Phân tích tăng cường là gì? Lợi ích của phân tích tăng cường trong kinh doanh

Augmented analysis (phân tích tăng cường) mang đến những lợi ích không ngờ cho doanh nghiệp và được đánh giá là tương lai của ngành phân tích dữ liệu. Nếu bạn là người mới bắt đầu tìm hiểu về khái niệm này thì đây chính xác là bài viết dành cho bạn.

Phân tích tăng cường mang đến nhiều lợi ích cho doanh nghiệp

1. Phân tích tăng cường là gì?

Nhóm của bạn luôn ở trong trạng thái phát triển, có lẽ là hơn bao giờ hết. Cho dù thông qua đo lường hay kiếm tiền, các đồng đội IT (Công nghệ thông tin) của bạn có thể bắt đầu xem xét các công cụ phân tích tăng cường như một cách để xác định những gì người dùng của bạn đang tìm kiếm, giá trị của nó và cách biết dữ liệu đó sẽ giúp phát triển doanh nghiệp của bạn.

Sau khi được xem là “tương lai của phân tích dữ liệu”, phân tích tăng cường sẽ giúp cung cấp câu trả lời, sự hiểu biết và hành động mà bạn sẽ cần trong bối cảnh kỹ thuật số luôn thay đổi với nhịp độ nhanh như ngày nay.

2. Hiểu về phân tích tăng cường

Phân tích tăng cường giúp bạn chuyển đổi các tập dữ liệu lớn thành thông tin nhỏ hơn, dễ “tiêu hóa” hơn thông qua các công nghệ thống kê và ngôn ngữ học. Sự kết hợp của học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI), thông tin chi tiết về dữ liệu và nâng cao khám phá cách thức phân tích có thể được xây dựng, sử dụng và chia sẻ với người dùng của bạn.

Được phát triển vào năm 2017, có ba thành phần thiết yếu đối với phân tích tăng cường mà các doanh nghiệp cần biết:

• Máy học dựa trên các thuật toán có khả năng học hỏi từ dữ liệu mà không cần dựa trên lập trình dựa trên quy tắc.
• Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) giúp dịch các phát hiện của máy thành các từ và cụm từ mà con người có thể hiểu được, tức là làm cho dữ liệu trở nên giống và nghe giống con người hơn.
• Thông tin chi tiết về tự động hóa, thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu giúp xác định chiến lược kinh doanh của bạn.

Ba thành phần này kết hợp lại với nhau và cung cấp một cái nhìn sâu hơn về các mô hình ẩn và một bức tranh tổng thể về những gì dữ liệu thô và thông tin chi tiết của bạn có thể cung cấp cho người dùng, cũng như cách nhóm của bạn nên thông báo cho doanh nghiệp về việc cần làm tiếp theo.

3. Lợi ích của phân tích tăng cường

Phân tích tăng cường đã trở thành một phần quan trọng trong trải nghiệm người dùng thành công, kết hợp hiệu quả nhất những khía cạnh tốt nhất của trí thông minh máy móc và sự tò mò của con người. Một số lợi ích có thể liệt kê như:

• Chuẩn bị dữ liệu nhanh hơn

Vì chuẩn bị dữ liệu tăng cường hợp nhất nhiều nguồn dữ liệu với nhau nhanh hơn, bạn có thể nhanh chóng phát hiện các hành động lặp lại, tham gia, thông tin chi tiết được tăng tốc và năng suất cao hơn để tạo các đề xuất chất lượng và dữ liệu hoàn toàn tự động giúp cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

• Giảm độ lệch phân tích

Sự sai lệch do tập dữ liệu không đầy đủ và thiếu ngữ cảnh chỉ làm ảnh hưởng đến kết quả của người dùng. Bằng cách cho phép máy của bạn thực hiện các phân tích thường được lưu cho các công cụ phân tích dữ liệu, phân tích tăng cường có thể giảm sai lệch tiềm năng bằng cách thực hiện một loạt dữ liệu lớn hơn chỉ tập trung vào các yếu tố có ý nghĩa thống kê.

• Niềm tin được nâng cao

Mỗi khi người dùng tương tác với dữ liệu của bạn, nó cung cấp manh mối cho các thuật toán học máy của bạn và theo thời gian, cung cấp các đề xuất phù hợp và chính xác hơn cho người dùng của bạn. Những đề xuất này giúp xây dựng lòng tin của người dùng vì dữ liệu được cung cấp các mục phù hợp hơn như bối cảnh kinh doanh, mục đích và hơn thế nữa. Vì người dùng có thể liên tục nhìn thấy các lựa chọn có liên quan, họ có thể tin tưởng vào chiến lược của bạn và sau đó xây dựng lòng tin với doanh nghiệp của bạn.

