Phân tích tăng cường là gì? Đặc điểm, lợi ích và use case cụ thể

admin01
215
02-06-2024

Dữ liệu hiện đại rất phức tạp và đôi khi khó diễn giải và hiểu được. Đó là lúc một công cụ như phân tích tăng cường phát huy tác dụng. Khai thác machine learning và AI để làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn chính là xu hướng công nghệ tương lai. Hãy cùng Cole tìm hiểu xem phân tích tăng cường là gì trong bài viết dưới đây.

Phân tích tăng cường là gì? Dành cho ai?

Phân tích tăng cường – Augmented analytics là một lớp phân tích được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo – artificial intelligence (AI) và machine learning (ML) giúp mở rộng khả năng tương tác với dữ liệu của con người ở cấp độ ngữ cảnh. Phân tích tăng cường bao gồm các công cụ và phần mềm mang lại khả năng phân tích, cho dù đó là đề xuất, thông tin chuyên sâu hay hướng dẫn về truy vấn cho nhiều người hơn.

Từ công ty tư vấn và nghiên cứu toàn cầu Gartner: “Phân tích tăng cường là việc sử dụng các công nghệ hỗ trợ như machine learning và AI để hỗ trợ chuẩn bị dữ liệu, tạo thông tin chi tiết và giải thích thông tin chi tiết nhằm nâng cao cách mọi người khám phá và phân tích dữ liệu trong nền tảng phân tích và BI.”

Tầm quan trọng của phân tích tăng cường

Tầm quan trọng của phân tích tăng cường

Business users và giám đốc điều hành nhận được giá trị đáng kinh ngạc từ phân tích tăng cường vì những công nghệ này giúp họ nhanh chóng nhận được giá trị từ dữ liệu của mình mà không cần các skill kỹ thuật hoặc chuyên môn sâu khi làm việc với dữ liệu. Phân tích tăng cường giúp business users và giám đốc điều hành dễ dàng tìm thấy dữ liệu liên quan hơn, đặt những câu hỏi hay nhất và nhanh chóng khám phá những insights về bối cảnh kinh doanh của họ.

Mặc dù phần lớn lợi ích của phân tích tăng cường tập trung vào việc hỗ trợ những người không có chuyên môn phân tích sâu, nhưng nó cũng giúp các nhà phân tích và người dùng nâng cao thực hiện các nhiệm vụ phân tích và data prep tasks nhanh hơn.

Các đặc điểm của phân tích tăng cường

Một số đặc điểm nổi bật của quá trình phân tích tăng cường có thể kể đến như:

Nhận dạng dữ liệu tự động

Một số nền tảng BI hiện đại sử dụng AI để tự động phát hiện các thuộc tính nhất định của dữ liệu, chẳng hạn như trường có chứa thông tin địa lý (chẳng hạn như mã bưu chính) hoặc thông tin cá nhân (chẳng hạn như số điện thoại hoặc địa chỉ email). Ngoài ra, hệ thống có thể đọc bảng dữ liệu ở các định dạng như PDF và tài liệu văn bản, tự động xóa định dạng đặc biệt và chuyển đổi chúng để phân tích hiệu quả.

Kỹ thuật thống kê

Các công nghệ phân tích tăng cường cũng có thể tự động chọn từ các thuật toán dự báo, phân cụm tốt nhất và các thuật toán thống kê khác dựa trên đó để mang lại sự chắc chắn nhất. Trong một số hệ thống, các mô hình sẽ tự động hiển thị và cung cấp thông tin chuyên sâu về dữ liệu mà người dùng có thể chưa thấy. 

Những kỹ thuật này có thể giải thích “lý do” đằng sau một điểm dữ liệu, chẳng hạn như động cơ đằng sau một giá trị ngoại lệ hoặc một giá trị không mong muốn trong một tập dữ liệu. Đối với người dùng cuối, những khả năng này chỉ cần một cú nhấn chuột, thay vì yêu cầu kiến ​​thức chuyên môn về viết phép tính hoặc code.

Chuẩn bị dữ liệu thông minh

Trong quá trình chuẩn bị dữ liệu, các thuật toán mạnh mẽ hoạt động ngầm để giúp người dùng chuẩn bị dữ liệu nhanh hơn, giảm thiểu thao tác sắp xếp thủ công. Hệ thống phân tích tăng cường có thể lập chỉ mục và nhóm các từ liên quan bằng cách phát âm hoặc các ký tự phổ biến để tiết kiệm thời gian cho mọi người khỏi việc tìm kiếm và cập nhật các trường và giá trị theo cách thủ công.

Trong một số trường hợp, hệ thống cũng có thể đề xuất các bước dọn dẹp, như xóa giá trị null hoặc chia các trường thành các cột riêng biệt.

