Fedezze fel, hogyan alakĂtja át a termĂ©szetes nyelvi feldolgozás (NLP) az adatelemzĂ©st a kiterjesztett analitikában, gyorsabb Ă©s intuitĂvabb betekintĂ©st nyĂşjtva a globális vállalatok számára.
Kiterjesztett analitika: Betekintések feltárása NLP-alapú lekérdezésekkel
A mai adatközpontĂş világban a szervezetek világszerte folyamatosan keresik a mĂłdját, hogyan hozhatják ki a legtöbb Ă©rtĂ©ket adataikbĂłl. A kiterjesztett analitika, amely a mestersĂ©ges intelligenciát (MI) Ă©s a gĂ©pi tanulást (ML) használja fel az adatelemzĂ©si kĂ©pessĂ©gek javĂtására, gyorsan meghatározĂłvá válik. A kiterjesztett analitika egyik kulcsfontosságĂş eleme a termĂ©szetes nyelvi feldolgozás (NLP) használata, amely lehetĹ‘vĂ© teszi a felhasználĂłk számára, hogy intuitĂvabb Ă©s hozzáfĂ©rhetĹ‘bb mĂłdon kĂ©rdezzĂ©k le az adatokat. Ez a bejegyzĂ©s az NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sek világába merĂĽl el a kiterjesztett analitikában, feltárva annak elĹ‘nyeit, megvalĂłsĂtási stratĂ©giáit Ă©s lehetsĂ©ges hatását a világmĂ©retű vállalatokra.
Mi az a kiterjesztett analitika?
A kiterjesztett analitika automatizálja az adatelemzĂ©s számos aspektusát, beleĂ©rtve az adatelĹ‘kĂ©szĂtĂ©st, a betekintĂ©sek generálását Ă©s az adatvizualizáciĂłt. LehetĹ‘vĂ© teszi minden kĂ©pzettsĂ©gi szintű felhasználĂł számára, hogy felfedezze az adatokat, mintázatokat találjon Ă©s cselekvĂ©sre ösztönzĹ‘ betekintĂ©seket generáljon anĂ©lkĂĽl, hogy speciális technikai szakĂ©rtelemre lenne szĂĽksĂ©ge. Ezen feladatok automatizálásával a kiterjesztett analitika felszabadĂtja az adatelemzĹ‘ket Ă©s adatkutatĂłkat, hogy összetettebb Ă©s stratĂ©giai kezdemĂ©nyezĂ©sekre összpontosĂthassanak.
Gondoljon a kiterjesztett analitikára mint egy intelligens asszisztensre az adatelemzĂ©shez. Nem helyettesĂti az emberi elemzĹ‘ket, hanem kiegĂ©szĂti kĂ©pessĂ©geiket olyan eszközökkel Ă©s technolĂłgiákkal, amelyek automatizálják az unalmas feladatokat Ă©s feltárják az adatokban rejlĹ‘ rejtett mintázatokat.
A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) szerepe
A termĂ©szetes nyelvi feldolgozás (NLP) a mestersĂ©ges intelligencia egy olyan ága, amely arra összpontosĂt, hogy a számĂtĂłgĂ©peket kĂ©pessĂ© tegye az emberi nyelv megĂ©rtĂ©sĂ©re, Ă©rtelmezĂ©sĂ©re Ă©s generálására. A kiterjesztett analitika kontextusában az NLP lehetĹ‘vĂ© teszi a felhasználĂłk számára, hogy termĂ©szetes nyelvi lekĂ©rdezĂ©sekkel interakciĂłba lĂ©pjenek az adatokkal, ahelyett, hogy bonyolult kĂłdot vagy technikai szakzsargont használnának. Ez jelentĹ‘sen csökkenti az adatelemzĂ©shez valĂł hozzáfĂ©rĂ©s korlátját, Ăgy a szervezet szĂ©lesebb felhasználĂłi köre számára teszi elĂ©rhetĹ‘vĂ©.
Képzelje el, hogy felteheti az adatainak a kérdést: "Melyek voltak a legkelendőbb termékeink Európában az elmúlt negyedévben?" és azonnali, pontos választ kap. Ez az NLP ereje a kiterjesztett analitikában.
