Navigarea în cunoștințele de date în lumea analizei sporite

Capacitățile de inteligență artificială (AI) precum învățarea automată (ML) și procesarea limbajului natural (NLP) continuă să se îmbunătățească, iar produsele de analiză augmentată pot automatiza în mod fiabil multe sarcini legate de vizualizarea și înțelegerea datelor. Cu instrumente puternice care pot scoate la iveală informații din date, directorii sunt adesea lăsați să se întrebe: Reduce această tehnologie cu adevărat nevoia de alfabetizarea datelor eforturile de formare în organizațiile lor? Nu, mai degrabă dimpotrivă.

Alfabetizarea datelor – capacitatea de a citi, scrie și comunica date în context – este mai importantă ca niciodată. Este esențial pentru a ajuta organizațiile să dezvolte un mod de lucru bazat pe date și să împuternicească angajații să-și sporească abilitățile AI cu propria lor creativitate și gândire critică.

Există factori suplimentari de luat în considerare în rolul alfabetizării datelor pentru creșterea și succesul unei organizații. Angajarea, formarea și păstrarea oamenilor de știință și analiștilor de date este dificilă, în plus, abilitățile lor sunt adesea nuanțate și costisitoare. Conform 365 Data Science, majoritatea cercetătorilor de date probabil că nu vor petrece mai mult de 1.7 ani la locul lor de muncă actual. Oamenii de știință de date și analiștii, care sunt foarte instruiți, primesc adesea solicitări pentru sarcini precum construirea unei surse de date curate pentru vânzări sau elaborarea de rapoarte de bază. Cu abilitățile lor specializate, timpul și setul de abilități ar fi mai bine deservite lucrând la modelarea și dezvoltarea fluxurilor de lucru pentru întrebări de afaceri complexe de valoare mai mare.

Atunci când directorii investesc în AI și tehnologie de analiză augmentată, utilizatorul de afaceri – un utilizator mai ocazional al datelor în comparație cu un analist dedicat – poate accesa răspunsurile la întrebările lor și informațiile de care au nevoie pentru a-și face treaba bine, fără a-și face griji cu privire la mecanismele de a face. asa de.

Explorarea modului în care soluțiile activate cu inteligența artificială pot sprijini sarcinile utilizatorului și pot găsi experiența potrivită pentru utilizator are un potențial enorm de a configura instrumentul și utilizatorul pentru succes. De exemplu, un instrument AI poate automatiza unele dintre sarcinile mai obositoare legate de pregătirea datelor și apoi poate furniza rezultatele omului, care poate analiza și vizualiza în continuare conținutul pe baza nevoilor sale analitice.

Progresele în Analytics îmbunătățit ajută oamenii să răspundă mai rapid la întrebări

Soluțiile de analiză îmbunătățite pot face mai ușor pentru utilizatorii de afaceri înțelegerea datelor, ceea ce ajută companiile să maximizeze valoarea acestor tehnologii costisitoare. De exemplu, analiza augmentată poate înțelege interesul clienților și poate oferi predicții despre preferințele consumatorilor, dezvoltarea produselor și canalele de marketing. Ele pot oferi, de asemenea, context suplimentar despre tendințe, valori și variații în datele cuiva. Algoritmii sofisticați pot sugera vizualizări suplimentare care pot fi adăugate la un tablou de bord, împreună cu explicații text și context generate în limbaj natural.

Iată câteva exemple de soluții care vă pot ajuta să vă creșteți forța de muncă.

1. Povești de date. Tableau Cloud include acum Povești de date, o funcție de widget dinamică a tabloului de bord care utilizează algoritmi AI pentru a analiza datele și a scrie o poveste simplă despre acestea, fie sub formă narativă, fie sub formă de marcatori. Poveștile împletesc narațiuni despre date dincolo de simple diagrame și tablouri de bord într-un registru accesibil utilizatorilor de afaceri pentru a răspunde la multe dintre întrebările lor. Acest lucru reduce nivelul de alfabetizare a datelor de care un utilizator de afaceri are nevoie pentru a înțelege informațiile cele mai importante pentru el. Poveștile de date evidențiază întrebările simple pe care le pune un utilizator atunci când se uită pentru prima oară la o diagramă cu bare sau o diagramă cu linii: a fost acest număr care arată ca un valori anormale cu adevărat un valori anormale? Cum s-a schimbat acest număr de-a lungul timpului? Care este media? Datele încă trebuie interpretate – nu este întreaga poveste – dar este un pas mare către deblocarea informațiilor în date.

