Analitik tertambah
Resiko

Munculnya penemuan data berbasis visual telah mendemokratisasikan analitik dengan memungkinkan sejumlah besar pengguna yang kurang teknis untuk menyiapkan dan menganalisis data menggunakan alat yang mudah digunakan, interaktif secara visual, namun jauh lebih canggih. Ketika alat dan kemampuan analitik menjadi lebih mudah diakses, para pemimpin BI harus memahami dampak dari teknologi baru, merencanakan adopsi pendekatan baru untuk BI dan analitik, berinvestasi dalam literasi data yang diperlukan bagi pengguna untuk memanfaatkan wawasan sepenuhnya, dan mengembangkan strategi untuk mengatasi dampak pada kemampuan BI dan penemuan data yang saat ini dimiliki.
Sampai saat ini, alat penemuan data membutuhkan analisis manual dan intervensi dan interpretasi manusia. Pendekatan ini tidak dapat diukur atau diperluas dalam lingkungan saat ini, mengingat pertumbuhan volume dan kompleksitas data yang eksponensial, dan fakta bahwa semua karyawan memerlukan wawasan untuk melakukan pekerjaan mereka. Augmented analytics mewakili gelombang gangguan pasar selanjutnya yang perlu dirangkul oleh para pemimpin data dan analitik untuk membangun dan mempertahankan keunggulan kompetitif, khususnya dalam industri yang mengalami transformasi digital. Upaya untuk menggabungkan augmented analytics kemungkinan akan menghadapi perlawanan karena beberapa alasan:
Ketergantungan pada proses analitik tradisional dan asumsi salah arah bahwa penemuan data manual melalui eksplorasi data interaktif dapat mengidentifikasi semua temuan yang dapat ditindaklanjuti dan relevan secara statistik
Persepsi bahwa augmented analytics tidak transparan dan merepresentasikan pendekatan "black box" untuk pengambilan keputusan
Ancaman terhadap keamanan kerja, karena remediasi beban kerja dan pendefinisian ulang proses kerja mengganggu status quo
Ketergantungan para pemimpin bisnis pada intuisi dan praktik pengambilan keputusan tradisional, dan penolakan mereka terhadap perubahan
Keyakinan bahwa kematangan analitik mengikuti proses pengembangan dan pematangan linier, sedemikian rupa sehingga analitik prediktif dan preskriptif hanya dapat dipertimbangkan setelah fondasi data yang solid telah ditetapkan
Tantangan-tantangan ini membutuhkan upaya yang terfokus dari para pemimpin data dan analitik untuk menantang proses dan pendekatan analitik saat ini, menunjukkan kesenjangan dan kekurangan dalam BI tradisional dan pendekatan penemuan data berbasis visual, dan menciptakan lingkungan dan budaya yang mendukung perubahan. Cara yang efektif untuk menunjukkan nilai potensial augmented analytic adalah mengidentifikasi masalah bisnis atau keputusan bisnis tertentu di mana upaya untuk menggunakan pendekatan tradisional ke BI gagal memberikan hasil yang relevan, tepat waktu, dan dapat ditindaklanjuti. Pendekatan ini dapat membantu pengguna bisnis membentuk hubungan yang relevan dan kontekstual antara masalah tertentu dan solusi teknis, mengidentifikasi kesenjangan, kesalahan atau masalah dalam proses analitik historis, dan meletakkan dasar untuk peluang yang disajikan oleh pendekatan baru yang lebih otomatis.
Pola dan wawasan yang sebelumnya tidak diketahui akan ditemukan menggunakan augmented analytic, yang harus digunakan untuk memperkuat argumen bahwa pendekatan manual tidak seefektif itu. Dalam banyak kasus, pendekatan manual mengarah pada asumsi yang salah dan bias karena hanya sebagian dari kombinasi data yang telah dianalisis, atau karena signifikansi statistik diasumsikan secara keliru. Namun, sebaliknya, tidak boleh diasumsikan bahwa semua temuan dan wawasan yang muncul melalui penggunaan augmented analytic harus diambil pada nilai nominal dan tidak perlu diverifikasi atau diuji. Sebagai gantinya, setiap temuan harus memberi tahu pembuat keputusan yang dapat menafsirkan wawasan yang ditemukan menggunakan pengalaman dan intuisi manusia untuk memutuskan tindakan yang akan diambil. Augmented analytics merupakan pendekatan baru untuk pemecahan masalah yang mendukung manusia dalam proses pengambilan keputusan. Ini memungkinkan waktu yang lebih cepat untuk wawasan dan, pada akhirnya, waktu yang lebih cepat untuk bertindak dan berdampak pada hasil bisnis.
Di luar risiko adopsi, memperoleh keterampilan literasi data yang diperlukan untuk penggunaan augmented analytic yang bertanggung jawab akan menjadi tantangan. Karena augmented analytic membuat wawasan yang dapat ditindaklanjuti tersedia bagi pengguna, mereka harus memberikan konteks, menafsirkan temuan, dan bertindak berdasarkan penemuan atau informasi preskriptif. Ini mengharuskan setiap orang (bukan hanya manajer) dalam organisasi untuk memiliki pengetahuan tentang analisis data, statistik, dan interpretasi. Organisasi perlu merekrut orang-orang dengan keterampilan analitik di semua kategori pekerjaan dan berinvestasi dalam literasi data sebagai prioritas berkelanjutan. Menurut penelitian yang dilakukan oleh CEB dan layanan data CEB TalentNeuron[pranala nonaktif permanen], permintaan untuk keterampilan terkait pekerjaan analisis dari 2012 hingga 2016 adalah 4,3 kali lebih tinggi di pekerjaan non-IT daripada di pekerjaan IT. Angka ini hanya akan meningkat karena analitik menjadi komponen yang diperlukan dari setiap pekerjaan.