Chi è il consumatore potenziato? Comprendere gli utenti dell'analisi basata sull'IA

L’ascesa delle funzionalità basate sull’intelligenza artificiale nelle moderne soluzioni di analytics ha progressivamente ridotto la nostra dipendenza dai dashboard, rendendo più semplice per i professionisti aziendali analizzare i propri dati.

Con questo crescente cambiamento di paradigma, è emersa una nuova definizione: il consumatore aumentato.

A prima vista, la parola “aumentato” può evocare diverse interpretazioni. Assistenti per dashboard basati sull’IA? Reporting in linguaggio naturale?

Ma, soprattutto, il termine rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo di concepire l’analytics. L’obiettivo è consentire ai consumatori di informazioni, indipendentemente dal loro livello di conoscenza e competenza, di:

• Utilizzare potenti funzionalità di analytics precedentemente disponibili solo per analisti o specialisti
• Ricevere automaticamente insight personalizzati, dinamici e su misura direttamente dall’utente
• Intraprendere azioni basate sui dati in modo più efficiente ed efficace all’interno dei propri flussi di lavoro principali 

Questo articolo spiega il significato di consumatore aumentato, cosa rappresenta per l’analytics e la business intelligence (BI) e perché dovresti prestare attenzione a questo fenomeno.

Cosa significa consumatore aumentato?

Il consumatore aumentato è qualsiasi professionista aziendale che utilizza funzionalità di analytics automatizzate, contestuali e basate sull’IA come parte del proprio flusso di lavoro per l’analisi dei dati.

Ciò che distingue il consumatore aumentato dagli utenti tradizionali di analytics è il fatto che non si affida ai dashboard tradizionali come metodo principale o unico per analizzare i propri dati.

Storicamente, dashboard e report predefiniti sono stati considerati dalle aziende il metodo principale attraverso cui gli utenti di analytics monitorano, esplorano e analizzano i propri dati.

Oggi, invece, gli utenti hanno un accesso più semplice a funzionalità avanzate come il monitoraggio aziendale automatizzato (ABM) e le query in linguaggio naturale (NLQ) durante l’esplorazione dei dati.

Questi strumenti, insieme ad altre funzionalità basate sull’intelligenza artificiale e sul machine learning, rientrano nel concetto di augmented analytics, un termine di settore coniato per la prima volta dalle società di consulenza alla fine degli anni 2010. Tra gli utenti comuni delle soluzioni di analytics, il termine più utilizzato per descrivere questi potenti strumenti è AI analytics.

Perché il consumatore aumentato è importante

Fornire semplicemente un dashboard a un utente e aspettarsi che sappia esattamente come individuare un insight, o che comprenda con precisione cosa stanno comunicando i dati quando sono presenti così tante informazioni, non è sufficiente per garantire che ottenga valore o utilizzi effettivamente la soluzione BI fornita.

Ciò è dovuto ai limiti dei dashboard tradizionali privi di funzionalità di analytics basate sull’IA:

• Gli utenti devono esplorare manualmente i dati del dashboard per capire cosa è successo
• Gli utenti devono determinare autonomamente quale azione intraprendere, senza indicazioni che confermino se sia quella corretta
• Gli utenti potrebbero non possedere un livello sufficiente di conoscenza dell’analytics per andare oltre gli insight superficiali

Le persone che utilizzano esclusivamente i dashboard finiscono per non sfruttare appieno le potenzialità dell’analytics, dedicano troppo tempo alla ricerca di risposte, devono coinvolgere un analista per aiutarle a estrarre insight dai dati oppure arrivano a conclusioni errate e prendono decisioni potenzialmente sbagliate.

Tuttavia, le nuove esperienze utente aumentate all’interno delle piattaforme di BI e analytics hanno semplificato il modo in cui i professionisti aziendali possono identificare quali insight siano più importanti e attuabili per loro, utilizzando strumenti come gli insight assistiti dalla macchina e gli avvisi automatizzati.

Questi strumenti non sostituiscono il dashboard, ma agiscono piuttosto come potenti estensioni, rendendo più facile e veloce esplorare e comprendere ciò che i dati stanno comunicando.

In sintesi, i normali consumatori di informazioni stanno rapidamente diventando consumatori aumentati grazie alla diffusione delle tecnologie di augmented analytics negli strumenti di business intelligence che utilizziamo quotidianamente, sempre più semplici e intuitivi da usare.

Quali funzionalità utilizzano i consumatori aumentati?

Augmented analytics: L’IA e il machine learning, le interfacce conversazionali e le query in linguaggio naturale agiscono come estensioni dei dashboard predefiniti. Aiutano gli utenti comuni ad automatizzare il modo in cui esplorano i cambiamenti (anomalie, pattern, valori anomali e tendenze) nei dati e negli indicatori chiave di performance (KPI) dell’azienda, consentendo loro di intraprendere azioni sulla base di nuove domande. Yellowfin offre funzionalità di augmented analytics come parte della funzione integrata Assisted Insights.

Monitoraggio aziendale automatizzato: Il monitoraggio e l’analisi automatici dei dati avvisano immediatamente gli utenti in caso di cambiamenti critici, aiutandoli a reagire molto più rapidamente agli eventi e a individuare pattern e tendenze più rilevanti senza dover esplorare continuamente i dati manualmente. Yellowfin offre il monitoraggio aziendale automatizzato tramite la funzionalità Signals.

Analytics contestuale: Insight contestualizzati forniti agli utenti aziendali esattamente nel momento in cui consultano i dati e devono intraprendere un’azione, senza dover coinvolgere un analista o cambiare contesto applicativo per trovare ulteriori informazioni. L’analytics viene integrato in modo da diventare una parte integrante e fluida dell’esperienza del prodotto.

Data storytelling: La possibilità di creare e condividere storie basate sui dati all’interno della stessa piattaforma di analytics riduce la necessità per gli utenti di partire da un dashboard predefinito e di proseguire poi manualmente o attraverso strumenti aumentati alla ricerca di ulteriori insight. Queste storie aiutano a spiegare il contesto che si cela dietro i numeri e a evidenziare in modo coinvolgente i cambiamenti più significativi per l’azienda. Yellowfin Stories ne è un esempio.

Come prepararsi al consumatore aumentato

Il cambiamento di approccio e progettazione dell’analytics, da un modello incentrato sull’analista a uno incentrato sul consumatore, ha consentito agli utenti di ottenere più valore dai propri dati che mai. Tuttavia, è ancora necessario compiere alcuni passaggi fondamentali per garantire che gli utenti sfruttino al meglio questi strumenti nella soluzione BI scelta.

Valuta gli strumenti BI esistenti confrontandoli con i leader di mercato che offrono esperienze di analytics aumentato agli utenti e verifica se esiste un divario nella tua offerta che potrebbe essere colmato.

Sviluppa la cultura dei dati all’interno della tua organizzazione per accelerare la fiducia e l’adozione di questi strumenti. È una cosa dire che sono facili da utilizzare, ma se i tuoi utenti non comprendono in che modo possano trarne vantaggio, potrebbero continuare a fare affidamento principalmente sui dashboard tradizionali per ottenere insight aziendali, e questo non è l’ideale.

Infine, dedica del tempo a mostrare ai tuoi utenti come sfruttare questi strumenti per aumentare il proprio impatto.