- Make data part of your organization’s DNA
- Start small with a few use cases
- Augmented analytics explained
- Augmented analytics is the future of bi
- Augmented analytics with anodot
- Banks identified new customer segments by using augmented analytics
- Empower human decisions with greater accuracy
- How augmented analytics can help you improve customer focus
- Improve customer retention and reduce churn
- Make a step forward in understanding customers
- The benefits of augmented analytics
- What is augmented analytics? a simple explanation for anyone | bernard marr
- Your analytics journey probably began with dashboards and apps
- Дополненный интеллект (augmented intelligence): машины, работающие в тесном взаимодействии с людьми
- Как будет развиваться искусственный интеллект в 2022 году — исследование | rusbase
- Предиктивная аналитика как реальность. дополненная аналитика как тренд – connect-wit
- Recommend the right products to the right customers
- Definition of augmented analytics – gartner information technology glossary
Make data part of your organization’s DNA
Управление данными должно быть интегрировано в вашу стратегию управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Если вы введете информацию, которая соответствует тому, что вы хотите измерить и проанализировать, она не будет прежней. Внедрение аналитики на основе ИИ означает, что вы хотите изменить способ ведения бизнеса.
Start small with a few use cases
Внесите небольшие изменения и закрепите свой успех. Расставьте приоритеты или сосредоточьтесь на нескольких вариантах использования, которые соответствуют целям вашей организации, будь то сокращение вашего цикла продаж (лучше, чем скорость разрешения первого обращения в службу поддержки) или максимальное удержание торговых представителей компании [1]
Augmented analytics explained
Gartner определяет расширенную аналитику как инструмент для автоматизации задач, необходимых в процессе аналитики.
В этой категории используются технологии автоматического обнаружения, визуализации и контекстуализации информации: корреляции, исключения. Общая цель состоит в том, чтобы демократизировать аналитику и не ограничивать ее группами, занимающимися наукой о данных или бизнес-аналитикой.
Фактически, возможности машинного обучения лежат в основе любого расширенного набора инструментов аналитики. Машинное обучение сокращает, а иногда и полностью исключает ручной труд.
Augmented analytics is the future of bi
Организации приобретут уверенность в данных, поскольку станет ясно, что превосходная аналитика необходима для сохранения конкурентного преимущества. Будущим лидерам данных нужны инструменты для улучшения бизнес-результатов с высокой степенью релевантности и масштабируемости.
Gartner определяет ключевые тенденции в области данных и аналитики
Расширенный потребитель представляет собой развивающуюся в отрасли тенденцию к демократизации путем передачи информации непосредственно в руки отдельных лиц. принятие решений или использование неспециалистов для интерпретации и предоставления информации; Надежные данные отраслевых опросов подтверждают выводы Gartner о информационных панелях: «Изучение того, как работает рынок, с помощью аналитических данных позволяет людям принимать обоснованные политические решения», — говорится во втором отчете общества за 2019 год.
Augmented analytics with anodot
Сегодня даже незначительные изменения моделей и тенденций могут сигнализировать о возможных или рискованных ситуациях. Цифровые данные приобретают все большее значение для принятия решений на всех уровнях.
Banks identified new customer segments by using augmented analytics
Совместное исследование Gartner показало, что банки традиционно обращаются к пожилым клиентам за услугами по управлению активами. Банковские эксперты обнаружили, что в возрасте от 20 до 35 лет клиенты чаще управляют активами.
Empower human decisions with greater accuracy
Компьютеры и программное обеспечение отлично подходят для повторяющихся, но неправильных вычислений, выполняемых человеческими руками. Машинное обучение расширяет эту концепцию и выводит ее на новый уровень, анализируя каждую точку данных для принятия решений.
How augmented analytics can help you improve customer focus
Пионер розничной торговли Гарри Гордон Селфридж, Джон Ванамакер и Маршалл Филд придумали девиз: «Клиент всегда прав». Но это по-прежнему в значительной степени верно, и очень важно, чтобы предприятия видели это воочию: они привлекают «нужных клиентов» для них.
Расширенная аналитика была недоступна для таких компаний, как Selfridge. Но он может предоставить современному бизнесу точную и подробную информацию о своих клиентах — корпоративных клиентах или потенциальных деловых партнерах в целом: например, об услугах магазина косметики в Сан-Франциско, которыми они пользуются на протяжении всего периода пандемии коронавируса COVID-19; а также данные из базы данных пользователей веб-сайта World Office (Oracle).