Az NLP-alapú lekérdezések előnyei a kiterjesztett analitikában
Az NLP integrálása a kiterjesztett analitikába számos előnnyel jár minden méretű vállalkozás számára, többek között:
1. Megnövelt hozzáférhetőség és felhasználói elfogadás
Az NLP szĂ©lesebb felhasználĂłi kör számára teszi hozzáfĂ©rhetĹ‘vĂ© az adatelemzĂ©st, beleĂ©rtve azokat is, akik nem rendelkeznek adattudományi vagy programozási szakĂ©rtelemmel. Azáltal, hogy lehetĹ‘vĂ© teszi a felhasználĂłk számára a termĂ©szetes nyelvű adatlekĂ©rdezĂ©st, az NLP kikĂĽszöböli a bonyolult kĂłdok vagy technikai szakzsargon szĂĽksĂ©gessĂ©gĂ©t, megkönnyĂtve az ĂĽzleti felhasználĂłk számára az adatok feltárását Ă©s a betekintĂ©sek generálását.
PĂ©lda: Egy multinacionális vállalat marketing menedzsere könnyen lekĂ©rdezheti az Ă©rtĂ©kesĂtĂ©si adatokat, hogy megĂ©rtse a kampány teljesĂtmĂ©nyĂ©t anĂ©lkĂĽl, hogy az IT-rĂ©szlegre támaszkodna.
2. Gyorsabb betekintés-generálás
Az NLP felgyorsĂtja a betekintĂ©s-generálás folyamatát azáltal, hogy lehetĹ‘vĂ© teszi a felhasználĂłk számára az adatok gyors Ă©s egyszerű lekĂ©rdezĂ©sĂ©t Ă©s a valĂłs idejű válaszok fogadását. Ez kikĂĽszöböli az idĹ‘igĂ©nyes manuális adatelemzĂ©st, Ă©s lehetĹ‘vĂ© teszi a felhasználĂłk számára, hogy az eredmĂ©nyek Ă©rtelmezĂ©sĂ©re Ă©s a tájĂ©kozott döntĂ©shozatalra összpontosĂtsanak.
PĂ©lda: Egy ellátási lánc menedzser gyorsan azonosĂthatja a szűk keresztmetszeteket az ellátási láncban termĂ©szetes nyelvű lekĂ©rdezĂ©sekkel, lehetĹ‘vĂ© tĂ©ve a lehetsĂ©ges fennakadások proaktĂv kezelĂ©sĂ©t.
3. Fejlettebb adatműveltség
Azáltal, hogy az adatelemzĂ©st hozzáfĂ©rhetĹ‘bbĂ© Ă©s intuitĂvabbá teszi, az NLP segĂt javĂtani az adatműveltsĂ©get az egĂ©sz szervezetben. Ahogy egyre több felhasználĂł lĂ©p kapcsolatba az adatokkal Ă©s generál betekintĂ©seket, jobban megĂ©rtik az adatokat Ă©s azok döntĂ©shozatalt támogatĂł potenciálját.
PĂ©lda: Egy Ă©rtĂ©kesĂtĂ©si csapat NLP segĂtsĂ©gĂ©vel megĂ©rtheti az ĂĽgyfelek viselkedĂ©sĂ©t Ă©s preferenciáit, ami hatĂ©konyabb Ă©rtĂ©kesĂtĂ©si stratĂ©giákhoz Ă©s jobb ĂĽgyfĂ©lkapcsolatokhoz vezet.
4. Továbbfejlesztett együttműködés
Az NLP megkönnyĂti az egyĂĽttműködĂ©st, mivel lehetĹ‘vĂ© teszi a felhasználĂłk számára, hogy könnyen megosszák a betekintĂ©seket Ă©s eredmĂ©nyeket másokkal. Az adatok Ă©s betekintĂ©sek leĂrására használt termĂ©szetes nyelv segĂtsĂ©gĂ©vel a felhasználĂłk hatĂ©konyabban kommunikálhatnak a kollĂ©gákkal Ă©s az Ă©rdekelt felekkel, fĂĽggetlenĂĽl azok technikai hátterĂ©tĹ‘l.
PĂ©lda: Egy pĂ©nzĂĽgyi csapat NLP segĂtsĂ©gĂ©vel Ă©rthetĹ‘en Ă©s tömören magyarázhatja el a pĂ©nzĂĽgyi teljesĂtmĂ©nyt a felsĹ‘ vezetĂ©snek, biztosĂtva, hogy mindenki megĂ©rtse a legfontosabb tanulságokat.
