Augmented Analytics ist ein Datenanalyseverfahren, das maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung kombiniert, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Es nutzt künstliche Intelligenz (KI) und fortschrittliche Analysen, um die Datenaufbereitung und -analyse zu automatisieren, so dass die Benutzer schneller und genauer Entscheidungen treffen können. Das Endergebnis sind schnellere und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse.
Augmented Analytics kann Unternehmen helfen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Sie ermöglicht es ihnen, in kürzerer Zeit fundiertere Entscheidungen zu treffen, Geld zu sparen und die Genauigkeit ihrer Ergebnisse zu verbessern. Darüber hinaus kann sie Unternehmen dabei helfen, die Komplexität der Datenanalyse zu reduzieren und mühsame Aufgaben wie Datenaufbereitung und Datenbereinigung zu automatisieren.
Augmented Analytics kann in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden, darunter Marketing, Kundendienst, Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel. Insbesondere kann sie Unternehmen helfen, Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, neue Möglichkeiten zu erkennen, die Preisgestaltung zu optimieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern.
Augmented Analytics kombiniert KI und fortgeschrittene Analysetechnologien, um die Datenaufbereitung und -analyse zu automatisieren. Sie besteht in der Regel aus Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML), Datenmodellierung und -visualisierung sowie automatisierter Datenbereinigung und -aufbereitung.
Obwohl Augmented Analytics wertvolle Erkenntnisse liefern kann, ist sie mit gewissen Herausforderungen und Grenzen verbunden. Beispielsweise kann die Genauigkeit der Ergebnisse durch die Datenqualität beeinträchtigt werden, und die im Prozess verwendeten Algorithmen eignen sich möglicherweise nicht für alle Arten von Daten. Außerdem kann das Verfahren für einige Benutzer zu komplex sein.
Unternehmen, die Augmented Analytics implementieren möchten, sollten sicherstellen, dass sie über die richtigen Daten, Technologien und Fähigkeiten verfügen. Darüber hinaus sollten sie überlegen, ob der Prozess skalierbar ist und wie sicher er sein wird. Sie sollten auch die Kosten für die Implementierung sowie die Kosten für die laufende Wartung und Unterstützung ermitteln.
Beim Einsatz von Augmented Analytics sollten Unternehmen klare Ziele festlegen und die richtigen Daten verwenden. Sie sollten auch sicherstellen, dass der Prozess sicher ist und dass sie über die notwendigen Fähigkeiten und Ressourcen verfügen, um ihn zu implementieren und zu pflegen. Darüber hinaus sollten sie die Ergebnisse regelmäßig überwachen und sicherstellen, dass sie die gewünschten Ergebnisse aus dem Prozess erhalten.
Augmented Analytics ist ein fortschrittlicher Datenanalyseprozess, der KI und fortschrittliche Analysetechnologien kombiniert, um schnellere und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse zu treffen. Sie kann in verschiedenen Bereichen wie Marketing und Finanzen eingesetzt werden und kann Unternehmen dabei helfen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Unternehmen sollten jedoch die Kosten und die Komplexität der Implementierung sowie die mit dem Prozess verbundenen Herausforderungen und Einschränkungen berücksichtigen.
Unter Datenanalyse versteht man die Analyse von Daten, um Schlussfolgerungen aus diesen Daten zu ziehen. Dies kann durch eine Vielzahl von Methoden geschehen, darunter statistische Analysen, maschinelles Lernen und Data Mining.
Erweiterte Datenwissenschaft und maschinelles Lernen ist ein Prozess, bei dem künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt wird, um die Genauigkeit von Vorhersagemodellen zu verbessern. Dies geschieht durch die Einbeziehung weiterer Daten in den Trainingsprozess, einschließlich Daten aus verschiedenen Quellen und Daten, die von Menschen beschriftet wurden. Ziel ist es, Modelle zu erstellen, die genauer und verallgemeinerungsfähiger sind als Modelle, die mit herkömmlichen Methoden erstellt wurden.
Augmented Analytics ist wichtig, weil sie es Unternehmen ermöglicht, ihre Entscheidungsprozesse zu automatisieren und zu verbessern. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens kann die erweiterte Analyse automatisch Muster und Beziehungen in Daten erkennen, die Menschen allein nicht finden könnten. Dadurch können Unternehmen schneller und mit weniger menschlicher Voreingenommenheit bessere Entscheidungen treffen. Darüber hinaus kann Augmented Analytics Unternehmen dabei helfen, Chancen und Risiken zu erkennen, die ihnen zuvor möglicherweise nicht bewusst waren.
Es gibt keinen bestimmten Algorithmus, der in AR verwendet wird. Stattdessen wird je nach Anwendung eine Vielzahl verschiedener Algorithmen verwendet. Einige gängige Algorithmen, die in AR verwendet werden, sind:
-Markenbasierte Verfolgung: Dieser Algorithmus wird verwendet, um bestimmte Markierungen in der Umgebung zu verfolgen und wird häufig zur Verfolgung von Objekten oder Personen eingesetzt.
-Merkmalbasierte Verfolgung: Dieser Algorithmus dient zur Verfolgung bestimmter Merkmale in der Umgebung und wird häufig zur Verfolgung von Objekten oder Personen eingesetzt.
-SLAM (Simultane Lokalisierung und Kartierung): Dieser Algorithmus wird verwendet, um eine Karte der Umgebung zu erstellen, und wird häufig für Navigationsanwendungen eingesetzt.
Die vier Arten der fortgeschrittenen Analytik sind prädiktive Analytik, präskriptive Analytik, maschinelles Lernen und Deep Learning.
Die prädiktive Analyse verwendet historische Daten, um Modelle zu erstellen, die Vorhersagen über zukünftige Ereignisse machen können. Die präskriptive Analyse nutzt diese Vorhersagen und gibt Empfehlungen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind, um bestimmte Ziele zu erreichen. Algorithmen für maschinelles Lernen verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit automatisch, indem sie aus neuen Daten lernen. Deep-Learning-Algorithmen sind eine Art des maschinellen Lernens, die aus unstrukturierten oder nicht beschrifteten Daten lernen können.