Дополненная аналитика

Дополненная аналитика — это подход к анализу данных, который использует машинное обучение и обработку естественного языка для автоматизации процессов анализа, обычно выполняемых специалистом или специалистом по данным . ^[1] Этот термин был введен в 2017 году Ритой Саллам, Синди Хаусон и Карли Идоин в исследовательской работе Gartner. ^[1]^[2]

Дополненная аналитика основана на бизнес-аналитике и аналитике. ^[3] На этапе извлечения графиков исследуются данные из разных источников. ^[4]

Определение расширенной аналитики

Машинное обучение — метод систематических вычислений, в котором используются алгоритмы для анализа данных с целью выявления взаимосвязей, тенденций и закономерностей. Это процесс, который позволяет алгоритмам динамически обучаться на основе данных вместо наличия установленной базы запрограммированных правил. ^[5]^[6]
Генерация естественного языка (NLG) – программная возможность, которая берет неструктурированные данные и переводит их на простой английский, читаемый язык. ^[7]
Автоматизация аналитики – использование алгоритмов машинного обучения для автоматизации процессов анализа данных. ^[1]
Запрос на естественном языке — позволяет пользователям запрашивать данные, используя бизнес-термины, которые либо вводятся в поле поиска, либо произносятся. ^[8]

Демократизация данных

Демократизация данных — это демократизация доступа к данным с целью уменьшить перегруженность данными и избавиться от всякого ощущения «привратников» данных. Этот процесс должен быть реализован вместе с методом, позволяющим пользователям разобраться в данных. Этот процесс используется в надежде ускорить принятие решений компанией и раскрыть возможности, скрытые в данных. ^[9]

Есть три аспекта демократизации данных:

Параметризация и характеристика данных.
Децентрализация данных с использованием ОС с технологиями блокчейна и DLT, а также независимо управляемый безопасный обмен данными для обеспечения доверия.
Монетизация данных, основанная на рынке согласия.

Когда дело доходит до объединения активов, есть две функции, которые ускорят внедрение и использование демократизации данных: децентрализованное управление идентификацией и монетизация объектов бизнес-данных, связанных с владением данными. Оно позволяет нескольким лицам и организациям идентифицировать, аутентифицировать и авторизовать участников и организации, предоставляя им доступ к услугам, данным или системам в различных сетях, организациях, средах и вариантах использования. Оно расширяет возможности пользователей и позволяет создать персонализированную цифровую систему самообслуживания, позволяющую пользователям самостоятельно аутентифицироваться, не полагаясь на функцию центрального администрирования для обработки своей информации. В то же время децентрализованное управление идентификацией гарантирует, что пользователю разрешено выполнять действия в соответствии с политиками системы на основе его атрибутов (роль, отдел, организация и т. д.) и/или физического местоположения. ^[10]

Варианты использования

Сельское хозяйство. Фермеры собирают данные об использовании воды, температуре почвы, содержании влаги и росте сельскохозяйственных культур. Расширенная аналитика может использоваться для понимания этих данных и, возможно, выявления идей, которые пользователь затем может использовать для принятия бизнес-решений. ^[11]
Умные города. Многие города в Соединенных Штатах, известные как «умные города», ежедневно собирают большие объемы данных. Дополненная аналитика может использоваться для упрощения этих данных с целью повышения эффективности управления городом (транспорт, стихийные бедствия и т. д.). ^[11]
Аналитические информационные панели. Расширенная аналитика позволяет обрабатывать большие наборы данных и создавать высокоинтерактивные и информативные аналитические информационные панели, которые помогают принимать многие организационные решения. ^[12]
Обнаружение расширенных данных. Использование процесса расширенной аналитики может помочь организациям автоматически находить, визуализировать и описывать потенциально важные корреляции и тенденции данных. ^[12]
Подготовка данных. Платформы расширенной аналитики способны принимать большие объемы данных, организовывать и «очищать» данные, чтобы их можно было использовать для будущего анализа. ^[1]
Бизнес. Компании ежедневно собирают большие объемы данных. Некоторые примеры типов данных, собираемых в ходе бизнес-операций, включают: данные о продажах, данные о поведении потребителей, данные о распространении. Платформа расширенной аналитики обеспечивает доступ к анализу этих данных, которые можно использовать при принятии бизнес-решений. ^[1]