Методы расширенной аналитики помогают компаниям улучшить качество обслуживания клиентов, развивая глубокое понимание того, как клиенты взаимодействуют с брендом по нескольким каналам. А объединив несколько наборов данных, включая веб-сайт и CRM (включая демографические данные), вы можете собрать подробную информацию о потребностях клиентов.
Вот несколько способов, которыми расширенная аналитика может помочь улучшить качество обслуживания клиентов.
Improve customer retention and reduce churn
Маркетологи могут использовать передовые технологии аналитики, чтобы улучшить удержание клиентов и сократить отток. Инструменты на основе искусственного интеллекта могут использоваться для определения определенного сегмента рынка.
Эта информация может использоваться для инициирования определенных маркетинговых вмешательств, таких как адаптация специальных предложений или пакетов для отдельных лиц (для постоянных клиентов). Расширенная аналитика может порекомендовать вам лучший канал для привлечения целевых клиентов.
Компании, работающие в телекоммуникационной отрасли, являются одними из самых передовых в обработке огромных объемов данных о своих клиентах. Применяя к этим данным методологии расширенной аналитики и используя специализированные инструменты на аналитических платформах, таких как Adverity, операторы связи могут предоставлять персонализированную и целенаправленную информацию потенциальным и существующим клиентам, показывая правильное предложение нужному сегменту клиентов.
Make a step forward in understanding customers
. В частности, аналитика на основе машинного обучения может использоваться для облегчения сложных маркетинговых практик: моделирования и прогнозирования поведения клиентов; расчет стоимости жизненного цикла клиента. Элементы алгоритма анализа большого объема информации могут выполняться одновременно на нескольких клиентских микросегментах.
Микросегментация клиентов определяется с помощью аналитических методов. маркетологи могут отправлять целевые сообщения этим теперь более точно определенным группам клиентов. Отправляя почту нужным людям в нужное время, маркетологи сокращают затраты на привлечение клиентов и повышают их удовлетворенность.
Вы можете создавать микросегменты на основе различных критериев, таких как географические (например, страна проживания и образования), психографические (личность, ценности) или поведенческие.
Banks identified new customer segments by using augmented analytics
Компания Gartner провела исследование, в ходе которого выявила склонность клиентов возраста ориентироваться на банковские услуги. Благодаря расширенной аналитике банки обнаружили, что клиенты в возрасте от 20 до 35 лет с большей вероятностью обратятся к управлению активами.
The benefits of augmented analytics
Отдельные организации используют расширенную аналитику и демократизированные возможности по всей организации. Давайте рассмотрим некоторые важные преимущества
What is augmented analytics? a simple explanation for anyone | bernard marr
В 2022 году Gartner заявила, что «дополненная аналитика» станет неотъемлемой частью будущего всех организаций. В этой статье я подробно рассмотрю, что такое расширенная аналитика и как ее использовать для управления данными.
Никакая информация не может быть осмысленно получена от них. Некоторые компании пытаются извлечь ценную информацию и постоянно ищут способы более эффективного использования данных. Без ученых данных, без способности интерпретировать и преобразовывать информацию в надежные бизнес-операции преимущества данных могут остаться незамеченными. Это изменится с расширенной аналитикой.
Что такое расширенная аналитика?
Gartner вводит термин «дополненная аналитика» (отчет за 2022 г.). Расширенная аналитика описывает процесс, с помощью которого собранные данные автоматически извлекаются из необработанных источников и беспристрастно анализируются. Машинное обучение позволяет расширенной аналитике находить закономерности в данных и раскрывать другие ценные сведения без вмешательства специалистов по данным. Затем анализ может быть передан членам команды. Потому что отчеты легко понять нетехническим специалистам, и им не нужно ждать, пока специалист среднего уровня поймет, о чем думает машина.
Чтобы показать, как это происходит на самом деле, и создать смысл из данных. Во-вторых, вы можете собрать данные о том, что ваш доход снизился на 20% по сравнению с прошлым годом. Есть и другие вопросы, на которые необходимо ответить, прежде чем понять, что это значит. Почему ваш маркетинг неэффективен? Есть ли то же самое в других отраслях? Ваш продукт или отдел продаж? Кроме того, информация о снижении дохода не делает ее полезной для вашей организации.
