הגדרת ניתוח נתונים בשירות עצמי: שיטות עבודה מומלצות ואסטרטגיות

מובילים עסקיים זקוקים למידע כדי לקבל החלטות קריטיות, לצפות ולהגיב לשינויים בתעשייה ובשוק. בתיאוריה, מאגרי הנתונים העצומים של היום צריכים להקל על הפקת התובנות. אבל לעיתים קרובות מדי המציאות היא שכדי להשיג נתונים רלוונטיים יש לבקש אותם מצוות IT שכבר מתמרן בין תחומי אחריות מרובים.

ניתוח נתונים בשירות עצמי משנה את חוקי המשחק עבור אנשי עסקים על ידי החלפת 'שומרי הסף' של קריאות IT, תמציות נתונים ובקשות לדוחות בטכנולוגיה המאפשרת לאנשים שאינם מומחים לאסוף ולטפל בנתונים, ליישם טכניקות מתקדמות, כגון למידת מכונה (ML) ובינה מלאכותית (AI) וליצור הדמיות ודוחות משלהם. התוצאה היא ארגון שבו משתמשים עסקיים יכולים לעקוב אחר התחושות והסקרנות שלהם כדי לחשוף את התשובות שהם צריכים, הכל בזמן שמבטיח שהממצאים עדיין רלוונטיים ומעשיים.

מה זה ניתוח נתונים בשירות עצמי?

ניתוח נתונים בשירות עצמי הוא טכנולוגיה המאפשרת לאנשים ללא ניסיון בתחום IT או במדעי הנתונים לשלב נתונים תפעוליים ולמצוא תובנות רלוונטיות בזמן. עם ניתוח נתונים בשירות עצמי, משתמשים עסקיים, כגון אנשי מכירות, משווקים וצוותי ייצור, יכולים לרתום את העוצמה של פלטפורמת ניתוח נתונים ללא תמיכה מצד מדעני נתונים או מומחי IT.

כדי לאפשר ניתוח בשירות עצמי, חברה מיישמת כלי ניתוח, שלרוב נמצאים בענן, ולאחר מכן מחברת אותו למאגר נתונים. בניתוח נתונים מסורתי, צוותי IT נאלצו לעיתים קרובות לטפל בבקשות של משתמשים עסקיים כדי ליצור ולהוריד תמציות נתונים. באופן דומה, לפעמים מחלקות המכירות והשיווק פנו למודיעין עסקי או לצוותי מדעי הנתונים כדי לייצר סיכומים, דוחות או ניתוח נתונים. ההיבט של "השירות העצמי" בניתוח נתונים בשירות עצמי מתייחס למשתמשים עסקיים המסוגלים לטפל בשתי המשימות ללא סיוע. הנתונים מחוברים ישירות לתוכנת הניתוח, כך שמשתמשים יכולים לבחור את הנתונים הנכונים בעצמם, וכלי הפלטפורמה מאפשרים להם להפעיל את ניתוחים והמחשות גרפיות משלהם.

בעזרת ניתוחי נתונים בשירות עצמי, משתמשים עסקיים יכולים לבצע משימות רבות שדרשו בעבר מומחיות ספציפית, כולל עיבוד מערכי נתונים, הפקת תובנות, תכנון לוחות מידע ויצירת המחשות גרפיות. חלק מכלי הניתוח בשירות עצמי כוללים יכולות מובנות של בינה מלאכותית ולמידת מכונה, שעוברות במהירות על מערכי נתונים גדולים מאוד כדי למצוא תובנות ולחשוף דפוסים נסתרים. בפרט, השילוב האחרון של בינה מלאכותית ולמידת מכונה הביא להשפעה מהפכנית על היכולות של ניתוחי הנתונים. על ידי יצירת אוטומציה, משתמשים שאינם בתחום הטכני מועצמים בתהליך הגילוי. חיבור פשוט של יישום ניתוחי נתונים למקור יוצר פרופיל אוטומטי של הנתונים הקשורים - המערכת מדלגת על שלבים רבים כדי לעזור למשתמשים למצוא את מה שהם מחפשים. במקרים רבים, דבר זה מאפשר למשתמשים חופש תנועה בגילוי נתונים כאשר אין להם אפילו כיוון התחלתי מסוים.