2. Arată-mi. Funcțiile de analiză îmbunătățite permit, de asemenea, valori implicite de codare mai inteligente. De exemplu, Show Me recomandă tipuri de diagrame și codificări adecvate de marcare pe baza atributelor de date de interes. Utilizatorii se pot concentra apoi asupra rezultatelor de nivel înalt pe care doresc să le comunice și să partajeze aceste diagrame cu publicul ca parte a fluxului lor de lucru analitic vizual.

3. Înțelegerea limbajului natural. Cu cercetări sofisticate, seturi mari de antrenament pentru modele lingvistice și capacități de calcul îmbunătățite, înțelegerea limbajului natural s-a îmbunătățit semnificativ de-a lungul anilor.

Oamenii pot pune întrebări analitice fără a fi nevoiți să înțeleagă mecanismele de construire a interogărilor SQL. Cu o mai bună intenție de înțelegere, interfețele în limbaj natural pot răspunde la întrebări cu diagrame interactive pe care utilizatorii le pot repara, rafina și cu care interacționează pe măsură ce înțeleg datele.

4. Învățare automată. Analizele îmbunătățite legate de ML au făcut, de asemenea, progrese. Aceste modele pot învăța sarcini analitice sofisticate și complexe, cum ar fi operațiunile de transformare a datelor, care sunt personalizate pentru un anumit tip de utilizator sau un grup de utilizatori. În plus, multe experiențe de analiză augmentată au acum interfețe de utilizator care par intuitive, reducând complexitatea instruirii și aplicând un model în fluxul de lucru analitic al unui utilizator.

Deși AI are capacități incredibile, nu va înlocui niciodată complet oamenii. Culegere de rezultate la nivel înalt din proprietățile statistice de nivel inferior poate fi complexă și mai degrabă nuanțată. Oamenii au un nivel mai înalt de cogniție creativă; suntem curioși; putem distila aceste concluzii la nivel înalt din date.

Recomandări pentru promovarea alfabetizării datelor

Pentru ca organizațiile să deblocheze informații de nivel superior din datele lor, angajații – utilizatorii de afaceri și analiștii deopotrivă – trebuie să fie educați despre cum ar trebui să își analizeze datele și să aibă cele mai bune practici pentru vizualizarea și prezentarea datelor. Iată cum organizațiile pot dezvolta cele mai bune practici în promovarea alfabetizării datelor și în creșterea AI cu instrumente de analiză.

1. Investește în formare.

A avea atât instrumentele potrivite, cât și educația/formarea potrivită este esențială pentru orice organizație. Într-o Studiu Forrester Consulting privind alfabetizarea datelor, doar 40% dintre angajați au declarat că organizația lor le-a oferit pregătirea pentru abilitățile de date pe care se așteaptă să o aibă.¹ Indivizii și organizațiile ar trebui să expună oamenii la o mai bună pregătire în ceea ce privește cele mai bune practici de vizualizare și înțelegere a datelor lor. Locurile de muncă ar trebui să ofere cursuri despre vizualizarea datelor și alfabetizarea datelor, astfel încât angajații să poată înțelege tiparele și să învețe cele mai bune modalități de a crea și reprezenta diagrame.

Pentru a vă instrui angajații, puteți înrola programe excelente de la terți de către companii precum Qlik, Alfabetizarea datelor, Academia de date și analize Coursera, EDX, tabără de date, Khan Academia, Adunare Generală, LinkedIn Learning, și altele. Oferte Tableau învățare autonomă, cursuri de antrenament live, virtuale, Precum și o curs gratuit de alfabetizare a datelor. Proiecte similare care încorporează instruire, dintre care unele sunt gratuite, includ Date către oameni, Povestirea cu date, Loja de date, Proiectul Data Literacy, Și altele.

De asemenea, directorii ar trebui să ia în considerare: Cum pot fi instruiți angajații dvs., nu doar în limbajul graficelor, ci și ca paradigmă mai largă?

Un dezavantaj al construirii de instrumente care au o mulțime de capacități sporite – care includ AI și învățarea automată – este că pot arăta înșelător de simple și pot atrage utilizatorii foarte rapid. Dar utilizatorii slab instruiți ar putea genera o diagramă sau informații extrase dintr-o diagramă care ar putea fi înșelătoare sau greșite într-un fel.