Вам нужно копнуть глубже, чтобы понять, что происходит на самом деле. Более глубокое погружение требует, чтобы вы анализировали информацию из нескольких источников и делали выводы о том, что необходимо сделать для увеличения доходов. Чтобы понять данные или аналитику, компаниям приходилось нанимать специалистов по данным и экспертов. Даже если у организации есть деньги, чтобы инвестировать в наем специалиста по данным, они могут быть недоступны — Глобальный институт McKinsey прогнозирует, что к 2024 году будет нехватка специалистов по данным, примерно 250 000 специалистов по данным только в Соединенных Штатах. Кроме того, специалистам по данным приходилось выполнять сбор и маркировку данных из различных источников. Gartner прогнозирует, что к 2020 году 40% задач обработки данных будут автоматизированы.
Руководителю с такой деловой хваткой потребуется тесно сотрудничать с специалистом по данным, чтобы извлечь информацию и превратить ее в деловые действия. Тратить это время на работу с техническими специалистами часто было невозможно для многих бизнес-лидеров: они понятия не имели, что создается база данных или использование их ресурсов при создании отчетов за последние 10 лет – в то время как у большинства специалистов есть деловое чутье, чтобы анализировать данные самостоятельно без привлечения руководителя компании, предоставляющей информацию (в частности, аналитика).
Благодаря расширенной аналитике компаниям не нужно нанимать специалиста по данным для интерпретации данных. Расширенная аналитика позволяет всем предприятиям, независимо от размера, извлекать ценную информацию из своих источников. Расширенная аналитика упростит переход к управлению данными для бизнеса.
В то же время на рынке есть программы, которые помогают организациям визуализировать и передавать результаты исследований специалистам по данным. Расширенная аналитика может все.
Специалисты по данным останутся востребованными, даже когда все больше организаций начнут внедрять передовую аналитику. Как следует из названия, это приложение искусственного интеллекта дополняет человеческие усилия, поддерживая повторяющиеся задачи по сбору и подготовке данных, освобождая время для специалистов по данным для выполнения более стратегических и творческих задач, таких как постановка более качественных бизнес-вопросов, исследование инновационных источников данных и стратегическое планирование. Интерпретация прозрения.
Преимущества расширенной аналитики
Каковы преимущества расширенной аналитики для организации?
- Специалисты по информационным технологиям и данным могут сосредоточиться на стратегических вопросах и специальных проектах.
- Поскольку машины могут эффективно анализировать бесчисленные источники и комбинации данных, расширенная аналитика позволяет проводить более глубокий анализ данных.
- Расширенная аналитика упрощает анализ данных, облегчая доступ к ценной информации.
- Все больше и больше людей в организациях становятся ориентированными на данные и используют данные, поскольку они становятся частью их повседневного бизнеса и больше не предназначены для специалистов по данным.
Расширенная аналитика — это способ для организаций управлять сложностью и масштабом данных.
Расширенная аналитика обещает сделать больше информации доступной для более широкого круга людей. Мы называем это демократизацией данных. В своей работе, которая включает в себя помощь компаниям в улучшении использования данных и аналитики, я рассматриваю культуру как главный барьер. Грамотность в отношении данных будет важна для всех в организации, управляемой данными, и компаниям необходимо инвестировать в инициативы по повышению квалификации и осведомленности, а также в технические решения, если они хотят, чтобы их инвестиции в расширенную аналитику приносили пользу.
Your analytics journey probably began with dashboards and apps
Может быть, у вас уже были настроенные панели инструментов? Если да, то вы знаете. они собирают данные в любой момент времени и то, как эти точки данных корректируются при изменении их точек отображения или изменении положения полей данных — это зависит от выбранной вами службы обработки информации (IPS). С помощью аналитических приложений вы часто можете взаимодействовать с данными на панелях инструментов: видеть динамическое изменение позиций между точками значений; понимать динамику изменения параметров изображения или графики для графического оформления окна программы
Дополненный интеллект (augmented intelligence): машины, работающие в тесном взаимодействии с людьми
Дополненный интеллект (Augmented Intelligence, см. https://whatis.techtarget.com/definition/augmented-intelligence ) – это приложения искусственного интеллекта, способствующие расширению сотрудничества и взаимодействия между людьми и машинами. Дополненный интеллект повышает эффективность труда людей, делая их быстрее, сильнее и производительнее.
Консультационная фирма Gartner видит дополненный интеллект как одну из десяти основных тенденций развития технологий, и ожидает, что отдача от него до конца 2021 года составит более 2,9 триллионов долларов (см. https://www.analitik-expert.ru/en/newsroom/press-releases/2022-08-05-gartner-says-ai-augmentation-will-create-2point9-trillion-of-business-value-in-2021 ).