5. Az adatok demokratizálása
Az NLP demokratizálja az adatokat azáltal, hogy a szervezet szélesebb közönsége számára teszi elérhetővé. Ez felhatalmazza a felhasználókat, hogy minden szinten adatvezérelt döntéseket hozzanak, ami tájékozottabb és hatékonyabb eredményekhez vezet.
PĂ©lda: Az ĂĽgyfĂ©lszolgálati kĂ©pviselĹ‘k NLP segĂtsĂ©gĂ©vel gyorsan hozzáfĂ©rhetnek az ĂĽgyfĂ©ladatokhoz Ă©s szemĂ©lyre szabott támogatást nyĂşjthatnak, javĂtva az ĂĽgyfĂ©lelĂ©gedettsĂ©get Ă©s a hűsĂ©get.
Hogyan működnek az NLP-alapú lekérdezések a kiterjesztett analitikában
Az NLP-alapú lekérdezések használatának folyamata a kiterjesztett analitikában általában a következő lépéseket foglalja magában:
- FelhasználĂłi bevitel: A felhasználĂł beĂr egy termĂ©szetes nyelvű lekĂ©rdezĂ©st az analitikai platformba. PĂ©ldául: "Mutasd meg az elmĂşlt Ă©v Ă©rtĂ©kesĂtĂ©si trendjĂ©t Japánban."
- NLP motor feldolgozása: Az NLP motor elemzi a lekĂ©rdezĂ©st, hogy megĂ©rtse a felhasználĂł szándĂ©kát Ă©s azonosĂtsa a releváns adatelemeket. Ez olyan feladatokat foglal magában, mint:
- Tokenizálás: A lekérdezés felbontása egyedi szavakra vagy tokenekre.
- SzĂłfaji cĂmkĂ©zĂ©s: Az egyes szavak nyelvtani szerepĂ©nek azonosĂtása (pl. fĹ‘nĂ©v, ige, mellĂ©knĂ©v).
- NĂ©vfelismerĂ©s (NER): NevesĂtett entitások, pĂ©ldául helyszĂnek, szervezetek Ă©s termĂ©kek azonosĂtása Ă©s osztályozása.
- Szándékfelismerés: A felhasználó általános céljának vagy szándékának meghatározása.
- Entitás-összekapcsolás: Az azonosĂtott entitások összekapcsolása a releváns adatelemekkel az alapul szolgálĂł adatforrásokban.
- Lekérdezés generálása: Az NLP motor lekérdezés-értelmezése alapján a rendszer létrehoz egy strukturált lekérdezést (pl. SQL), amelyet végre lehet hajtani az adatforrásokon.
- Adatkinyerés: A strukturált lekérdezés végrehajtódik az adatforrásokon, és a releváns adatok kinyerésre kerülnek.
- EredmĂ©ny megjelenĂtĂ©se: A kinyert adatokat a felhasználĂł számára világos Ă©s tömör formában jelenĂtik meg, pĂ©ldául diagram, grafikon vagy táblázat formájában. A rendszer narratĂv összefoglalĂłt is generálhat az eredmĂ©nyekrĹ‘l.
MegvalĂłsĂtási stratĂ©giák az NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sekhez
Az NLP-alapú lekérdezések sikeres bevezetése a kiterjesztett analitikában gondos tervezést és végrehajtást igényel. Íme néhány kulcsfontosságú stratégia, amelyet érdemes megfontolni:
1. Válassza ki a megfelelő technológiai platformot
Válasszon olyan kiterjesztett analitikai platformot, amely robusztus NLP-kĂ©pessĂ©geket kĂnál Ă©s szĂ©les körű adatforrásokat támogat. Vegye figyelembe az olyan tĂ©nyezĹ‘ket, mint a platform pontossága, skálázhatĂłsága Ă©s használatának egyszerűsĂ©ge.
PĂ©lda: Számos vezetĹ‘ analitikai platform, mint pĂ©ldául a Tableau, a Qlik Ă©s a Microsoft Power BI, beĂ©pĂtett NLP-kĂ©pessĂ©geket kĂnál, vagy integrálhatĂł harmadik fĂ©ltĹ‘l származĂł NLP-motorokkal.
