Wprowadzenie

Na czym polega inteligentna analiza danych?

Inteligentna analiza danych (BI) to ogólny termin określający technologię umożliwiającą przygotowanie, eksplorację i wizualizację danych oraz zarządzanie nimi. Narzędzia i procesy inteligentnej analizy danych umożliwiają użytkownikom końcowym pozyskiwanie przydatnych w działaniu informacji pochodzących z danych surowych, co ułatwia podejmowanie decyzji opartych na danych w organizacjach z różnych branż.

Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi BI, które wspomagają użytkowników biznesowych w analizie metryk wydajności i uzyskiwaniu spostrzeżeń w czasie rzeczywistym. Narzędzia te koncentrują się na funkcjach samoobsługowych, redukując zależność od działów IT i umożliwiając osobom podejmującym decyzje szybsze identyfikowanie luk w wydajności, trendów rynkowych i nowych możliwości uzyskania przychodu. Aplikacje BI są powszechnie używane do podejmowania świadomych decyzji biznesowych ukierunkowanych na poprawę pozycji firmy na rynku. Poziom wykorzystania oprogramowania BI przez użytkowników rośnie w szybkim tempie, szczególnie w miarę migrowania przez klientów obciążeń do chmury. W analogiczny sposób zwiększa się wsparcie dostawców dla różnych platform chmurowych, co z kolei skutkuje powstawaniem większej liczby dostępnych subskrypcyjnych modeli cenowych i rozwiązań BI opartych na modelu SaaS.

Poznaj IBM Cognos Analytics

IBM® Cognos® Analytics to oparte na sztucznej inteligencji oprogramowanie IBM do inteligentnej analizy danych i analityki biznesowej, które obsługuje cały cykl życia analizy danych — od wykrywania po praktyczne wykorzystanie.

BI a analityka biznesowa

Inteligentna analiza danych a analityka biznesowa

Pojęcie inteligentnej analizy danych jest często używane w powiązaniu z analityką biznesową. Chociaż obszary te w znacznym stopniu się pokrywają, to jednak inteligentna analiza danych koncentruje się bardziej na tym, co i dlaczego dzieje się w Twojej firmie, podczas gdy analityka biznesowa obejmuje bardziej ogólne rozwiązania, które pomagają w wykorzystaniu tego wglądu do planowania przyszłych działań. Inteligentna analiza danych wykorzystuje analizy opisowe do formułowania wniosków na temat wydajności historycznej i bieżącej, zapewniając kontekst dla zmian w kluczowych wskaźnikach wydajności (KPI). Analityka biznesowa i inteligentna analiza danych obejmują zalecane i predykcyjne praktyki analityczne ułatwiające osobom podejmującym decyzje uzyskanie informacji o potencjalnych przyszłych wynikach. Zarówno inteligentna analiza danych, jak i rozwiązania w dziedzinie analityki biznesowej umożliwiają zainteresowanym stronom podejmowanie lepszych decyzji, dlatego powinny być postrzegane jako komplementarne. Pojęcia analityki biznesowej i analityki danych często są używane zamiennie. Analityka biznesowa jest jednak tylko podzbiorem analityki danych, ponieważ zakres tej ostatniej dotyczy dowolnego rodzaju analiz danych. Analityka biznesowa koncentruje się na wykrywaniu informacji, które mogą usprawnić podejmowanie decyzji biznesowych.

Kluczowe komponenty oprogramowania BI

Od platform BI oczekuje się udostępniania funkcji paneli kontrolnych, raportowania na żądanie oraz wizualizacji danych. Aby zachować konkurencyjność, systemy inteligentnej analizy danych integrują funkcje uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. U podstaw ich działania leżą hurtownie danych, procesy ETL oraz funkcje analitycznego przetwarzania na bieżąco (OLAP).

Hurtownie danych i tematyczne hurtownie danych

Po wstępnym przetworzeniu i zagregowaniu dane są przekazywane do centralnego repozytorium, takiego jak hurtownia danych lub tematyczna hurtownia danych, które obsługuje narzędzia do analityki biznesowej i raportowania. W przypadku większych zbiorów danych przedsiębiorstwa korzystają zwykle z dostępnego otwartego środowiska pamięci masowej o nazwie Apache Hadoop.

ETL

Rozwiązania BI bazują na procesie integracji danych łączącym dane z wielu źródeł w jedną, spójną składnicę, która jest następnie ładowana do hurtowni danych lub innego systemu docelowego. ETL to skrót pochodzący od nazw trzech kroków w tym procesie: wyodrębniania (extract), transformowania (transform) i ładowania (load).