Директор по маркетингу продуктов компании Genesys Джо Чуффо (Joe Ciuffo, https://www.linkedin.com/in/joe-ciuffo-720ba426/ ) пишет, что «дополненный интеллект может быть использован для повышения удовлетворённости клиентов за счет использования передовых технологических идей в гармонии с человеческим фактором (human touch) и эмпатией, для достижения по-настоящему персонализированного взаимодействия и результатов» (см. https://www.technative.io/augmented-intelligence-blazing-a-trail-in-business-enterprises/ ).
Вице-президент по исследованиям фирмы Gartner Светлана Сикуляр (Svetlana Sicular, https://www.analitik-expert.ru/analyst/40906/Svetlana-Sicular ) считает, что «идея дополненного интеллекта заключается в использовании людьми преимуществ, которые даёт искусственный интеллект. По мере развития технологий искусственного интеллекта, обеспечиваемое дополненным интеллектом объединенные возможностей человека и ИИ принесёт максимальную пользу организациям. В ходе шумихи и восторга по поводу ИИ-инструментов, сервисов и алгоритмов упускается из виду ключевой по важности момент: цель ИИ должна заключаться в том, чтобы дать людям возможность быть лучше, умнее и счастливее, а не в создании «мира машин» ради него самого. Дополненный интеллект – это проектный подход к получению людьми выигрыша благодаря ИИ, и этот подход помогает как машинам, так и людям максимально проявить свои возможности» (см. https://www.analitik-expert.ru/en/newsroom/press-releases/2022-08-05-gartner-says-ai-augmentation-will-create-2point9-trillion-of-business-value-in-2021 ).
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/augmented-intelligence/
Как будет развиваться искусственный интеллект в 2022 году — исследование | rusbase
Edge Computing позволяет анализировать локальные данные с устройств, подключенных к Интернету. Аналитики говорят, что альтернативные серверы будут разделены.
В рамках развития сетей 5G этот процесс эксперты связывают со строительством сети пятого поколения.
Также будут активно развиваться виртуальная, дополненная и смешанная реальности. Они превратят компьютер устройства в «технологическую среду» или предоставят пользователям новые возможности, открывая все больше технологических отраслей на Земле: от Интернета до технологий виртуального путешествия по всему миру с использованием технологии 3D-печати (HTC). Наиболее заметное влияние эта технология окажет на розничную торговлю, производство и здравоохранение; прогнозирует Флейшман Хиллард со ссылкой на источник Gizmochina Bloomberg.
Еще одно направление, которое станет популярным, — «умные ткани». По мнению аналитиков, электронные ткани будут пользоваться большей популярностью у дизайнерских компаний и их производителей. В 2022 году доля обсуждений «умных тканей» в научных дискуссиях увеличилась на 11%. Информационная активность по экзоскелетам выросла на 13% с 2022 года. Исследователи полагают, что в будущем эта тематика переместится из области научной фантастики и утилитарной области в область повседневной жизни.
Эксперты ожидают возрождения интереса к квантовым компьютерам и создания цифровых двойников различных объектов.
Предиктивная аналитика как реальность. дополненная аналитика как тренд – connect-wit
14 марта 2022 года в Москве состоится традиционная встреча членов клуба Ventra Lab для ИТ-руководителей, на которой эксперты ведущих компаний России и Казахстана представили кейсы по качеству обработки данных.
Среди гостей клуба в этот вечер были представители компаний STOCKMANN, Sela и L’Etoile. «Росинтер Ресторантс Холдинг» (Хофф), «Папа Джонс-Медси»;
Рынок программного обеспечения для предиктивной аналитики достигнет 20,4 млрд долларов к 2022 году Аналитики Gartner сегодня считают, что ключевые игроки на рынке бизнес-аналитики, основанной на данных, поддержат тенденцию расширенной аналитики и будут инвестировать больше. По прогнозам Минэкономики, этот показатель составляет 3-4%. В начале встречи Gartner Сергей Дощенко представил свое видение бизнеса компании.
Сергей выявил основные тенденции компьютинга, связанные со скоростью и глубиной «оцифровки» всех жизненных процессов. Мир меняется все более быстрыми темпами, и клиенты во всех отраслях уже требуют лучшего взаимодействия с бизнесом, чтобы находить, покупать или пользоваться всем, что им нужно для личной жизни. Ключевой тренд, связанный с развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ), — увеличение количества человека или сотрудника на любом рабочем месте в любой отрасли.