2. TanĂtsa be az NLP motort
TanĂtsa be az NLP motort a szervezet adatainak Ă©s ĂĽzleti nyelvezetĂ©nek reprezentatĂv mintáján. Ez segĂt a motornak pontosan megĂ©rteni a felhasználĂłi lekĂ©rdezĂ©seket Ă©s releváns eredmĂ©nyeket generálni. Ez a folyamat adatkutatĂłkkal valĂł egyĂĽttműködĂ©st igĂ©nyelhet az NLP-modellek finomhangolásához.
PĂ©lda: Használjon egy törtĂ©nelmi Ă©rtĂ©kesĂtĂ©si adatokbĂłl Ă©s ĂĽgyfĂ©l-interakciĂłkbĂłl állĂł adathalmazt az NLP motor betanĂtásához a gyakori Ă©rtĂ©kesĂtĂ©ssel kapcsolatos lekĂ©rdezĂ©sek megĂ©rtĂ©sĂ©re.
3. Határozzon meg egyértelmű adatkezelési irányelveket
Hozzon lĂ©tre egyĂ©rtelmű adatkezelĂ©si irányelveket az adatminĹ‘sĂ©g, a pontosság Ă©s a következetessĂ©g biztosĂtása Ă©rdekĂ©ben. Ez elengedhetetlen ahhoz, hogy az NLP motor kĂ©pes legyen pontosan Ă©rtelmezni Ă©s elemezni az adatokat.
PĂ©lda: Vezessen be adatĂ©rvĂ©nyesĂtĂ©si szabályokat annak biztosĂtására, hogy minden adatmezĹ‘ megfelelĹ‘en formázott Ă©s pontos informáciĂłkat tartalmazzon.
4. BiztosĂtson felhasználĂłi kĂ©pzĂ©st Ă©s támogatást
BiztosĂtson a felhasználĂłknak kĂ©pzĂ©st Ă©s támogatást, hogy hatĂ©konyan tudják használni az NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©seket. Ez elĹ‘segĂti az elfogadást Ă©s biztosĂtja, hogy a felhasználĂłk Ă©rtĂ©kes betekintĂ©seket tudjanak generálni az adatokbĂłl.
PĂ©lda: Fejlesszen ki kĂ©pzĂ©si anyagokat Ă©s workshopokat, hogy megtanĂtsa a felhasználĂłkat a hatĂ©kony NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sek megfogalmazására Ă©s az eredmĂ©nyek Ă©rtelmezĂ©sĂ©re.
5. Figyelje Ă©s Ă©rtĂ©kelje a teljesĂtmĂ©nyt
Folyamatosan figyelje Ă©s Ă©rtĂ©kelje az NLP motor teljesĂtmĂ©nyĂ©t a fejlesztĂ©si terĂĽletek azonosĂtása Ă©rdekĂ©ben. Ez segĂt biztosĂtani, hogy a motor pontosan Ă©rtse a felhasználĂłi lekĂ©rdezĂ©seket Ă©s releváns eredmĂ©nyeket generáljon. Kövesse nyomon az olyan metrikákat, mint a lekĂ©rdezĂ©sek sikeressĂ©gi aránya, a felhasználĂłi elĂ©gedettsĂ©g Ă©s a betekintĂ©sig eltelt idĹ‘.
PĂ©lda: Rendszeresen vizsgálja felĂĽl a felhasználĂłi visszajelzĂ©seket Ă©s a lekĂ©rdezĂ©si naplĂłkat a gyakori hibák vagy azon terĂĽletek azonosĂtására, ahol az NLP motor nehezen Ă©rti a felhasználĂłi szándĂ©kot.
Használati esetek az NLP-alapú lekérdezésekhez a kiterjesztett analitikában
Az NLP-alapú lekérdezések széles körben alkalmazhatók különböző iparágakban és funkciókban. Íme néhány példa:
1. ÉrtĂ©kesĂtĂ©si elemzĂ©s
Az Ă©rtĂ©kesĂtĂ©si csapatok NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sekkel elemezhetik az Ă©rtĂ©kesĂtĂ©si adatokat, azonosĂthatják a trendeket Ă©s megĂ©rthetik az ĂĽgyfelek viselkedĂ©sĂ©t. PĂ©ldául feltehetnek ilyen kĂ©rdĂ©seket:
- "Melyek voltak a legkelendőbb termékeink az elmúlt hónapban?"