תובנות מרכזיות

• ניתוח נתונים בשירות עצמי מאפשר למשתמשים עסקיים ליצור דוחות, המחשות גרפיות וניתוחים קלים ומהירים יותר, ובכך הוא עוזר להם להגיב בצורה יעילה יותר לתנאים משתנים.
• על ידי מתן אפשרות לצוותים לגשת ישירות לנתונים ולכלים, משתמשים עסקיים יכולים לחזור על המחקר שלהם ולהוסיף מקורות נתונים חדשים לפי הצורך.
• מכיוון שאין צורך בקריאות שירות או בסיוע, לעובדים יש יותר חופש להמשיך בתרחישי 'מה אם' ולטפל במהירות בבעיות או בהזדמנויות חדשות שעולות.
• ניתוחי נתונים בשירות עצמי מפחיתים את הנטל על צוות ה-IT, ומפנים להם זמן לגלות הזדמנויות כגון שילוב מקורות נתונים חדשים או מציאת כלים חדשים לניתוח ופיקוח.

מדוע ניתוח נתונים בשירות עצמי הוא חשוב?

בכל התחומים - הכספים, משאבי האנוש, התפעול המכירות והשיווק - ההצלחה תלויה לעיתים קרובות ביצירת תובנות ברורות על המצב ועל השינויים, ולאחר מכן בגיבוש וביצוע מהירים של תוכניות תגובה. מה עומד בדרכה של פעולה מהירה? לעיתים קרובות, צוותי התחום העסקי חייבים להסתמך על חלקים אחרים של הארגון כדי להפעיל ניתוח נתונים כדי שהם יוכלו להבין בבירור את המצב.

ניתוח נתונים בשירות עצמי משנה את התרחיש הזה. במקום לשלוח קריאת שירות או דוא"ל, משתמש עובר לפלטפורמת הניתוח הנתונים בשירות עצמי כדי לגשת ישירות למערכי נתונים, לבחור פרמטרים ולאחר מכן להשתמש בכלים שסופקו כדי ליצור תובנות מבוססות נתונים, המחשות גרפיות ודוחות. הניתוח המתקבל נטען ומבוצע בתוך הכלי עצמו במקום להשתמש ביישום כמו גיליון אלקטרוני כדי לאסוף נתונים. הדבר ממזער הזדמנויות לשגיאות ידניות או למחיקות נתונים מקריות. שיפור נוסף הוא שניתוחי נתונים בשירות עצמי קל הרבה יותר לשחזר – למצוא רעיון אחד בין כל הנתונים, ולאחר מכן לעקוב אחר הרעיון הזה בנתיבי ניתוח שונים מבלי הצורך להמתין שצוות IT יגיב.

ניתוח נתונים אינו חייב להתקיים בנפרד מהיישומים של הארגון. למעשה, מחקרים הראו כי צריכת ניתוח עולה באופן משמעותי כאשר משתמשים יכולים לגשת לכלים שמוטמעים ישירות בתוך יישום. ומדוע? התנהגות אנושית פשוטה: כשקל יותר ויש צורך בפחות שלבים, סבירות גבוהה יותר שאנשים ינסו לעשות זאת. במקרה של ניתוחי נתונים מוטמעים, כאשר סביבה תומכת בניתוח נתונים, מחסומים בייצוא/יבוא של נתונים נעלמים כדי לעודד את העבודה איתם באותו הרגע - וכשזה קורה, אפשר ליצור תובנות נוספות מהר יותר ובתדירות גבוהה יותר. דוגמה נפוצה לכך מגיעה מהאינטרנט, שבו נתונים ודוחות של ניתוח נתונים מוטמעים לעיתים קרובות במאמר או בדף כדי להעניק גישה מיידית.

