L'Augmented Analytics è un approccio all'analisi dei dati che combina i metodi analitici tradizionali con l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) per fornire approfondimenti e accelerare il processo decisionale. Viene utilizzato per automatizzare le attività basate sui dati, scoprire schemi nei set di dati e fornire rapidamente approfondimenti da set di dati di grandi dimensioni.
L'Augmented Analytics è uno strumento potente per gli utenti aziendali, in quanto può fornire un modo più semplice per accedere, elaborare e analizzare i dati. Può anche aiutare le organizzazioni a risparmiare tempo e denaro automatizzando alcuni processi, rendendo i dati più accessibili e fornendo approfondimenti sui set di dati.
L'Augmented Analytics offre una serie di vantaggi alle organizzazioni, tra cui una maggiore efficienza, una maggiore precisione e un migliore processo decisionale. Inoltre, fornisce approfondimenti sui set di dati in modo più rapido e accurato, oltre a una migliore comprensione del comportamento dei clienti.
L'analitica aumentata utilizza le tecnologie di intelligenza artificiale e di analisi ML per automatizzare le attività basate sui dati e scoprire i modelli nei set di dati. Può essere utilizzata per automatizzare l'elaborazione dei dati, come la loro pulizia e trasformazione, e per scoprire intuizioni da grandi insiemi di dati.
Per l'augmented analytics si utilizzano diversi strumenti, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'apprendimento automatico (ML) e l'analisi predittiva. Strumenti come questi aiutano le aziende ad analizzare in modo rapido e accurato grandi insiemi di dati e a ricavarne informazioni.
L'Augmented Analytics può essere utilizzata in diversi modi, ad esempio nel marketing, nella sanità e nella finanza. Ad esempio, può essere utilizzata per identificare le tendenze e i comportamenti dei clienti o per automatizzare l'analisi di grandi insiemi di dati.
Sebbene l'augmented analytics offra molti vantaggi, vi sono ancora alcune sfide associate ad essa. Tra queste, la necessità di avere una comprensione dei dati e la capacità di interpretare le intuizioni che vengono scoperte. Inoltre, vi sono anche questioni etiche associate all'uso delle tecnologie di intelligenza artificiale e di ML.
L'analitica aumentata è uno strumento potente per le organizzazioni, in quanto fornisce un modo più semplice per accedere, elaborare e analizzare i dati. Può anche aiutare ad automatizzare l'elaborazione dei dati e a scoprire intuizioni da grandi insiemi di dati. Tuttavia, ci sono ancora alcune sfide associate all'uso dell'analisi aumentata, come la necessità di comprendere i dati e la capacità di interpretare gli insight che vengono scoperti.
L'augmented analytics si rivolge agli utenti aziendali che desiderano esplorare i dati e individuare le tendenze senza dover ricorrere al personale IT o ai data scientist. L'obiettivo è rendere l'analisi dei dati più accessibile a un numero maggiore di utenti.
Non esiste una risposta univoca a questa domanda, poiché l'augmented analytics può essere utilizzata in molti modi diversi, a seconda delle esigenze specifiche dell'organizzazione. Tuttavia, alcuni esempi comuni di utilizzo dell'augmented analytics sono:
1. Per aiutare a identificare schemi e tendenze nei dati che altrimenti sarebbero difficili da individuare
2. Per aiutare a generare previsioni e raccomandazioni basate su dati che non sono stati raccolti.
2. Per aiutare a generare previsioni e raccomandazioni basate sui dati
3. Per aiutare ad automatizzare e snellire i processi manuali
4. Per aiutare a migliorare il processo decisionale fornendo informazioni tempestive, pertinenti e attuabili
I vantaggi dell'augmented analytics sono molteplici, ma alcuni dei più importanti sono:
1. L'augmented analytics può aiutare le organizzazioni a fare un uso migliore dei propri dati, fornendo approfondimenti che altrimenti sarebbero nascosti.
2. L'analitica aumentata può aiutare le organizzazioni a risparmiare tempo e risorse automatizzando attività che altrimenti sarebbero manuali e richiederebbero molto tempo.
3. L'analitica aumentata può aiutare le organizzazioni a migliorare il processo decisionale, fornendo approfondimenti altrimenti non disponibili.
4. L'analitica aumentata può aiutare le organizzazioni a ridurre i rischi fornendo approfondimenti che possono aiutare a identificare potenziali problemi prima che si verifichino.
Esistono quattro tipi principali di advanced analytics: predictive analytics, prescriptive analytics, big data analytics e machine learning.
L'analitica predittiva utilizza i dati storici per identificare modelli e tendenze, quindi utilizza queste intuizioni per fare previsioni sugli eventi futuri.
L'analitica prescrittiva fa un ulteriore passo avanti rispetto all'analitica predittiva, non solo facendo previsioni, ma anche fornendo raccomandazioni sulle azioni da intraprendere per ottenere i risultati desiderati.
L'analitica dei big data è un tipo di analitica avanzata utilizzata per analizzare insiemi di dati grandi e complessi.
L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale che consente ai computer di imparare dai dati, senza essere esplicitamente programmati.
Un esempio di dati aumentati è rappresentato dai dati che sono stati migliorati con l'aggiunta di informazioni contestuali, metadati o altri dati rilevanti. Ciò potrebbe includere l'aggiunta di coordinate GPS ai punti di dati per migliorare l'accuratezza della localizzazione, l'aggiunta di timestamp alle immagini per aiutare l'organizzazione, o l'aggiunta di commenti o annotazioni ai set di dati per fornire un contesto aggiuntivo.