- "Mely Ă©rtĂ©kesĂtĂ©si kĂ©pviselĹ‘k lĂ©ptĂ©k tĂşl a kvĂłtájukat az elmĂşlt negyedĂ©vben?"
- "Mi az átlagos üzletméret Észak-Amerikában?"
2. Marketingkampány-elemzés
A marketingcsapatok NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sekkel elemezhetik a kampányok teljesĂtmĂ©nyĂ©t, megĂ©rthetik az ĂĽgyfelek elkötelezĹ‘dĂ©sĂ©t Ă©s optimalizálhatják a marketingkiadásokat. PĂ©ldául feltehetnek ilyen kĂ©rdĂ©seket:
- "Melyik marketingkampány generálta a legtöbb érdeklődőt?"
- "Mi az e-mail kampányunk átkattintási aránya?"
- "Mi a közösségi média hirdetéseink megtérülése?"
3. Ügyfélszolgálati elemzés
Az ĂĽgyfĂ©lszolgálati csapatok NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sekkel elemezhetik az ĂĽgyfĂ©l-visszajelzĂ©seket, azonosĂthatják a problĂ©más terĂĽleteket Ă©s javĂthatják az ĂĽgyfĂ©lelĂ©gedettsĂ©get. PĂ©ldául feltehetnek ilyen kĂ©rdĂ©seket:
- "Melyek a leggyakoribb ügyfélpanaszok?"
- "Mennyi az ügyfélszolgálati jegyek átlagos megoldási ideje?"
- "Milyen az ügyfélelégedettségi pontszám a termékünkre vonatkozóan?"
4. Pénzügyi elemzés
A pĂ©nzĂĽgyi csapatok NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sekkel elemezhetik a pĂ©nzĂĽgyi adatokat, azonosĂthatják a trendeket Ă©s figyelemmel kĂsĂ©rhetik a pĂ©nzĂĽgyi teljesĂtmĂ©nyt. PĂ©ldául feltehetnek ilyen kĂ©rdĂ©seket:
- "Mennyi volt a bevételünk az elmúlt negyedévben?"
- "Mekkorák a működési költségeink?"
- "Mekkora a nettĂł haszonkulcsunk?"
5. Ellátási lánc menedzsment
Az ellátási lánc menedzserek NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sekkel elemezhetik az ellátási lánc adatait, azonosĂthatják a szűk keresztmetszeteket Ă©s optimalizálhatják a kĂ©szletszinteket. PĂ©ldául feltehetnek ilyen kĂ©rdĂ©seket:
- "Mennyi a beszállĂtĂłink átlagos átfutási ideje?"
- "Mekkora a készletforgási sebességünk?"
- "Melyek a leggyakoribb ellátási lánc zavarok?"
KihĂvások Ă©s megfontolások
Bár az NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sek jelentĹ‘s elĹ‘nyökkel járnak, vannak kihĂvások Ă©s megfontolandĂł szempontok is:
1. Adatminőség és pontosság
Az NLP-alapú lekérdezések pontossága az alapul szolgáló adatok minőségétől és pontosságától függ. Ha az adatok hiányosak, következetlenek vagy pontatlanok, az NLP motor helytelen vagy félrevezető eredményeket generálhat.
2. Kétértelműség és kontextus
A természetes nyelv kétértelmű lehet, és az NLP motor nehezen értheti meg a felhasználó szándékát, ha a lekérdezés nem egyértelmű vagy specifikus. Fontos, hogy a motort elegendő kontextussal lássuk el a lekérdezés pontos értelmezéséhez.
3. Adatbiztonság és adatvédelem
Fontos biztosĂtani az adatbiztonságot Ă©s az adatvĂ©delmet az NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sek használatakor. Vezessen be megfelelĹ‘ biztonsági intĂ©zkedĂ©seket az Ă©rzĂ©keny adatokhoz valĂł jogosulatlan hozzáfĂ©rĂ©s megakadályozására.
