Yellowfin חוקר את העתיד של סיפורי נתונים וחושף את ההשפעה שתהיה לנרטיב ואוטומציה על ניתוח עסקי

לונדון. 27 באוקטובר, 2021 - צהוב, ספקית האנליטיקה המשלבת לוחות מחוונים מבוססי פעולה, גילוי אוטומטי וסיפורי נתונים רב עוצמה, משיקה נייר לבן הבוחן את 'העתיד של סיפורי נתונים: כיצד נרטיב ואוטומציה יגדירו מחדש את העשור הבא של הניתוח', ומציע תובנות חשובות לארגונים על העוצמה והפוטנציאל של פתרונות סיפורי נתונים מוגדלים ואוטומטיים עתידיים.

הספר הלבן מציג את המגבלות של גישות היסטוריות המסתמכות על לוחות מחוונים סטטיים והדמיה של נתונים כדי לזהות, לתקשר ולחקור תובנות מנתונים עסקיים מורכבים. אלה מסתמכים על רמת אוריינות נתונים שאינה מובטחת בקרב קהלי מפתח עסקיים ואינם מציעים את ההקשר המכריע שמניע הבנה ופעולה.

לעומת זאת, סיפורי נתונים משתמשים בטכניקות נרטיביות המסייעות לקהלים פחות בעלי ידע בנתונים לפרש את מה שנמצא במערכי נתונים ומאפשרות למומחים לנושא להוסיף הקשר שאינו קיים בנתונים. זה מניע את הביקוש הנוכחי ליכולות של סיפורי נתונים כאשר משתמשי ניתוח עסקי מציינים פתרונות חדשים.

גרטנר מדווח שאחד מכל ארבעה מנהיגים עסקיים רואים בסיפורי נתונים כאחת היכולות החשובות של פתרונות חדשים, וחוזה שסיפורי נתונים יהיו הדרך הנפוצה ביותר לצרוך ניתוח נתונים עד 2025.

המפגש בין סיפורי נתונים ואנליטיקה מוגברת 

הספר הלבן של Yellowfin בוחן כיצד אנליטיקה מוגברת בכלי BI מודרניים הופכת את חלק ניתוח הנתונים של התהליך הסיפורי לאוטומטי, והופכת את הניתוח למקיף ויעיל יותר. הוא גם בוחן כיצד טכנולוגיות כגון AI, שאילתת שפה טבעית ולמידת מכונה יכולות לעזור למשתמשים להבין טוב יותר מה המשמעות של הנתונים שלהם.

עם זאת, כפי שמסביר סמנכ"ל Yellowfin EMEA, ג'ף שפרד, סיפור הנתונים נותר בעיקרו מונע על ידי אדם וידני: "בני אדם תמיד ישחקו תפקיד בסיפורי נתונים, מכיוון שיש להם יכולת שאין כמותה להוסיף הקשר ואינטליגנציה רגשית שאינה נוכחת בנתונים . אבל על ידי אוטומציה של החלקים בתהליך תיאור הנתונים המתאימים ביותר לתמיכה במכונה, אנו עוזרים למשתמשים להתייעל ולהפוך כלי ניתוח נתונים לשימושיים לבסיס משתמשים עסקי רחב יותר."

Yellowfin מזהה שלושה אתגרים מתעוררים שסיפורי נתונים אוטומטיים ומוגדלים יכולים לפתור בפוטנציה: 