11 שיטות עבודה ואסטרטגיות מומלצות לניתוח נתונים בשירות עצמי

יישום ניתוח נתונים בשירות עצמי דורש הרבה יותר מרכישת כלי מבוסס ענן וללחוץ על מתג הפעלה. יישום מוצלח של גישה זו ברחבי הארגון דורש מספר שיקולי אסטרטגיות עסקיות וטכנולוגיות, כולל הכשרת עובדים ויצירת תקני נתונים. להלן שיטות עבודה מומלצות ואסטרטגיות מרכזיות לשילוב ניתוח נתונים בשירות עצמי בארגון בהצלחה.

1. הערכת הצרכים שלכם

לפני שחברה רוכשת פלטפורמת ניתוח נתונים בשירות עצמי, מנהלים צריכים לזהות את התהליכים מבוססי הנתונים החשובים ביותר שלהם ולחשוב היטב על האופן שבו הם עשויים להשתפר עם יכולות ניתוח חזקות יותר. על צוותים תפעוליים ליצור רשימה של מקורות נתונים פנימיים וחיצוניים הדרושים להם כדי לתמוך בחזון זה, יחד עם תחומים שעשויים להפיק תועלת ממקורות נתונים נוספים או מטכניקות עוצמתיות יותר כגון ניתוח ומידול המופעלים על ידי בינה מלאכותית. תובנות אלו יבהירו אילו פלטפורמות ניתוח נתונים מציעות את היכולות הדרושות.

2. מציאת ספק הפלטפורמה הנכון

עם הערכת צרכים בהישג יד, מנהלי IT יכולים לכתוב רשימה קצרה של ספקי פלטפורמה לניתוח נתונים. על צוות ה-IT לשתף פעולה עם קבוצות עסקיות שישתמשו בכלים לבדיקה ובחירה של מוצרים. הזמינו הדגמה כדי להציג לעובדים את ממשק המשתמש ולסקור את אפשרויות ההתאמה האישית. הסתכלו על התהליך מבחינה כספית: האם תשתמשו בענן או במערכות מקומיות, והאם מבנה העלות תואם לצרכים שלכם? צרפו את צוות האבטחה ואת הצוות המשפטי לדיון על התהליך כדי להעריך את יכולות אבטחת הנתונים והפיקוח.

חפשו יכולות מפתח כגון:

• גרירה ושחרור של טעינת נתונים בשירות עצמי, טרנספורמציה של נתונים ומידול עסקי.
• מנועי ניתוח הנתונים המופעלים על ידי בינה מלאכותית ולמידת מכונה שיגדילו את הנגישות בקרב משתמשים שאינם בקיאים בטכנולוגיה.
• ניתוח נתוני גרפים מובנה שימחיש קשרים וחיבורים בין ישויות נתונים. לדוגמה, האם מנהל הכספים יוכל לראות את כל עלויות הספקים ומצבת כוח האדם הפנימי המשויכות לפרויקט לקוח נתון?
• ניתוח מרחבי שיענה על שאלות כגון, היכן מזג אוויר גרוע השפיע על המשלוחים שלנו, או אילו לקוחות עשויים להגיב להצעת שדרוג מכירה ספציפית?

3. התחל עם זכיות מהירות

קידום אימוץ רחב של פלטפורמת ניתוח נתונים בשירות עצמי חדשה יכול להיות אחד השלבים הקשים ביותר. אנחנו רגילים לתהליכים המוכרים לנו, לא משנה כמה הם לא מושלמים. הדרך הטובה ביותר לגרום לעובדים לנצל באופן מלא את הפלטפורמה החדשה היא להראות כיצד היא עוזרת לכל צוות לבצע משימה גוזלת זמן אחת בתדירות גבוהה ביתר קלות. דוגמאות כוללות ניתוח שערי המרה של קמפיינים (שיווק), גידול במכירות לפי טריטוריה (מכירות) ותחלופת מלאי (פעולות).