4. TorzĂtás Ă©s mĂ©ltányosság
Az NLP modellek torzĂtottak lehetnek, ha torzĂtott adatokon tanĂtják Ĺ‘ket. Fontos tisztában lenni a lehetsĂ©ges torzĂtásokkal Ă©s lĂ©pĂ©seket tenni azok mĂ©rsĂ©klĂ©sĂ©re, hogy az eredmĂ©nyek mĂ©ltányosak Ă©s torzĂtásmentesek legyenek.
5. SkálázhatĂłság Ă©s teljesĂtmĂ©ny
Ahogy az adatok mennyisĂ©ge Ă©s a felhasználĂłk száma növekszik, fontos biztosĂtani, hogy az NLP motor kĂ©pes legyen skálázĂłdni a megnövekedett igĂ©nyekhez. Ez erĹ‘sebb hardverbe valĂł befektetĂ©st vagy az NLP algoritmusok optimalizálását teheti szĂĽksĂ©gessĂ©.
Az NLP-alapú lekérdezések jövője a kiterjesztett analitikában
Az NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sek jövĹ‘je a kiterjesztett analitikában fĂ©nyes. Ahogy az NLP technolĂłgia tovább fejlĹ‘dik, várhatĂłan mĂ©g kifinomultabb Ă©s intuitĂvabb mĂłdokat fogunk látni az adatokkal valĂł interakciĂłra. NĂ©hány lehetsĂ©ges jövĹ‘beli fejlesztĂ©s a következĹ‘ket foglalja magában:
- Fejlettebb NLP modellek: Az NLP modellek pontosabbá válnak és képesek lesznek megérteni a bonyolult lekérdezéseket és a nyelvi árnyalatokat.
- Kontextus-érzékeny analitika: Az NLP motorok képesek lesznek megérteni a felhasználó lekérdezésének kontextusát, és relevánsabb és személyre szabottabb eredményeket nyújtani.
- Automatizált adatelĹ‘kĂ©szĂtĂ©s: Az NLP-t az adatelĹ‘kĂ©szĂtĂ©si feladatok, pĂ©ldául az adattisztĂtás Ă©s -átalakĂtás automatizálására fogják használni.
- ProaktĂv betekintĂ©sek: Az NLP-t arra fogják használni, hogy proaktĂvan azonosĂtsa a betekintĂ©seket Ă©s mintázatokat az adatokban, mĂ©g mielĹ‘tt a felhasználĂł kĂ©rdĂ©st tenne fel.
- IntegráciĂł más MI technolĂłgiákkal: Az NLP-t integrálni fogják más MI technolĂłgiákkal, mint pĂ©ldául a számĂtĂłgĂ©pes látás Ă©s a robotika, hogy mĂ©g erĹ‘sebb Ă©s intelligensebb rendszereket hozzanak lĂ©tre.
Következtetés
Az NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sek átalakĂtják a vállalkozások adatelemzĂ©si mĂłdját, hozzáfĂ©rhetĹ‘bbĂ©, intuitĂvabbá Ă©s hatĂ©konyabbá tĂ©ve azt. Azáltal, hogy felhatalmazza a felhasználĂłkat a termĂ©szetes nyelvű adatlekĂ©rdezĂ©sre, az NLP demokratizálja az adatelemzĂ©st, Ă©s lehetĹ‘vĂ© teszi a szervezetek számára, hogy minden eddiginĂ©l gyorsabban generáljanak Ă©rtĂ©kes betekintĂ©seket. Ahogy az NLP technolĂłgia tovább fejlĹ‘dik, várhatĂłan mĂ©g innovatĂvabb alkalmazásokat láthatunk az NLP-alapĂş lekĂ©rdezĂ©sek terĂ©n a kiterjesztett analitikában, ami további fejlĹ‘dĂ©st fog eredmĂ©nyezni az ĂĽzleti intelligencia Ă©s a döntĂ©shozatal terĂ©n világszerte.
Az NLP alkalmazása a kiterjesztett analitikában már nem luxus, hanem szĂĽksĂ©gszerűsĂ©g azon szervezetek számára, amelyek versenykĂ©pesek akarnak maradni a mai adatközpontĂş környezetben. A bejegyzĂ©sben vázolt stratĂ©giák megvalĂłsĂtásával a vállalkozások felszabadĂthatják adataik teljes potenciálját Ă©s jelentĹ‘s versenyelĹ‘nyre tehetnek szert.