Никита Черкасенко, начальник отдела управления персоналом и аналитики Ростелеком с темой: «Статистика предиктивной аналитики в управлении персоналом». Ростелеком показал успешный результат, применив алгоритм прогнозирования увольнений. На основе данных о работе, специфике и условиях в штатном расписании модель прогнозирует вероятность ухода сотрудника на следующий квартал. Этот случай позволил оптимизировать работу персонала и выявить недостатки.
В интервью Вентра рассказал о внедрении прозрачных KPI в производство. В некоторых компаниях уже есть подразделения, использующие алгоритмы машинного обучения. Но даже внутри этих отделов в некоторых обычных процессах данные обрабатываются вручную. Удобная BI-система самообслуживания, не требующая значительных ресурсов для интеграции, но при этом позволяющая настраивать функционал и анализировать данные под конкретные задачи отдела, может стать эффективным инструментом, помогающим оптимизировать процессы и снизить затраты. Сейчас, конечно, есть более совершенные технологии. Мы видим, как машинное обучение и предиктивная аналитика прочно зарекомендовали себя во всех сферах бизнеса в России.
Александр Яковлев, директор департамента защиты бизнеса Русфинанс Банка, прокомментировал тему «НЕКСТГЕН ритейл» в программе «Безопасность ритейла Next Gen»
Александр начал свое выступление с того, что предиктивная аналитика возможна только после построения четких бизнес-процессов. В целях исключения мошеннических кредитных операций банк полностью изменил подход к функциям безопасности, в том числе отошел от традиционного жесткого сервиса безопасности в сторону цифровой безопасности, используя ключевые инструменты повышения эффективности, такие как LEAN 6 Sigma и Agile management. Для реализации стратегии нам пришлось разработать собственный гибкий локальный продукт — BPM-систему с функциями IRS, которая стала ядром новой инфраструктуры безопасности. Нам также пришлось реорганизовать службу безопасности. В ходе трансформации штат службы безопасности изменился более чем на 65%, а также профиль сотрудников
Александр Шмыров отметил, что для качественного выполнения задач в компании должны быть сотрудники со сплавом навыков. Качество выполняемой работы требует от работников сочетания профессиональных и неформальных навыков: от маркетинга до продажи товаров на бирже или продажи услуг по всему миру. Резюмируя свое выступление, он подчеркнул важность внедрения предиктивной аналитики как инструмента управления бизнес-процессами в компаниях – это главный фактор успеха «Роснано» в 2022-2023 годах; а также создание эффективной системы оценки рисковых ситуаций внутри организации (в том числе эффективности использования ресурсов).
По окончании официальной части мероприятия гости вместе с ведущим Александром Парамоновым подвели итоги. Итак, на вопрос «Какой эффект вы ожидаете от внедрения предиктивной аналитики?» наиболее частым ответом был: «Рост продаж». Дополнительно были заданы вопросы о том, что мешает внедрению предиктивной аналитики в будущем, экономит и бюджет, и трудовые ресурсы; а также снижает риск банкротства бизнеса или потери денег. К концу вечера участники встречи сошлись во мнении, что это уже не тренд (а захватившая нас реальность), а активно проникает в мастерскую.
www.ventra.ru
Recommend the right products to the right customers
Еще одним полезным применением расширенной аналитики на основе ИИ являются рекомендации по продуктам, которые также могут повысить коэффициент конверсии и снизить отток клиентов. Механизм товарных рекомендаций может быть основан не только на использовании технологии «умный дом», но и на других способах повышения эффективности бизнеса: например, на использовании алгоритма предиктивной аналитики (PRA).
Это может звучать как научная фантастика или что-то, чего вы не понимаете; но мы видели это в действии. Алгоритм выполняет статистический анализ максимально возможного количества точек данных, таких как демографические и психографические данные клиентов.
В ходе исследования специалисты МегаФона проанализировали более 500 пакетов продуктов и услуг, а также их реализацию.
Definition of augmented analytics – gartner information technology glossary
Имя Фамилия Тип личности
Название компанииСтрана ГОСУДАРСТВОUNITED KING DOMCANADA Остров Албания АлжирАндорра Барбадоса, Синт-Эстатиус КонгоКонако и Герцеговина. Бывшая Пьер и МикроСенегал Республика Маджестин (Монтсеррг) — острова в южной части острова Кайкос-Тувалу недалеко от города Турков с населением более 10 000 человек по всему миру; они тоже часть второй волны миграции из Африки: из Антарктиды в Камбоджу