Este important să educăm oamenii cu privire la limbajul reprezentării vizuale și la știința din spatele acestuia, astfel încât aceștia, cel puțin, să fie informați, dacă nu să cunoască datele. De exemplu, cum identifică oamenii ce este o valoare anormală? Cum ar trebui să proiecteze tablouri de bord care să fie de încredere? De asemenea, ar trebui să poată înțelege distincția dintre corelație și cauzalitate. Acest lucru va asigura că datele sunt exacte și pot fi utilizate pentru analiză.

2. Luați decizii bazate pe date.

Trecerea de la oralitatea datelor - în care oamenii vorbesc despre luarea deciziilor bazate pe date - la alfabetizarea datelor - unde oamenii au capacitatea de a explora, înțelege și comunica cu datele - necesită democratizarea accesului la vizualizările de date. Acest lucru implică un accent pe învățarea și aplicabilitatea individuală, dar ar trebui să fie mai mult o schimbare organizațională. Adevărata democratizare a alfabetizării datelor ia în considerare întregul ecosistem de date. Recunoaște proliferarea graficelor în viața de zi cu zi a utilizatorilor și lucrează pentru a le face inteligibile în general.

Oamenii ar trebui să ia decizii bazate pe date și nu doar pe opinii subiective; aceasta se întoarce la importanța instruirii care educă utilizatorii cu privire la distincția dintre corelație și cauzalitate. Cum ar trebui luate deciziile bazate pe date? Care este mijlocul de prezentare a datelor și concluziile cheie, astfel încât discuția să rămână obiectivă pentru a lua decizii eficiente? De exemplu, companiile de tehnologie ar trebui să utilizeze datele de telemetrie ale utilizatorilor pentru a determina ce caracteristici să creeze, caracteristicile de utilizare și pentru a identifica orice frecare în experiența utilizatorului.

3. Dezvoltați și mențineți infrastructura adecvată.

Pentru a susține primele două recomandări, directorii trebuie să se asigure că organizația lor a construit o infrastructură adecvată și scalabilă pentru a găzdui și a guverna datele. De asemenea, ar trebui să-și ajute organizațiile să identifice și să obțină acces la tehnologia AI care se adresează problemelor și nevoilor clienților lor.

În plus, factorii de decizie trebuie să fie atenți și deliberați cu privire la confidențialitatea și încrederea datelor. Nu poate fi o gândire ulterioară; trebuie luată în considerare cu seriozitate încă de la început. Responsabilitatea privind confidențialitatea și încrederea datelor ar trebui să fie distilată până la utilizatorul individual, pe care politicile cuprinzătoare de guvernare și gestionare a datelor îl pot acoperi.

Continuați să vă concentrați asupra eforturilor de alfabetizare a datelor

Investiția în instrumente de AI și de analiză augmentată, cum ar fi Poveștile de date, este un pas excelent către împuternicirea utilizatorilor de afaceri să descopere răspunsuri din datele lor, dar aceste instrumente vor completa eforturile de alfabetizare a datelor, mai degrabă decât să le înlocuiască. În plus, formele potrivite de investiții atât în ​​tehnologia AI, cât și în instruire pot ajuta în mod eficient oamenii să facă ceea ce sunt cei mai buni: să creeze și să creeze soluții în timp ce rezolvă nevoile clienților, toate centrate pe date.

Continuând să vă concentrați pe alfabetizarea datelor în întreaga organizație, vă va asigura că mai mulți dintre angajații dvs. - utilizatorul ocazional de afaceri și analistul de date sofisticat - vă pun întrebările potrivite despre datele dvs., care vor duce la informații suplimentare.

ALEGEȚI UN PARTENER FLEXIBIL DE ANALITĂ

Un partener de analiză precum Tableau oferă capacități ample și profunde, precum și instruire bazată pe roluri, făcându-l un partener flexibil în călătoria pentru a descoperi ceea ce funcționează cel mai bine pentru compania dvs. Află mai multe despre Tableau Cloud.

INFORMAȚII DE DATE PENTRU UTILIZATORII DE AFACERI

Configurați utilizatorii de afaceri pentru succes. Aflați mai multe despre Poveștile de date aici.