utenti.

Tradizionalmente, solo un piccolo gruppo di analisti presenti in Azienda sfrutta i Dati aziendali per generare “rapporti intelligenti”.

Ad esempio in un’Azienda in cui solo i team di pianificazione finanziaria e contabilità hanno accesso alle analisi, i team di gestione degli ordini sarebbero quindi in grado di sfruttare anche quei Dati migliorando la soddisfazione del cliente attraverso diversi canali di consegna.

Parte del motivo è che le nuove tecnologie di analisi aumentata aiutano a rendere gli Analytics più facili da usare.

La maggior parte di queste funzionalità aumentate sono add-ons intuitivi per prodotti di BI ed analisi self-service.

Queste funzionalità aumentano le capacità umane con la potenza del computer, utilizzando tecnologie come il Machine Learning – o Apprendimento Automatico – e l’elaborazione e la comprensione del linguaggio naturale (NLP).

Ad esempio, gli utenti possono scrivere query in lingua italiana invece di doverlo fare in SQL.

Grazie alle query con linguaggio naturale, il numero di persone che utilizzano i Dati per prendere decisioni aumenterà notevolmente.

Il rovescio della medaglia, la cosiddetta generazione del linguaggio naturale, aiuta gli utenti a comprendere i risultati di tali query descrivendo i risultati in parole o generando automaticamente visualizzazioni appropriate.

La generazione del linguaggio naturale può ad esempio offrire un’analisi delle cause profonde per aiutare a spiegare la fonte dei ritardi delle nostre spedizioni.

3. Gli Augmented Analytics permettono agli utenti di prendere migliori decisioni data-driven

Secondo un sondaggio di quest’anno condotto da RevealBI su sviluppatori di software e leader IT, il 41% delle Aziende ha registrato un aumento delle richieste di accesso a Dati ed Analytics.

Uno dei motivi principali? Consentire agli utenti di prendere decisioni basate sui Dati.

Quando gli end users hanno accesso agli Analytics, possono ottenere risposte alle loro domande e scoprirne di nuove che prima non sapevano porre.

Possono inoltre individuare le cause alla radice dei problemi ed elaborare soluzioni data-driven ai problemi aziendali con una velocità elevata.

4. Gli Augmented Analytics accelerano il processo decisionale

Grazie all’Analisi Aumentata, un’Azienda può tranquillamente passare da una situazione nella quale è difficile trovare Dati o avere una visione globale del business a causa dei vari fogli Excel provenienti da diversi sistemi all’avere ad esempio una funzione push grazie alla quale i Dati non devono più essere preparati.

In questo modo tutto quello che vedranno gli utilizzatori finali saranno i Dati puri dai quali trarre le proprie decisioni di business.

Questa situazione può far risparmiare un sacco di tempo ogni mese a tutti, compresi gli analisti finanziari o i leader aziendali, aumentando di gran lunga la forza competitiva dell’Azienda.

L’Analisi Aumentata sta eliminando tutti quei “compiti umili” che le persone dovevano svolgere per ottenere risultati di business.

5. Gli Augmented Analytics riducono i costi

Invece di avere persone che riversano, puliscono ed inseriscono i Dati nelle tabelle per i report, l’Analisi Aumentata utilizza l’AI ed il Machine Learning per automatizzare l’intero processo.

Questo porta un grande vantaggio all’Azienda, perché la velocità ed il ritmo sono molto più veloci e gli insights vengono acquisiti in tempo reale.

Con decisioni prese più velocemente e senza la necessità di assumere data scientist, le aziende vedono i costi ridursi drasticamente, nonché un ROI da 5 a 10 volte superiore nel primo anno dall’implementazione degli Augmented Analytics.

Guardando a lungo termine, il ROI guadagnato in tre-cinque anni è da 30 a 50 volte l’investimento originale in qualsiasi realtà aziendale.

L’Analisi Aumentata consente alle Aziende di muoversi molto più velocemente ed in modo molto più efficiente.

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