تجزیه و تحلیل BI چگونه انجام میشود ؟گزارش های تعاملی، تجسم های غنی و قابلیت های جاسازی شده دیگر در دنیای تحلیل و هوش تجاری کافی نیستند. حداقل، آنها برای تغییر یک تجارت برای پذیرش گسترده تر ابزار پیشرفته BI کافی نیستند. بسیاری از افراد به استفاده از ابزار صفحه گسترده انتخابی خود ادامه می دهند زیرا با آن راحت هستند. با این حال، بر تیم های داده فشار وارد می شود تا پیاده سازی، مدیریت و مصرف BI آسان تر شود. به همین دلیل است که کلمات کلیدی بازاریابی مانند سلف‌سرویس ، سواد داده و داستان سرایی داده‌ها در پیشبرد پذیرش پلت‌فرم مدرن BI بسیار محبوب هستند.

برای آسان‌تر کردن تجزیه و تحلیل و BI برای متخصصان و غیرمتخصصان به طور یکسان، تجزیه و تحلیل افزوده شده و هوش تصمیم‌گیری (DI) دنیای تجزیه و تحلیل را طوفانی کرده است. در واقع، تحقیقات گروه استراتژی سازمانی (ESG) نشان داد که از بین تمام قابلیت‌های موجود در پلتفرم‌های BI، تجزیه و تحلیل افزوده بزرگترین سرمایه‌گذاری خالص جدید را مشاهده می‌کند – با انتظار رشد ۸۸ درصدی در سال آینده.

تجزیه و تحلیل افزوده چیست و در کجا اعمال می شود؟ تجزیه و تحلیل افزوده ایده القای هوش به چرخه حیات تجزیه و تحلیل از طریق اتوماسیون، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) است. هدف افزایش تجزیه و تحلیل داده ها از طریق بهینه سازی فرآیندها و گردش کار، بهبود اشتراک گذاری داده ها و همکاری، توانمندسازی ذینفعان و گسترش استفاده از تجزیه و تحلیل و ابزارهای BI است. برخی از آن حوزه های کلیدی شامل موارد زیر است:

• کشف داده ها این امر با خودکار کردن جستجو و در دسترس بودن داده‌های داخلی و خارجی مرتبط در چند دقیقه به دست می‌آید تا مجموعه داده‌ها بتوانند بهتر به سؤالات پیش‌بینی پاسخ دهند.
• آماده سازی داده ها تجزیه و تحلیل افزوده می تواند داده ها را ترکیب کند، روابط را پیدا کند و بهترین اقدامات را برای تمیز کردن، غنی سازی و دستکاری آن داده ها توصیه کند.
• توصیه ها اینها بر اساس قصد و رفتار کاربر پیش‌بینی‌کننده هستند تا با نگاه کردن به داده‌ها به روش‌های مختلف، بینش‌های آگاه از زمینه و بسیار مرتبط را فعال کنند.
• تجزیه و تحلیل مکالمه. ذینفعان می توانند با تعامل با سیستم ها با استفاده از زبان طبیعی، بینش ها را کشف کنند. نتایج از مجموعه داده های پیشنهادی و سؤالات احتمالی اضافی تا نمودارها، نمودارها و داشبوردهای مربوطه متغیر است.

با این حال، جفت کردن تجزیه و تحلیل های تقویت شده با BI سنتی یا حتی مدرن کافی نیست. ابزارهای BI سنتی ریشه در تحلیل های تاریخی زیر مجموعه های داده دارند. داشبوردهای تولید شده، در حالی که تعاملی هستند، عمدتا ثابت هستند. به علاوه، ممکن است یک داشبورد کافی نباشد، بنابراین تحلیلگران کسب و کار مجبور می شوند بین داشبوردهای متعددی بپرند. کسب و کار مدرن ایده آل باید داده محور، چابک و قادر به کار در زمان واقعی باش.