Augmented analytics trong phân tích dữ liệu

Augmented analytics trong phân tích dữ liệu

Recommendations

Một tính năng nổi bật của nhiều hệ thống phân tích tăng cường là khả năng đưa ra các đề xuất dựa trên AI cho người dùng. Các đề xuất bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu cho đến khám phá, phân tích và chia sẻ. Ví dụ: hệ thống có thể đề xuất data sources để tham gia hoặc làm sạch các bước trong quá trình chuẩn bị hoặc đề xuất các loại biểu đồ hiệu quả để sử dụng dựa trên hàng và cột dữ liệu mà người dùng đưa vào xem.

Mọi người cũng nhận được đề xuất khám phá nội dung phân tích dựa trên vai trò, nhóm và hành vi duyệt phân tích của họ, giống như nhiều doanh nghiệp đưa ra các offer “you may also like”, điều này có thể giúp người dùng mới tham gia nhanh hơn và tìm thấy nội dung dữ liệu phù hợp nhất với họ.

Tương tác ngôn ngữ tự nhiên

Natural language query – Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên là khả năng phân tích tăng cường cho phép người dùng nhập câu hỏi bằng ngôn ngữ đơn giản để truy vấn dữ liệu, thay vì sử dụng ngôn ngữ hoặc code truy vấn dữ liệu. Hệ thống cung cấp trải nghiệm được hướng dẫn bằng cách dịch văn bản thành truy vấn và đưa ra đề xuất để lấp đầy khoảng trống nhằm cố gắng hiểu mục đích và bối cảnh đằng sau câu hỏi của người dùng. Điều này giúp nhiều người hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ mà không cần phải hiểu data model cơ bản.

Việc tạo ngôn ngữ tự nhiên tạo ra các mô tả bằng văn bản insights về dữ liệu, có thể bao gồm các giải thích về trực quan hóa dữ liệu. Việc có những giải thích này bằng ngôn ngữ đơn giản sẽ giúp mọi người hiểu được các câu chuyện trong dữ liệu của họ mà không cần phải có kiến ​​thức chuyên môn sâu về điều hướng và diễn giải các hình ảnh trực quan.

Natural language query - Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên

Natural language query – Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên

Lợi ích của phân tích tăng cường

Bất kể bạn đang sử dụng công cụ business intelligence nào, bạn cũng sẽ tìm thấy một số lợi ích của augmented analytics nhất định trong mỗi công cụ. Hãy xem xét một số cách augmented analytics có thể giúp mọi người khai thác được nhiều hơn và nhanh hơn từ dữ liệu của họ.

Tốc độ của insight

Với khả năng phân tích dự đoán, bạn có thể phát hiện vấn đề trước khi chúng phát sinh. AI có thể xem xét dữ liệu hiện có của bạn và đưa ra dự đoán chính xác, đồng thời phát hiện những điểm không nhất quán và thay đổi mạnh mẽ về giá trị.

Bạn cũng có thể đi từ dữ liệu thô sang các insights giá trị nhanh hơn nhiều. AI có thể lấy dữ liệu của bạn, làm sạch nó và định dạng đúng để nó sẵn sàng trực quan hóa sớm hơn. Nó có thể không phải lúc nào cũng loại bỏ hoàn toàn các quá trình ETL của phương trình, nhưng nó có thể làm cho mọi thứ nhanh chóng hơn.

Độ sâu của insight

Cho dù ai đó có hiểu biết về dữ liệu đến đâu, họ cũng không thể xử lý hàng nghìn hàng dữ liệu một cách nhanh chóng. Hoặc ngay cả khi việc trực quan hóa đã được thực hiện, không phải lúc nào bạn cũng dễ dàng tự mình đưa ra kết luận hợp lý.

AI models được đào tạo dựa trên khối lượng lớn training data, điều đó có nghĩa là chúng có thể hiểu sâu hơn trong cùng thời điểm công cụ BI của bạn thực hiện phân tích dữ liệu cơ bản. Nhờ vào natural language processing, còn có một ưu điểm lớn khác không được nhắc đến thường xuyên. Các mô hình AI không chỉ có thể nhận lệnh bằng tiếng Anh đơn giản mà còn giải thích các kết luận từ dữ liệu của bạn bằng ngôn ngữ dễ hiểu đó. Đó là sự dân chủ hóa thực sự của data literacy. 

Phân tích tăng cường giúp bạn có những insights giá trị

Phân tích tăng cường giúp bạn có những insights giá trị

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, nhờ những hiểu biết sâu sắc này, stakeholders có thể tự tin hơn khi đưa ra các quyết định quan trọng.

Độ chính xác cao hơn

Như đã đề cập, AI được đào tạo dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ và với các mô hình machine learning phức tạp, những dự đoán và insights mà bạn nhận được thường được đảm bảo chính xác hơn.

