[ad_1]
Trí thông minh kinh doanh (BI) đã có quá trình dân chủ hóa liên tục, từ các nền tảng BI độc lập, truyền thống đòi hỏi nhiều nỗ lực để cung cấp báo cáo tĩnh cho một số ít người được chọn đến các phương pháp phân tích hiện đại chuyển quyền truy cập từ số ít sang số đông và từ việc tạo nội dung sang sử dụng dữ liệu.
Nhưng liệu các nền tảng phân tích hiện đại liên quan đến nhiều dữ liệu hơn, nhiều người dùng hơn và nhiều trường hợp sử dụng hơn có mang lại giá trị kinh doanh tương xứng không? Trong hầu hết các trường hợp, người dùng doanh nghiệp thường bỏ cuộc khi cố gắng tìm dữ liệu phù hợp vì sự gia tăng của các nguồn dữ liệu và bảng điều khiển. Đây là nơi mà các trải nghiệm dữ liệu được quản lý — phân tích nhúng và trí tuệ nhân tạo (AI) nhúng có thể giúp ích — không chỉ cho khách hàng và các trường hợp sử dụng bên ngoài mà còn trong các ứng dụng nội bộ, hướng đến người dùng.
Đầu tiên, trước khi các tổ chức có thể cung cấp phân tích nhúng và AI nhúng, họ cần một lớp ngữ nghĩa chung—một lớp dịch độc lập nhưng có thể tương tác—giữa kho lưu trữ dữ liệu và các điểm cuối sử dụng dữ liệu. Lớp ngữ nghĩa cung cấp chế độ xem nhất quán và đáng tin cậy về dữ liệu thống nhất bằng cách sắp xếp, đơn giản hóa và tăng tốc quá trình sử dụng dữ liệu. Khi một lớp ngữ nghĩa chung được triển khai, trải nghiệm dữ liệu được quản lý tương đối dễ cung cấp, cả nội bộ và bên ngoài. Mặc dù nhiều tổ chức bắt đầu với các ứng dụng hướng đến khách hàng, nhưng điều đáng nói là có thể nhanh chóng thu được giá trị đáng kể từ việc tập trung vào các quy trình nội bộ trước.
Quyết định trong bối cảnh
Điều đầu tiên mà nhiều tổ chức làm sau khi triển khai một lớp ngữ nghĩa phổ quát là tạo ra các giải pháp phân tích nhúng giúp cải thiện quá trình ra quyết định nội bộ. Với phân tích nhúng, người dùng có thể truy cập dữ liệu khi và ở nơi họ cần nhất: trong bối cảnh quy trình làm việc của họ. Thay vì xem bảng điều khiển trong nền tảng phân tích và chuyển sang ứng dụng kinh doanh để thực hiện hành động, các doanh nghiệp có thể sắp xếp trải nghiệm phân tích trong một ứng dụng hoặc giải pháp tùy chỉnh để giảm thiểu việc chuyển đổi giữa các ứng dụng và có liên quan tức thời hơn. Tiến thêm một bước nữa, các tổ chức có thể thúc đẩy trải nghiệm bằng AI nhúng để người dùng có thể đưa ra dữ liệu phù hợp trong ứng dụng kinh doanh bằng lệnh thoại đơn giản hoặc chatbot.
Cải thiện trải nghiệm của nhân viên
Bằng cách kết hợp số liệu vào quy trình, phân tích nhúng sẽ tăng năng suất và sự tương tác. Các trải nghiệm nhúng được quản lý tốt sẽ nâng cao hiệu suất trong toàn công ty bằng cách cung cấp thông tin có liên quan cho các công việc cụ thể. Ví dụ, các nhóm tiếp thị có thể nhận được các bản cập nhật gần như ngay lập tức về việc tạo khách hàng tiềm năng, mô hình mua hàng và chi phí thu hút khách hàng bằng cách sử dụng phân tích nhúng. Thay vì biên soạn dữ liệu thủ công từ nhiều hệ thống, các nhà tiếp thị có thể đưa ra quyết định nhanh hơn, sáng suốt hơn để tạo ra nhiều khách hàng tiềm năng chất lượng cao hơn với quyền truy cập tức thì vào dữ liệu này, thậm chí thông qua các lệnh ngôn ngữ tự nhiên với AI nhúng.
