Jelaskan Alur Kerja Augmented Analytic dari Analitik tertambah

Saat ini, dalam bidang analitik, data scientist ataupun analis melakukan aktivitas berulang yg terdiri dari: menyiapkan data, menemukan pola pada data dan membangun model, membagi dan mengoperasikan penemuan dari data. Pendekatan augmented analytics mempercepat waktu yang diperlukan untuk mendapatkan wawasan akurat bagi pengguna bisnis dan menambah analisis mereka menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengotomatisasikan 3 proses analitik utama yang saat ini digunakan pada platform penemuan data berbasis visual.

Menyiapkan Data (Augmented Data preparation)

Persiapan data pada augmented analytics menggunakan algoritma untuk menemukan hubungan pada data, mendeskripsikan dan merekomendasikan pendekatan yang paling baik untuk membersikan, menyesuaikan, memperkaya, memanipulasi, dan memodelkan data dengan kemampuan untuk menangkap metadata dan garis turunan agar dapat digunakan kembali dan dikelola.

Menemukan pola pada data (Augmented Data Discovery)

Daripada analis secara manual menguji semua kombinasi data, maka diimplementasikan secara otomatis algoritma untuk mendeteksi korelasi, segmen, kelompok, outlier, dan relasi pada augmented analytics. Hanya hasil yang paling signifikan dan relevan secara statistiklah yang akan ditampilkan pada pengguna dalam bentuk visualisasi cerdas yang dioptimalkan untuk interpretasi pengguna. Menerapkan berbagai algoritma pada data secara paralel mengurangi risiko akan kehilangan wawasan yang penting pada data. Kebanyakan, platform penemuan data membuat model dasar terbuka untuk diinspeksi, diuji, dan divalidasi oleh data scientist spesialis. Hal ini penting untuk membangun kepercayaan dan memastikan keakuratan dari wawasan yang dihasilkan secara otomatis.

Otomatisasi pembelajaran mesin juga memasuki platform ilmu data (data science) untuk mempersingkat proses pembuatan fitur dan model. Pengguna dari augmented data discovery adalah orang bisnis atau citizen data scientist, dan luarannya adalah wawasan (baik visual maupun narasi dalam bahasa alami), sedangkan luaran dari ilmu data cerdas (smart data science) adalah model dan penggunanya adalah pakar data scientist . Tujuannya adalah untuk membuat data scientist spesialis lebih produktif dan model yang mereka buat tidak bias. Mengingat kelangkaan dari pakar data scientist dan permintaan yang semakin meningkat akan keterampilan mereka, diharapkan produktivitas yang lebih tinggi dan lebih banyak pekerjaan analitik perlu dilakukan oleh kelas data scientist baru juga.

Augmented data discovery dan augmented data science, serta pembelajaran mesin sama-sama mengurangi waktu eksplorasi dan identifikasi wawasan yang salah atau tidak relevan. Diperlukan proses kolaborasi antara keduanya untuk memfokuskan analis bisnis pada hal yang penting dan memberikan prototipe awal pada data scientist untuk mengeksplorasi dan mengoperasionalkan model untuk pola yang relevan saja. Baik analis dan data scientist menjadi lebih produktif dengan mengurangi fase eksperimen dan eksplorasi awal. Hal ini berdampak pada waktu yang lebih cepat untuk menghasilkan wawasan dan mengambil tindakan.

Perbedaan antara Platform Augmented Data Discovery dan Augmented Data Science

Platform augmented data discovery memberikan wawasan pada citizen data scientist. Sebuah model dihasilkan dan dapat ditanamkan pada aplikasi, setelah pemeriksaan lanjut oleh data scientist spesialis. Namun, sasaran atau luarannya adalah wawasan. Natural Language Query (NLQ) dan Natural Language Generation (NLG) merupakan fitur pengalaman pengguna yang penting. Sebaliknya, platform augmented data science, secara otomatis menghasilkan model baik bagi citizen data scientist maupun data scientist spesialis atau untuk ditanamkan. Platform ini membantu membangun model, mengelola siklus hidup, dan tata kelola. Perbedaan antara kedua platform hampir tidak kentara dan menyempit ke sebuah titik di mana konvergensi yang lebih besar mungkin terjadi.

Perbedaan antara Augmented Data Discovery dan Smart Visualization

Augmented data discovery harus dapat dibedakan secara jelas dari smart visualization. Yang terakhir adalah fitur deteksi pola yang secara otomatis menampilkan data dalam tipe, susunan, warna pembuatan label atau level detil visualisasi terbaik untuk mengoptimalkan wawasan untuk pengguna, tanpa manipulasi tambahan (filtering, sorting, label positioning, dll.).

Membagi dan mengoperasikan temuan dari data (Sharing and Operationalizing Findings from Data)

Platform BI modern dan analitik telah membuat kemajuan yang signifikan dengan cara membuat visualisasi dari data pada dashboard atau storyboard interaktif dan memberikan kapabilitas untuk membantu dalam hal berbagi dan bersosialisasi mengenai temuan yang didapat. Namun, visualisasi sering kali mengaburkan apa yang benar-benar signifikan dari sebuah data dan banyak pengguna tidak memiliki kemampuan untuk sepenuhnya menginterpretasikan wawasan berbasis visual yang signifikan secara statistik. Dengan penambahan bahasa alami, platform augmented data discovery secara otomatis menyajikan temuan melalui narasi secara tertulis atau lisan, bersama dengan visualisasi yang memberi tahu pengguna tentang apa yang paling penting bagi mereka untuk ditindaklanjuti.