OLAP

Ta technologia wyodrębnia wielkie zbiory danych z tabel relacyjnych i reorganizuje je w wielowymiarowy format umożliwiający szybkie przetwarzanie i wnikliwe analizy danych. OLAP to akronim pochodzący od określenia „online analytical processing” — analityczne przetwarzanie na bieżąco.

Nowe możliwości BI

Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (natural language processing, NLP) to zakres działania sztucznej inteligencji umożliwiający komputerom rozumienie tekstu i słów mówionych w sposób podobny do ludzkiego. Dostawcy rozwiązań BI włączają tę technologię do swoich produktów, zapewniając użytkownikom nowe sposoby uzyskiwania dostępu do informacji biznesowych. Można sobie na przykład wyobrazić, że zamiast własnoręcznego przeszukiwania danych wystarczy wpisać lub wypowiedzieć pytanie „Który produkt wygenerował najwięcej przychodu w tym miesiącu?”, kierując je do samoobsługowego systemu BI.

Przygotowanie danych wspomagane przez AI

Istotną zaletą rozwiązań BI jest zapewnienie pojedynczego źródła informacji na wszystkich etapach procesu analizy — podstawę tej możliwości stanowią dane. Automatyczne identyfikowanie wszelkich problemów z danymi i sugerowanie sposobów łączenia różnych ich źródeł umożliwia użytkownikom dostosowywanie zbiorów danych i paneli kontrolnych w zależności od potrzeb. Dzięki temu procesowi użytkownicy biznesowi mogą szybciej i łatwiej oczyszczać, precyzować oraz łączyć moduły danych, uzyskując w efekcie dokładnie takie dane, jakich potrzebują do realizowania rozbudowanych wizualizacji i pozyskiwania nowych spostrzeżeń.

Inteligentne raportowanie

Raportowanie i panele kontrolne znajdują się w centrum nowoczesnego podejścia do analityki. Działalność organizacji bazuje na regularnym, ustrukturyzowanym raportowaniu. Te formalne raporty umożliwiają gromadzenie i rozpowszechnianie kluczowych informacji wspierających podejmowanie właściwych decyzji, a także stanowią punkt początkowy dla dalszego badania trendów, zagrożeń i możliwości. Funkcje AI wbudowane w nowoczesne rozwiązania BI uczą się od użytkowników, ułatwiając identyfikowanie wizualizacji mających największy wpływ na odkrywanie i komunikowanie spostrzeżeń.

Przykłady użycia

Przykłady użycia inteligentnej analizy danych

Sprzedaż

Oprogramowanie BI jest używane do przeglądania danych sprzedażowych w czasie rzeczywistym oraz szybkiego modyfikowania działań w celu dostosowania się do zmian. Wyspecjalizowane wizualizacje danych i panele kontrolne można łatwo udostępniać i standaryzować w całej firmie. Oprogramowanie BI jest również korzystne z punktu widzenia monitorowania jakości potoku, zarządzania wynagrodzeniami, analizy rentowności i przypisywania terytorium.

Łańcuch dostaw

Systemy BI mogą być wykorzystywane do usprawnienia operacji biznesowych, zastępując program Microsoft Excel i pozwalając firmom na identyfikowanie opóźnień i problematycznych obszarów w procesie wysyłki. Przykłady użycia w łańcuchu dostaw obejmują również raporty dotyczące zaopatrzenia w materiały, zgodności i szkód.

Marketing

Narzędzia BI są powszechnie używane do śledzenia wpływu treści i kampanii na różne segmenty odbiorców. Organizacje korzystają z tych danych w celu zrozumienia wpływu marketingu na wyniki biznesowe. Marketerzy używają też narzędzi BI w celu monitorowania preferencji klienta, prowadzenia analiz CLV (customer lifetime value) oraz oceny rentowności.

BI i IBM

Inteligentna analiza danych i IBM

Początek historii działań IBM w obszarze inteligentnej działalności biznesowej przypada na rok 1958, w którym opublikowano dokument napisany przez badacza IBM, Hansa Petera Luhna (PDF, 631 kB). Jego badania pomogły w ustaleniu metod budowy niektórych wczesnych platform analitycznych IBM. IBM nadal rozwija ofertę produktów wspierających strategie inteligentnej analizy danych, ale praca tego badacza jest bez wątpienia naszym fundamentalnym dziedzictwem w tym obszarze.

IBM Cognos Analytics

Wykorzystuj IBM Cognos Analytics, samoobsługowe rozwiązanie do analiz danych oparte na sztucznej inteligencji (AI), by wydobywać na wierzch ukryte informacje.