Quy trình và luồng công việc tốt hơn
Phân tích nhúng kết hợp các thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu trực tiếp vào quy trình làm việc để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh. Hãy nghĩ về quản lý chuỗi cung ứng và tất cả các chi tiết phức tạp về hậu cần và hoạt động liên quan. Các công ty có thể theo dõi mức tồn kho, hiệu suất của nhà cung cấp và dự báo nhu cầu theo thời gian thực bằng cách nhúng vào các hệ thống quản lý chuỗi cung ứng. Quan điểm toàn diện về chuỗi cung ứng cho phép các nhà quản lý tối ưu hóa năng suất và giảm chi phí một cách khéo léo hơn. Ví dụ, họ có thể sửa đổi mức tồn kho hoặc tối ưu hóa kế hoạch tuyến đường bằng hướng dẫn bằng giọng nói bằng cách sử dụng AI nhúng để mọi thứ hoạt động bình thường.
AI sẽ dân chủ hóa dữ liệu hơn nữa
Khi được ghép nối, lớp ngữ nghĩa và AI mở khóa các khả năng sâu sắc trong việc thông báo cho người dùng doanh nghiệp theo thời gian thực và theo ngữ cảnh. Ví dụ, một lớp ngữ nghĩa phổ quát giúp nhúng phân tích hỗ trợ AI vào một công cụ như Salesforce, cho phép phân tích các giao dịch, khách hàng tiềm năng và các số liệu quan trọng khác mà không cần chuyển đổi ngữ cảnh — và thông qua một quy trình gần như thời gian thực có thể dễ dàng như truy vấn một chatbot AI.
Tất nhiên, một lớp ngữ nghĩa phổ quát sẵn sàng cho AI cũng có thể cung cấp năng lượng cho các ứng dụng hướng đến khách hàng, cho phép các tổ chức tận dụng tối đa dữ liệu và tương tác với khách hàng của họ. Hãy tưởng tượng một ngân hàng nhúng một chatbot AI cho phép khách hàng tạo ngân sách hàng tháng dựa trên thu nhập, chi tiêu thường xuyên và mục tiêu tiết kiệm hoặc một công cụ đề xuất mua sắm tuyển chọn các bộ quần áo dựa trên hàng tồn kho và sở thích của khách hàng.
Một suy nghĩ cuối cùng
AI và phân tích nhúng được hỗ trợ bởi một lớp ngữ nghĩa chuyển đổi cách dữ liệu được sử dụng trong một tổ chức, thay thế phương pháp thông thường, thường bị phân mảnh bằng phương pháp tích hợp hơn, nhạy bén hơn và hữu ích hơn. Các doanh nghiệp có thể nâng cao trải nghiệm của nhân viên và biến các tương tác dữ liệu bị cô lập thành thông tin chi tiết có mục tiêu mà bất kỳ nhân viên nào trong công ty cũng có thể dễ dàng truy cập để thúc đẩy tăng trưởng, đổi mới và cải tiến liên tục. Bằng cách tích hợp phân tích và AI trực tiếp vào các công cụ vận hành mà nhân viên sử dụng hàng ngày hoặc vào các tương tác với khách hàng để chuyển đổi trải nghiệm của họ, cuối cùng các doanh nghiệp có thể khai thác toàn bộ giá trị của dữ liệu.
Giới thiệu về tác giả
Artyom Keydunov là đồng sáng lập và CEO của Hình khốimột nhà cung cấp được tài trợ mạo hiểm của một lớp ngữ nghĩa cho các ứng dụng dữ liệu. Trước Dice, Keydunov đã đồng sáng lập Statsbot, một nền tảng dữ liệu.
Đăng ký nhận tin tức insideAI miễn phí bản tin.
Tham gia cùng chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia cùng chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insideainews/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideAINEWSNOW
[ad_2]
Source link