4. הרחבה שתאפשר שימושים מתקדמים יותר

המפתח לניתוח נתונים מוצלח בשירות עצמי הוא שמשתמשים יבצעו צעדים הדרגתיים אל ניתוח מורכב יותר. פלטפורמות אלה מקלות על עבודה עם מקורות נתונים מרובים, נפחי נתונים גדולים ויכולות מתקדמות כגון למידת מכונה. באמצעות כל אחת מהדוגמאות לעיל, מנהלי מכירות יכולים להוסיף ממד לניתוח צמיחה על ידי יבוא נתוני קמפיין שיווקי כדי לראות כיצד טריטוריות שונות נהנו מתמיכה בקמפיין - ללא חששות לגבי העתק/הדבק שמגיעות משילוב ידני של נתונים.

5. עידוד התנסות

פלטפורמות ניתוח נתונים בשירות עצמי מגיעות עם מאפיינים רבי עוצמה המקלים על משתמשים עסקיים לגשת לניתוח מעמיק יותר, כגון שאילתות באמצעות עיבוד שפה טבעית, המחשות גרפיות בלחיצה אחת ומידול מבוסס חיזוי. כדי להבטיח שהצוותים ינצלו את המאפיינים האלה, הפעילו את פלטפורמת השירות העצמי עם סיור ברמה גבוהה במאפיינים, יחד עם דוגמאות לאופן היישום שלהן בתרחישי שימוש ספציפיים. טפחו משתמשים מתקדמים באמצעות משאבי תמיכה ייעודיים. ודאו שהעובדים מבינים שפלטפורמה זו היא הרבה יותר מתחליף לגיליונות אלקטרוניים; אידיאלית, הם יכולים להשתמש בפלטפורמת הניתוח לכל תהליך העבודה של הניתוח מנתונים ועד קבלת החלטה. אם היישומים מטמיעים ניתוחי נתונים בסביבות שלהם, המשתמשים יוכלו להתגבר על המכשולים באימוץ הכלים ולקלוט את המערכת טוב יותר, מה שמוביל להתנסות מהירה וקלה יותר.

6. זיהוי פערי נתונים

ככל שהצוותים יכירו יותר את העבודה בארגון מבוסס ניתוח נתונים, כך הם יוכלו לזהות יותר מקורות נתונים חדשים שישפרו את התוצאות על ידי מילוי פערים או החלפת מקורות שאינם שלמים, מיושנים או קשים לעבודה. עודדו צוותים לחפש פערים ולזהות זרמי נתונים חדשים. צרו תהליך שבו אנשים יוכלו להעביר את הצרכים שלהם במעלה הזרם. הוא יאפשר לאוצרי הנתונים של צוות IT להעריך מקורות נתונים או טכניקות טרנספורמציה חדשים כדי למלא את הפערים האלה.

7. יצירת מוכנות נתונים

המושג "מוכנות נתונים" מתייחס לנתונים מדויקים, מלאים וללא כפילויות, הזמינים לשימוש בניתוח נתונים בשירות עצמי ובכלים אחרים. היתרון הגדול ביותר של ניתוח נתונים בשירות עצמי הוא שהוא מאפשר למשתמשים עסקיים ולאנשים שאינם מומחים להפיק תובנות ממערכי נתונים. עם זאת, החיסרון הוא שלמשתמשים אלה לא תהיה המומחיות של מנהלי מסד נתונים או מדעני נתונים, כך שיש לטפל בבעיות מוכנות הנתונים כמו בעיות פורמט או נתונים חסרים לפני שהנתונים יהיו זמינים לכלי ניתוח נתונים בשירות עצמי. יש לאמת מקורות נתונים כדי לוודא שהם מדויקים ולנקות אותם כדי לעמוד בתקני פורמט והגדרות. מוכנות הנתונים צריכה לכלול הדרכה למשתמשים מתקדמים ביחידות עסקיות שמתארת בעיות פוטנציאליות וכיצד לסמן אותן לצוות ה-IT.

