تحول در تصمیم‌گیری تجاری: هوش مصنوعی و تحلیل‌های عامل‌محور
تحلیل‌های مبتنی بر داده، به‌عنوان یک روش ضروری برای بقاء در دنیای رقابتی امروز، توجه ویژه‌ای را به خود جلب کرده است. طبق یک نظرسنجی از Salesforce، ۷۶ درصد از رهبران کسب‌وکار به شدت تحت فشار هستند تا تصمیمات خود را با استناد به داده‌ها پشتیبانی کنند. با افزایش حجم داده‌های خام در دنیای کسب‌وکار، اعتماد رهبران به استفاده از داده‌ها برای تصمیم‌گیری به‌طور چشمگیری کاهش یافته و این احساس بی‌اعتمادی، فرصت‌های لازم برای پیشرفت و بقا را محدود کرده است.
به گفته ساوتارد جونز، مدیر ارشد محصول در Tableau، اکثر مدیران اجرایی به تحلیلگران داده دسترسی ندارند و آموزش لازم برای استفاده مؤثر از داده‌ها را نیز ندارند. اینجاست که تحلیل‌های عامل‌محور، به‌عنوان نسل جدید هوش تجاری، به کمک می‌آیند. این نوع آنالیز به کاربرانی که شاید تجربه‌ای در تجزیه و تحلیل داده نداشته باشند این امکان را می‌دهد که با هوش مصنوعی خودکار همکاری کرده و وظایف تکراری مانند آماده‌سازی داده‌ها را به طور خودکار انجام دهند.
تحلیل‌های عامل‌محور، توانایی شناسایی الگوها و ناهنجاری‌های موجود در داده‌ها را داشته و به کاربران، نه تنها بینش‌های مستقیم، بلکه اقدامات پیشنهادی را نیز به‌صورت فعال ارائه می‌دهند. یک دیدگاه سنتی این است که بخش بزرگی از داده‌های ارزشمند به دلیل ترس، پیچیدگی یا زمان‌بر بودن آن، دست‌نخورده باقی می‌مانند. بنابراین، این تحلیل‌ها پلی می‌زنند بین داده و بینش که می‌تواند کسب‌وکارها را به پیشبرد بهتری هدایت کند.
به‌عنوان مثال، Tableau Next، یک راه‌حل تحلیل عامل‌محور از Salesforce، قادر است بدون نیاز به پرسش‌های خاص، الگوها و تغییرات کلیدی در داده‌ها را به‌طور خودکار شناسایی کند. این سیستم با قابلیت‌های استخراج متن به زبان طبیعی، به کاربران بینش‌های بلافاصله و مفهومی در جریان کارهای روزانه خود ارائه می‌دهد.
در دنیای پیچیده امروز، مدیران باید پاسخ‌های فوری و مرتبط با کسب‌وکار خود را دریافت کنند، اما بسیاری از آنها از نیاز به داشبوردهای متعددی که تاریخ مصرفشان به پایان رسیده، ناامید هستند. تحلیل‌های عامل‌محور با ارائه پاسخ‌های تعاملی در لحظه، انعطاف‌پذیری بیشتری را برای رهبران فراهم می‌آورد.
از آنجایی که تحت‌ساخت‌های داده‌ای خوب و منسجم برای موفقیت این تحلیل‌ها شرط اولیه به حساب می‌آید، برطرف کردن این محدودیت‌ها الزامی است. برای این منظور، داده‌ها باید پاک‌سازی، یکپارچه و نسبت به بافت کسب‌وکار غنی شوند تا از تجزیه و تحلیل بهتری برخوردار شوند.
افزودن لایه معنایی به داده‌ها، امکان استفاده از اطلاعات پیچیده را برای کاربران فراهم می‌آورد. Tableau Semantics به‌عنوان یک لایه معنایی عمل می‌کند و یک درک واحد و هم‌راستا از داده‌های تجاری را به تحلیلگران و هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.
این تحولات، نه تنها هوش تجاری را متحول می‌کند، بلکه داده‌های غنی و مفید را در دسترس تمامی اعضای یک سازمان قرار می‌دهد. تحلیل‌های عامل‌محور این امکان را فراهم می‌آورند که همه افراد، بدون وابستگی به ابزارهای دستی و پیچیده، توانایی تحلیل داده‌های خود را داشته باشند و در نتیجه، نوآوری و پیشرفت کسب‌وکارها تسهیل شود.