• Tăng cường hiểu biết về dữ liệu

Khi bạn tiếp tục thu thập dữ liệu, nhóm của bạn và người dùng có cơ hội nhận được giá trị từ dữ liệu đó. Bằng cách cung cấp phân tích tự động về kết quả của bạn, người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm và trực quan hóa thông tin chi tiết bằng cách nâng cao hiểu biết về dữ liệu của họ mà không tốn nhiều công sức. Điều này hỗ trợ cả người dùng và tổ chức của bạn, vì việc tạo ra một lực lượng lao động hiểu biết về dữ liệu có nghĩa là khả năng tiếp cận không còn là một trở ngại.

• Thêm thời gian cho các thành viên trong nhóm

Vì các đồng đội IT của bạn sẽ không phải mất thời gian vào việc thu thập và phân tích một lượng lớn tập dữ liệu và chắt lọc chúng thành các mục có thể hành động, họ sẽ có nhiều thời gian hơn để tập trung vào các chiến lược kinh doanh cấp cao và các dự án đặc biệt. Điều này cũng giúp trao quyền cho nhóm của bạn khi các tài nguyên có sẵn trở nên tập trung hơn vào dữ liệu và dễ dàng đưa vào các hoạt động hàng ngày của họ thay vì những nhiệm vụ đó được dành riêng cho các chuyên gia dữ liệu.

4. Những thách thức của các công cụ phân tích tăng cường

Nhờ các nền tảng AI, học máy, phân tích và trí tuệ kinh doanh (BI), các tổ chức đang nâng lên một cấp độ mới về năng suất và khả năng học tập. Các công cụ phân tích tăng cường giúp các doanh nghiệp và nhà phân tích hiểu rõ hơn về nhu cầu của người dùng liên tục thay đổi như thế nào. Và mặc dù có nhiều ưu điểm đối với phân tích tăng cường nhưng vẫn còn một số trở ngại trong việc áp dụng quy trình này cho doanh nghiệp, ví dụ:

• Chất lượng dữ liệu đào tạo

Nếu các mô hình phân tích của bạn không được cập nhật, thì thông tin chi tiết của bạn sẽ trở nên vô nghĩa.

• Độ chính xác và độ tin cậy

Sử dụng dữ liệu toàn diện không có lỗi và cập nhật các mô hình của bạn định kỳ có nghĩa là dữ liệu của bạn luôn cập nhật và người dùng có thể tin tưởng rằng bạn đang cung cấp cho họ thông tin chính xác và mới nhất.

• Mức độ liên quan

Lọc ra dữ liệu không liên quan là một việc phức tạp và tốn thời gian. Kiểm tra dữ liệu thường xuyên để đảm bảo chỉ những kết quả có liên quan mới được cung cấp cho người dùng.

• Hiệu suất nhóm và khả năng mở rộng

Tùy thuộc vào khả năng của nền tảng và trình độ kỹ năng của nhóm, việc triển khai phân tích tăng cường cũng như khối lượng đi kèm vào quy trình của bạn có thể làm chậm năng suất trong giây lát.

5. Tích hợp phân tích tăng cường để thành công trong kinh doanh

Mặc dù phân tích tăng cường đã xuất hiện trong một số loại nền tảng BI, nhưng một số doanh nghiệp hiện đang nhận ra việc triển khai những kiến thức này vào công việc kinh doanh của họ có thể mang lại lợi ích như thế nào. Khi các chiến thuật của bạn chuyển từ tập trung vào dashboard (bảng điều khiển) sang trải nghiệm năng động hơn, cũng như xoay quanh các câu chuyện dữ liệu được tạo động, bạn có thể dự đoán các xu hướng và lập kế hoạch cho chúng.

Sử dụng các công cụ phân tích kinh doanh để khai thác phân tích tăng cường, bạn sẽ tìm thấy những cách mới để diễn giải dữ liệu. Nó không chỉ giúp người dùng phân tích và hành động dễ dàng hơn mà còn mang lại cho doanh nghiệp của bạn lợi thế cạnh tranh để đưa ra các quyết định cải tiến và tăng thêm doanh thu.

Trên đây là những điều cơ bản nhất mà các Business Analyst cần biết về phân tích tăng cường. Hy vọng những thông tin này sẽ hữu ích với bạn đọc, đừng quên đón xem các nội dung mới sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo:
https://powerbi.microsoft.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.