Khi bạn bắt đầu tự mình đưa ra kết luận, bạn không chỉ gặp rủi ro về dữ liệu không hợp lệ và không chính xác mà còn tiếp cận từng tập dữ liệu với sự thiên vị vô thức. Một số nghiên cứu cho thấy AI cũng có thể có xu hướng thiên vị giống con người. Đây là lý do tại sao điều quan trọng là phải luôn kiểm tra độ chính xác của bất kỳ phân tích dữ liệu nào mà mô hình AI cung cấp cho bạn. Mặc dù trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện những công việc nặng nhọc nhưng tốt nhất bạn nên kiểm tra lần cuối với người phụ trách thực sự. 

Mặc dù AI xử lý các con số tốt hơn nhưng nó vẫn thiếu khả năng diễn giải bối cảnh đằng sau dữ liệu.

Đơn giản hóa workflows phức tạp

Bạn không còn cần một nhóm data scientists để thu thập, làm sạch và trực quan hóa dữ liệu. Với AI xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tẻ nhạt, data science team của bạn có thể tập trung vào việc hoàn thành nhiều công việc quan trọng hơn.

Ví dụ: bạn có thể lấy dữ liệu từ năm nguồn khác nhau. Một số dữ liệu đó có thể bị thiếu trường hoặc có định dạng khác. Thay vì giao nhiệm vụ cho data science team của bạn chạy dữ liệu thông qua một công cụ, bạn có thể yêu cầu AI dọn dẹp dữ liệu theo hướng dẫn của bạn để dữ liệu sẵn sàng phân tích ngay lập tức.

Augmented analytics giúp đơn giản hóa quy trình phức tạp

Augmented analytics giúp đơn giản hóa quy trình phức tạp

Trải nghiệm khách hàng tốt hơn

Giờ đây, bạn có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu hơn trong thời gian thực, cho phép dự đoán của bạn dựa trên các trường hợp sử dụng thực tế. Các công cụ phân tích tăng cường có thể giúp bạn đưa ra những quyết định có tác động đến cuộc sống của khách hàng khi họ sử dụng sản phẩm của bạn.

Ví dụ: bạn có thể phát hiện ra rằng hầu hết khách hàng nhận được giá trị cao nhất từ ​​sản phẩm của bạn sau một tuần sử dụng và sau đó số lượng người dùng hoạt động hàng ngày đột ngột giảm xuống. Nhờ sử dụng nền tảng phân tích được hỗ trợ bởi AI, bạn có thể phát hiện ra rằng việc đầu tư vào hoạt động giới thiệu bổ sung có thể giúp cải thiện những con số đó.

Một số use case của phân tích tăng cường

Phân tích tăng cường có khả năng cách mạng hóa quy trình kinh doanh – nhưng điều này trông như thế nào trong thế giới thực? Dưới đây là một số ví dụ về các trường hợp sử dụng phân tích tăng cường về tài chính, bán hàng và marketing, logistics, nhân sự và các khoản phải thu.

  • Augmented analytics trong tài chính: Một nhà phân tích kinh doanh có thể sử dụng phân tích tăng cường để dễ dàng dự báo và kiểm soát chi phí đi lại và entertainment (T&E) trên các ngành kinh doanh khác nhau.
  • Augmented analytics trong accounts receivable: Collections managers có thể sử dụng công nghệ machine learning trong phân tích tăng cường để dự đoán các khoản thanh toán trễ, xác định chiến lược thu nợ phù hợp và luôn cập nhật dòng tiền.
  • Augmented analytics trong bán hàng và marketing: Các nhóm sales và marketing được trao quyền với hồ sơ khách hàng tốt hơn – và xác định nhanh chóng các cơ hội bán chéo và up sales – bằng cách sử dụng phân tích tăng cường.
  • Augmented analytics trong sản xuất: Analysts của nhà sản xuất thép có thể sử dụng phân tích tăng cường để dự đoán, giám sát và kiểm soát chi tiêu tại các nhà máy khác nhau trên khắp Châu Âu.
  • Phân tích tăng cường trong nhân sự: HR managers có thể dự đoán tình trạng rời bỏ nhân viên, hiểu lý do tại sao và thực hiện hành động khắc phục để giữ chân những người có hiệu suất cao nhất – tất cả đều nhờ vào phân tích AI.

Trong nhiều trường hợp sử dụng phân tích tăng cường, AI và machine learning cố gắng thực hiện phân tích nâng cao nhanh hơn và dễ dàng hơn, trao quyền cho nhiều người hơn, bất kể kỹ năng dữ liệu và khả năng kỹ thuật của họ để nhận được giá trị từ dữ liệu của họ bằng cách đặt những câu hỏi hay nhất và đưa ra những quyết định sáng suốt nhất. Theo dõi Cole và khóa đào tạo ba để cập nhật thêm các kiến thức hữu ích về lập trình và khoa học dữ liệu.

>> Xem thêm: Change Requests là gì? Cách thực hiện Change Requests trong dự án

 

Nâng cấp kỹ năng ứng dụng chuyển đổi số cho người đi làm cùng chúng tôi ngay hôm nay.
Tư vấn miễn phí