8. תוכנית לצמיחה

כאשר משיקים ניתוח נתונים בשירות עצמי, התשתית הבסיסית חייבת להיות מסוגלת להתמודד עם אימוץ רחב בכל הצוותים, כמו גם תמיכה וניהול של מערכי נתונים נכנסים. מה שנדרש להרחבה יהיה שונה בין ארגונים על בסיס מספר המשתמשים, סוגי הניתוח שהם מבצעים, גודל מערכי הנתונים וכמה מקורות מוגדרים. שיקולים מעשיים נוספים הם סוגיות פיקוח ואם מקורות נתונים מכילים נתונים מובנים או לא מובנים. נתונים מובנים עשויים להגיע עם דרישות כגון צרכים ספציפיים של מחסני נתונים שיכולים להפוך את התהליך ליקר יותר להרחבה. במקרים רבים, ארגונים בוחרים לשלב בהדרגה ניתוח נתונים בשירות עצמי מחלקה אחר מחלקה במקום בכל הארגון כדי לאזן בין הגורמים הטכניים וההדרכה המעורבים בהרחבת הגישה.

9. קביעת תקני נתונים ארגוניים

לאחר שמשתמשים עסקיים יצברו ניסיון בניתוח נתונים בשירות עצמי, הם יתחילו לראות את האפשרויות המרגשות, ויש לעודד את הלך הרוח הזה. מבחינה מעשית, צוותי IT צריכים לפתח תקנים ארגוניים לנתונים, כולל עיצוב, קליטת נתונים, שלמות וארגון. אילוץ המשתמשים לפתור חוסר עקביות בין רכיבים כמו פורמט תאריך/שעה וספרות משמעותיות עשוי להפחית את ההתלהבות. במקום זאת, קבעו תקנים כדי להבטיח אחידות וכדי לעודד צוותים להביא מקורות חדשים של תובנות.

תקני נתונים מקלים על השימוש ושיתוף המידע. עבור צוות ה-IT, המשמעות של תקנים היא צמצום העבודה המושקעת בנרמול של נתונים, ובמקביל הקלה על זיהוי חריגות. תקנים ברמה ארגונית צריכים להתמקד במדיניות נתונים ברמה גבוהה - הגדרות נתונים, תהליכי טרנספורמציה ומיקור נתונים. ברמה תפעולית, חברות יכולות גם להגדיר פורמטים סטנדרטיים של דוחות כדי לסייע ליוצרים ולקוראים לדעת למה לצפות ועדיין לתת להם את החופש ליצור דוחות מותאמים אישית, אם פלטפורמה בשירות עצמי תומכת בכך. לדוגמה, הגדרת פלט דוח סטנדרטי עבור אלגוריתמים מסוימים של למידת מכונה יכולה לעזור לצוותים לשלב את ניתוח הנתונים במהירות בדוחות שמשתמשים יצרו.

10. עדיפות לאבטחת נתונים, פרטיות ותאימות

מתן גישת נתונים רחבה ליותר עובדים עבור ניתוח נתונים בשירות עצמי יכול לדרוש מהארגון לנקוט צעדים כדי למנוע סיכונים, החל מגילוי מידע על לקוחות או נתונים תפעוליים רגישים. דרישות תאימות ופרטיות כגון GDPR או כללי תושבות נתונים ספציפיים למדינה פירושם שחברות חייבות לעמוד בתקנות. טיפול בענייני אבטחה כרוך גם בבדיקה שנתונים רגישים אינם מגיעים לגורמים הלא נכונים או שהם אינם נחשפים באתרים הפונים לציבור, מה שמחייב הגדרת רמות גישה מפורטות על בסיס תפקיד המשתמש ורגישות הנתונים.