• הטיה אנושית: סיפורי נתונים מסתמכים על בני אדם כדי לזהות חריגות ולמצוא אותן חשובות מספיק כדי לחקור עוד, אבל רמות העניין והחריצות משתנות מאדם לאדם. על ידי אימוץ AI וניתוח למידת מכונה של מערכי נתונים והרחבת זה עם מודול מספר סיפורים, ניתן להפיק נרטיבים מועילים מונחי נתונים שאולי החמיצו, התעלמו או הוערכו בחסר כאשר נוצרו על ידי אנשים.
• אוריינות נתונים נמוכה: רמות אוריינות נתונים משתנות, מה שהופך פתרונות ניתוח בשירות עצמי למורכבים מדי עבור משתמשים בעלי יכולת נמוכה. על ידי אוטומציה של תהליכי BI נפוצים בשירות עצמי, נבטל הצורך באוריינות נתונים גבוהה, ותובנות מוצגות בצורה ניתנת לעיכול עבור בסיס משתמשים רחב יותר.
• קנה המידה של סיפורי הנתונים בעסק: כפעילות בהובלת אנוש, קנה המידה שלו לרוחב העסק עשוי להיות לא ריאלי. עם זאת, על ידי הרחבת ניטור וניתוח עסקי אוטומטיים מעבר ליכולות ההתראה, ניתן להפיק סיפורי נתונים בקנה מידה.

היכולת של בינה מלאכותית ליצור באופן אוטומטי סיפורי נתונים מוגדלים ברמת הרגש, הרלוונטיות, ההקשר והמומחיות הנרטיבית כפי שבני אדם יכולים לספק, עדיין לא המציאות. עם זאת, כפי שמסביר ג'ף שפרד Yellowfin 9.6, שהושק מוקדם יותר השנה, כבר משתמש בטכניקות ניתוח שמשפרות את חווית המשתמש ומתחילות לפתור את שלושת האתגרים הללו:

"שֶׁלָנוּ תובנות מסייעות עושה חלק מהפרשנות של הנתונים עבור המשתמש ליצור מהם סיפורים, ומפחית את אוריינות הנתונים הדרושים כדי להשיג ערך מניתוח. מוצר ה-ABM שלנו אותות מספק ניטור רציף אוטומטי שמזהה דפוסים או חריגים בנתונים, יוצר התראות כותרות כדי לעזור למשתמשים להיות מודעים לתגליות חשובות.

"בשילוב, Assisted Insights and Signals מאפשרים גילוי וניתוח מהירים של כמויות גדולות של נתונים מורכבים, ומעבירים תובנות בצורה שאינה מושפעת מהטיה אנושית. הסברים אלה שנוצרו אוטומטית של נתונים, והתרעות על מגמות חדשות או שינויים בולטים, יכולים למעשה לשמש כדחף לתהליך סיפורי הנתונים. ביחד עם סיפורים והווה, המודולים הייעודיים לסיפור נתונים של Yellowfin, משתמשים יכולים למצוא בעיות והזדמנויות בנתונים מהר יותר, וליצור סיפורים מאותן תוצאות אוטומטיות תוך שימוש בכוחם של נתונים, מילים ומדיה עשירה."

Yellowfin מאחדת את כל הטכניקות החזקות והאוטומטיות הללו לחלונית אחת של ניתוח, עם פרשנות שנוצרת על ידי בינה מלאכותית של תובנות, התראות אוטומטיות וסיפורי נתונים המוזנים כולם ללוח מחוונים שיכול להפוך לחלק מתהליך העבודה של BI של כל משתמש.

"בני אדם תמיד יהיו המניעים של סיפורי נתונים", מסכם ג'וף שפרד. "אלגוריתמים פשוט לא יכולים ליצור את הנרטיבים העשירים והקונטקסטואליים שבאים לנו באופן טבעי. מה שהם יכולים לעשות, לעומת זאת, הוא להצביע על הדרך, להדריך ולהתריע על נקודות עניין שעלולות להתעלם ולהניע אותנו לבנות סיפורי נתונים יעילים, מרתקים ובעלי ערך רב יותר."

הורדה הספר הלבן המלא של "העתיד של סיפורי נתונים: כיצד נרטיב ואוטומציה יגדירו מחדש את העשור הבא של הניתוח".

הגיבו למאמר זה למטה או דרך טוויטר: @IoTNow_OR @jcIoTnow

מקור: https://www.iot-now.com/2021/10/27/115021-yellowfin-explores-the-future-of-data-storytelling-and-reveals-the-impact-narrative-and-automation- יהיה-יהיו-על-עסקים-ניתוח/