تصاویر، ویدئوها و مقالات تولیدشده توسط هوش‌مصنوعی، حالا دیگر به یکی از گزینه‌های در دسترس و محبوب برای تولید محتوا تبدیل شده‌اند و افراد بسیاری پیش از آنکه به‌دنبال کمک فردی برای انجام چنین کارهایی باشند، به استفاده از ابزارهای AI فکر می‌کنند. در مدت اخیر و با روی کار آمدن «تجزیه‌وتحلیل افزوده» یا augmented analytics، زمزمه‌هایی از خودکارسازی بخش زیادی از فرآیندهای تحلیل داده به‌گوش می‌رسد و انتظار می‌رود شرکت‌های کوچک و متوسط و مدیران آنها، بدون نیاز به مداخله جدی یک متخصص داده، بتوانند کار تحلیل داده‌های سازمان را پیش ببرند و از آن برای خلق بینش و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک استفاده کنند. با این حال، سوالی که همچنان وجود دارد، آن است که آیا چنین رویکردی، کارآمدی لازم برای بهره‌مندی از مزایای تحلیل‌های داده‌ای را داراست و آیا به‌تدریج شرکت‌ها کاملا از تحلیلگران داده بی‌نیاز و تحلیلگران داده، بیکار خواهند شد؟

اهمیت تحلیل داده و استخراج بینش و راهکار از آنها برای کمک به تصمیم‌گیران سازمان‌ها، موضوعی است که در چند سال اخیر به‌شدت موردتاکید قرار گرفته است. باوجود این، فراهم‌ کردن مقدمات لازم برای تحلیل داده‌ها و استخدام متخصصی که این وظیفه را عهده‌دار شود، با چالش‌های زیادی همراه است. ناتوانی در جمع‌آوری اطلاعات از داده‌ها، بسیاری از کسب‌وکارها، به‌ویژه سازمان‌های کوچک و متوسط را به تلاش برای کشف روشی برای استفاده موثر از داده‌ها واداشته است.

با این حال، به‌نظر می‌رسد با پیشرفت‌های هوش‌مصنوعی، حتی اوضاع در این بخش نیز با پیشرفت‌هایی همراه باشد و با متد تجزیه‌وتحلیل افزوده (یا augmented analytics) ماجرا کمی متفاوت شود؛ به‌طوری که مدیران اجرایی و دیگر کارکنان سازمان‌ها که ممکن است تخصصی در بحث تحلیل داده نداشته باشند، بتوانند برای استخراج اطلاعات از دل داده‌ها وارد عمل شوند. در ادبیات فناوری، یکپارچه‌سازی تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین در قالب ابزارهای تحلیل داده را که با هدف کمک به انجام فرآیندهای تحلیل یا خودکارسازی آنها انجام می‌شود، تجزیه‌وتحلیل تقویت‌شده یا افزوده می‌گویند. با توصیفات انجام‌شده، به‌خوبی می‌توان دریافت که تجزیه‌وتحلیل افزوده، امکان دخیل کردن کاربران گسترده‌ای را برای خلق بینش از دل داده‌ها و بدون آنکه نیازی به بکارگیری متخصصان فنی باشد، میسر می‌کند.

تجزیه‌وتحلیل افزوده مدرن که تحت‌عنوان تحلیل‌های مبتنی بر هوش‌مصنوعی یا AI analytics نیز شناخته می‌شود، از فناوری‌های ابری و پلتفرم‌های تجزیه‌وتحلیل بهره می‌برد. چنین پلتفرم‌هایی کاربر را قادر می‌سازند تا بتواند داده‌های پیچیده را در طول چرخه عمر آن مدیریت و همزمان انواع ضروری تحلیل‌ها را نیز روی آن پیاده‌سازی کند. اکنون هوش‌مصنوعی توانسته است با خودکارسازی فرآیندها، بکارگیری تکنیک‌های پیشرفته و خلق بینش و ارائه اقدامات پیشنهادی، تمامی ابعاد تحلیل داده را بهبود ببخشد. ابزارهای تجزیه‌وتحلیل افزوده به کاربران در خلق سریع‌تر بینش، نگاه به داده‌ها از زوایای جدید و بهبود بهره‌وری کمک کرده و کاربران را با هر سطحی از دانش و مهارت در این زمینه قادر می‌سازد که بتوانند تصمیمات تجاری بهتری بگیرند. در نتیجه چنانچه بر سر دوراهی انتخاب متخصص و تحلیلگر داده هستید، بد نیست تجزیه‌وتحلیل افزوده را نیز در گوشه ذهن خود داشته باشید.