11. הכרת המגבלות שבניתוח נתונים בשירות עצמי

ניתוח נתונים בשירות עצמי יכול להיות יתרון לפרודוקטיביות וליצירתיות, אבל לא כל הנתונים מתאימים לסביבה בשירות עצמי. מערכי נתונים מסוימים עשויים להיות כה גדולים, שהניתוח שלהם מעמיס על התשתית כולה. מקורות מסוימים עשויים לדרוש ניקוי רב מדי מראש וללא די תועלת, ואילו אחרים מכילים נתונים רגישים שלא ניתן לחשוף בסביבת שירות עצמי. צוותי התחום העסקי צריכים לזהות אילו מערכי נתונים שאינם זמינים כעת יהיו שימושיים ביותר לקבוצות שלהם ולשתף פעולה עם IT בעלויות של הוספתם מבחינת זמן הצוות, שימוש בתשתית ואבטחה.

שנו את העסק שלכם מקצה לקצה עם ניתוח נתונים בשירות עצמי

כדי ליישם את שיטות העבודה המומלצות לעיל לניתוח נתונים בשירות עצמי, ארגונים זקוקים לפלטפורמה שעובדת עבור כל מי שמסתמך על נתונים - במיוחד משתמשים חזקים, מובילי יחידות עסקיות, צוותי IT ומנהלים. אידיאלית, פלטפורמת ניתוח נתונים בשירות עצמי מספקת ממשק אינטואיטיבי המאפשר למשתמשים עסקיים לקפוץ ישר פנימה, יכולות התומכות בפרויקטים מורכבים עבור מדעני נתונים ומשתמשים מתקדמים, קישוריות קלה עם אגמי נתונים או מחסני נתונים, ומידול ותובנות באמצעות בינה מלאכותית המעודדת התנסות.

Oracle Analytics מספקת מגוון זה של יכולות לתמיכה בניתוח נתונים בשירות עצמי. Oracle Analytics משתלבת במאגרי נתונים תוך הצעת חבילה של יכולות המאפשרות לאנשים עם מגוון רחב של מיומנויות לקבל תוצאות. Oracle Analytics מספקת יכולות מוכנות לשימוש - כולל ניתוח נתונים בשירות עצמי, ניתוח תזרימים בזמן אמת והמחשות גרפיות של נתונים - כדי למשוך תובנות מאפשרות פעולה מכל סוגי הנתונים, בין שהם בענן, באתר הלקוח או בסביבה היברידית.

אל תיתנו לחששות של מפיקוח ותקנים להאט את מאמציכם לאמץ ניתוח נתונים בשירות עצמי. אם משתמשים עסקיים לא יוכלו לגלות ולנתח נתונים בעצמם, צוותי ה-IT ומדעי הנתונים תמיד יהיו עמוסים בצבר עצום של בקשות, והעובדים עשויים להתייאש ולנטוש את החיפוש שלהם אחר תובנות עסקיות חדשות.

כלים המאפשרים גילוי חופשי ואד הוק של נתונים ישתלמו ויביאו להפקת תובנות חדשות בזמן, כמו גם לאוריינות נתונים מוגברת והתפתחות מדיווח פשוט על "מה" קורה בעסק להבנה של "למה".

שאלות נפוצות בנושא שיטות עבודה מומלצות בניתוח נתונים בשירות עצמי

מיהו המשתמש האידיאלי לניתוח נתונים בשירות עצמי?