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и Саллам, Рита; Хаусон, Синди; Идоин, Карли (27 июля 2017 г.). «Расширенная аналитика — будущее данных и аналитики» (PDF) . Гартнер .
^ «Определение расширенной аналитики — глоссарий Gartner по информационным технологиям» . Гартнер .
^ Прибисалич, Марко; Юго, Игорь; Мартинчич-Ипшич, Санда (2019). «Выбор решения для бизнес-аналитики, соответствующего бизнес-требованиям». Гуманизация технологий для устойчивого общества . стр. 443–465. дои : 10.18690/978-961-286-280-0,24 . ISBN 9789612862800 . S2CID 202767869 .
^ Граб, Амин; Ромеро, Оскар; Жуили, Салим; Схири, Сабри (2018). «Graph BI и аналитика: текущее состояние и будущие проблемы». Аналитика больших данных и обнаружение знаний . Конспекты лекций по информатике. Том. 11031. Чам: Springer International Publishing. стр. 3–18. дои : 10.1007/978-3-319-98539-8_1 . hdl : 2117/127964 . ISBN 978-3-319-98538-1 . ISSN 0302-9743 .
^ Пайл, Дориан; Сан-Хосе, Кристина (июнь 2015 г.). «Руководство для руководителей по машинному обучению» .
^ «Что такое расширенная аналитика (и чем она может помочь?) | AnswerRocket» . 8 февраля 2019 года . Проверено 22 июля 2019 г.
^ «Что такое порождение естественного языка? | Нарративная наука» . Проверено 22 июля 2019 г.
^ «Определение запроса на естественном языке» .
^ Марр, Бернард (24 июля 2017 г.). «Что такое демократизация данных? Очень простое объяснение, основные плюсы и минусы» . Форбс .
^ «Демократизация объектных данных в секторе телекоммуникаций» .
^ Jump up to: ^а ^б Гош, Парамита (20 июня 2018 г.). «Случаи использования расширенной аналитики» . Разнообразие данных .
^ Jump up to: ^а ^б Хаусон, Синди; Ричардсон, Джеймс; Саллам, Рита; Кронц, Остин (11 февраля 2019 г.). «Магический квадрант для платформ аналитики и бизнес-аналитики» (PDF) . Гартнер .

[:0-1] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и Саллам, Рита; Хаусон, Синди; Идоин, Карли (27 июля 2017 г.). «Расширенная аналитика — будущее данных и аналитики» (PDF) . Гартнер .

[2] «Определение расширенной аналитики — глоссарий Gartner по информационным технологиям» . Гартнер .

[PribisalićJugo2019-3] Прибисалич, Марко; Юго, Игорь; Мартинчич-Ипшич, Санда (2019). «Выбор решения для бизнес-аналитики, соответствующего бизнес-требованиям». Гуманизация технологий для устойчивого общества . стр. 443–465. дои : 10.18690/978-961-286-280-0,24 . ISBN 9789612862800 . S2CID 202767869 .

[Ghrab_Romero_Jouili_Skhiri_2018_pp._3–18-4] Граб, Амин; Ромеро, Оскар; Жуили, Салим; Схири, Сабри (2018). «Graph BI и аналитика: текущее состояние и будущие проблемы». Аналитика больших данных и обнаружение знаний . Конспекты лекций по информатике. Том. 11031. Чам: Springer International Publishing. стр. 3–18. дои : 10.1007/978-3-319-98539-8_1 . hdl : 2117/127964 . ISBN 978-3-319-98538-1 . ISSN 0302-9743 .

[5] Пайл, Дориан; Сан-Хосе, Кристина (июнь 2015 г.). «Руководство для руководителей по машинному обучению» .

[6] «Что такое расширенная аналитика (и чем она может помочь?) | AnswerRocket» . 8 февраля 2019 года . Проверено 22 июля 2019 г.

[7] «Что такое порождение естественного языка? | Нарративная наука» . Проверено 22 июля 2019 г.

[8] «Определение запроса на естественном языке» .

[9] Марр, Бернард (24 июля 2017 г.). «Что такое демократизация данных? Очень простое объяснение, основные плюсы и минусы» . Форбс .

[10] «Демократизация объектных данных в секторе телекоммуникаций» .

[:1-11] Jump up to: ^а ^б Гош, Парамита (20 июня 2018 г.). «Случаи использования расширенной аналитики» . Разнообразие данных .

[:2-12] Jump up to: ^а ^б Хаусон, Синди; Ричардсон, Джеймс; Саллам, Рита; Кронц, Остин (11 февраля 2019 г.). «Магический квадрант для платформ аналитики и бизнес-аналитики» (PDF) . Гартнер .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]