اگر بنا به مرور مزیت‌های بکارگیری تجزیه‌وتحلیل افزوده در بحث تحلیل داده باشد، می‌توان به تسریع ارزش‌آفرینی از طریق چنین ابزارهایی اشاره کرد. از آنجا که در این روش از ظرفیت‌های هوش‌مصنوعی و علم داده به‌صورت توأمان بهره گرفته می‌شود، فرآیند آماده‌سازی داده با سرعت بیشتری انجام می‌شود و تحلیل و مصورسازی داده نیز به‌گونه‌ای موثرتر پیش می‌رود؛ به‌این‌ترتیب فرآیند خلق بینش تسریع شده و بهره‌وری بهبود پیدا می‌کند. در بعد آماده‌سازی داده، به کمک الگوریتم‌ها می‌توان فرآیندهای دستی را خودکارسازی کرد. برای مثال می‌توان کاری کرد که پیشنهاد منابع مختلف داده، دسته‌بندی و انتقال داده‌ها تماما به‌صورت خودکار انجام شود. وقتی موعد مصورسازی داده می‌شود نیز، با یک «درگ ‌اند دراپ» ساده، تمامی گراف‌ها، نقشه‌ها و شاخص‌های مختلف به‌صورت خودکار ترسیم می‌شوند و مصورسازی داده‌ها عملیاتی می‌شود. در حقیقت علم داده و هوش‌مصنوعی با نور افکندن بر روابط مهم داده‌ها، همبستگی‌ها و موارد پرت، به کاربران کمک می‌کنند تا هنگام هدایت فرآیند اکتشافات خود، با اعتمادبه‌نفس بهتری عمل کنند.

از آنجا که کسب‌وکارها همواره در حال جمع‌آوری و تعامل با حجم عظیمی از داده‌ها هستند، ضروری است همه و نه فقط تحلیلگران یا دانشمندان داده، فرصت کسب ارزش از این داده‌ها را داشته باشند. از آنجا که کاربران می‌توانند با استفاده از زبان طبیعی به‌صورت مکالمه با ماشین تعامل داشته باشند و با تلاش بسیار، کمی کار مصورسازی داده‌ها را انجام دهند، پرورش نیروی کاری که سواد داده دارد، بسیار عملیاتی‌تر خواهد بود. با تمام مزایای ذکرشده، باید بکارگیری تجزیه‌وتحلیل افزوده در شرکت‌ها با چالش‌هایی نیز همراه است که باید دقت، مرتبط بودن داده‌ها، احتمال وجود سوگیری و وابستگی مقیاس‌پذیری آن به قدرت پردازشی سیستم‌ها را از جمله مهم‌ترین آنها به‌شمار آورد. اگرچه بکارگیری این ابزارهای جدید تا حد زیادی به خودکارسازی امور تحلیل داده کمک می‌کند، اما باید توجه داشت که هنوز نیاز به اعمال برخی مداخلات انسانی وجود دارد. نکته‌ای که نباید از آن غفلت شود، آن است که بیشتر مشکلات تجاری را نمی‌توان تنها با الگوریتم‌ها و یادگیری ماشینی حل کرد؛ آنها نیاز به تعامل و دیدگاه انسانی دارند. تجزیه‌وتحلیل افزوده، در واقع ترکیبی از کنجکاوی انسان و هوش‌مصنوعی است و به سازمان‌ها و مدیران‌شان اجازه می‌دهد از طریق تعاملات گفتاری، با داده‌های‌شان ارتباط برقرار کرده و به‌طورخودکار بینش ایجاد کنند. در نهایت، این بینش عمیق‌تر، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها را به‌همراه می‌آورد و عملکرد شرکت شما را بهبود می‌بخشد.