המשתמש האידיאלי בניתוח נתונים בשירות עצמי הוא מישהו שמבין את ערך הנתונים אבל אין לו מומחיות טכנית לניהול ולהתמצאות במערכי נתונים עצומים. ברוב המקרים, זהו משתמש עסקי, יכול להיות מתחום השיווק, המכירות, הכספים, שרשרת האספקה או הייצור. סוגים אלה של משתמשים מבינים את הפוטנציאל הגלום בנתונים; הם פשוט זקוקים לדרך קלה יותר לניתוח מידע כדי ליצור תובנות.

כיצד ניתוח נתונים בשירות עצמי שונה מניתוח נתונים מסורתי?

תהליך ניתוח נתונים מסורתי מחייב משתמש עסקי להגיש בקשה למערך נתונים עם יעד מסוים בראשו. בקשה זו עשויה להישאר בתור של מחלקת ה-IT זמן רב כל כך עד שההזדמנות עסקית תאבד. המעבר לניתוח נתונים בשירות עצמי יאפשר לאותו משתמש להפעיל כלי, לטעון מערך נתונים, להגדיר ממדים ופרמטרים ולטפל בנתונים כדי לראות אילו סוגים של תובנות, המחשות גרפיות ודוחות עולים.

מה ההבדל בין נתונים מובנים לנתונים לא מובנים?

הנתונים המובנים מגיעים עם תבניות מוגדרות ומינוח, כגון שדה תאריך בתבנית YYYY-MM-DD. לנתונים לא מובנים אין פורמט מוגדר.

דוגמה לנתונים מובנים היא טופס ביטוח רפואי עם שדות מוגדרים עבור מספר חשבון לקוח, וקודי הליך וחיוב. דוגמאות לנתונים לא מובנים הן סריקת MRI, הערות של רופא על ביקור ואפשרויות טיפול. אלה ידרשו הוספה של תגיות ומטאדטה אחרים כדי לתאר את הנכס ולספק הקשר.

כיצד הבינה המלאכותית ולמידת המכונה מסייעות לניתוח נתונים בשירות עצמי?

מאפיינים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה (AI/ML) יכולים לזהות תובנות שמערכות ניתוח נתונים מסורתיות ומבוססות כללים עשויות להחמיץ. אלגוריתמים של למידת מכונה משתפרים באיתור דפוסים מכיוון שהם נחשפים לנתונים רבים יותר לאורך זמן. הם חוסכים זמן למשתמשים עסקיים ופותחים רת הדלת לתובנות שהוחמצו בעבר. כשכלי ניתוח נתונים המופעלים על ידי בינה מלאכותית יהיו מקוונים, המשתמשים יוכלו לשאול שאלות באמצעות חיפוש בשפה טבעית ולוודא שהמערכת בוחרת במקורות הנתונים הנכונים כדי ליצור תגובות.

כיצד עיבוד שפה טבעית יכול לתמוך בניתוח נתונים בשירות עצמי?

עיבוד שפה טבעית (NLP) - כאשר משתמשים בו בפלטפורמת ניתוח נתונים בשירות עצמי הוא מאפשר לאנשים לשאול שאלות בשיחה ולקבל בחזרה תשובות על סמך מערך נתונים נתון. NLP מורכב מהבנה של שפה טבעית (NLU) ויצירת שפה טבעית (NLG) - שניהם מגדילים את השימושיות ואת הנגישות של ניתוח הנתונים. עם הבנת שפה טבעית, היישום יכול להבין שאלות המוצגות בשפה טבעית במקום להשתמש בשאילתות טכניות. זו יכולה להיות שאלה של צוות משאבי אנוש - מה היו חמש הסיבות העיקריות לעזיבה של עובדים את החברה בשנה שעברה? או שאלה של מומחה שיווק - אילו מסעות פרסום מבוססי חיפוש סיפקו את שיעורי ההמרה הגבוהים ביותר בששת החודשים האחרונים? עם עיבוד שפה טבעית, הפלט יכול להגיע בדוחות שייווצרו באופן אוטומטי לקבלת סיכומים קלים להבנה של תובנות וממצאים.