什么是增强分析

2022-07-07 20:19:03 admin

简单来说,增强分析是指利用机器学习和自然语言处理 (NLP) 等人工智能 (AI) 技术实现增强的分析。机器学习技术能够让系统自动执行数据准备和洞察挖掘等复杂的分析流程,自然语言处理技术则支持用户(甚至是未经培训的业务用户)以会话形式提出数据问题,并轻松获取答案。

“增强分析”一词由 Gartner 于 2017 年提出。现如今,人们普遍认为增强分析将成为未来的商业智能 (BI) 和数据分析(包括预测分析)技术。


为什么增强分析至关重要?

挖掘大数据机遇 

在现代经济环境下,数据里蕴藏着极大的机遇。有了数据,企业可以明确一系列问题,比如何时生产怎样的产品、目标受众是谁、如何发展等等。然而,现如今的数据量过于庞大,人类无法不带偏见地自行解读数据,更不用说快速获得答案。因此,企业必须采用人工智能和机器学习等技术,从海量大数据中发掘出有意义的洞察。增强分析能够将数据科学与人工智能结合起来,帮助企业实时分析海量数据集,因此这项技术非常重要。

 

减少对数据科学家的依赖

分析流程包含一系列复杂且耗时的手动步骤,因此通常只能由数据科学家来执行。这些专业的分析师需要:

  • 收集多种来源的数据

  • 为执行分析准备数据

  • 执行分析

  • 发掘有意义的洞察

  • 让分析结果可视化

  • 以极具说服力的方式共享分析结果

  • 创建行动计划

然而,一个很现实的问题是,全球范围内的数据科学家资源稀缺,而且雇佣他们的成本很高。增强分析技术虽然无法代替数据科学家,却能帮助企业自动执行相关流程,比如数据收集、数据准备、数据清理和数据分析等流程,减少企业对数据科学家的依赖。

借助增强分析技术,数据科学家不仅能腾出更多时间,专注于解读分析结果等更重要的任务,还能为企业创造更高的价值。基于人工智能和机器学习的分析技术能够帮助他们建立容易被忽视的联系,更高效地获取更深入的洞察。此外,这些技术还能为业务分析师和平民数据科学家等其他分析人员提供支持,帮助他们提高洞察力,完成先前只能由专业的数据科学家执行的任务。


到 2025 年,数据科学家稀缺将不再是企业采用数据科学与机器学习技术的阻碍因素。-Gartner



向未经培训的用户普及数据分析 

增强分析很重要,还有一个原因是它能够让未经培训的“信息挖掘者”参与数据分析。增强分析技术能够自动执行复杂的分析流程,用户只需提问即可查询数据,因此即使是不具备数据科学技能的员工,也可以充分利用高级分析功能。机器学习技术可以为这些“信息挖掘者”提供指导,推荐接下来可以提出哪些问题,并建议从何处着手深入挖掘信息。

在增强分析用例中,查询答案将以现成的数据可视化形式呈现,如图表、图形和地图形式,用户无需自己创建。用户不必具备相关的专业知识,只需使用简单的命令就能查看这些可视化内容,将其整合到数据故事中,并与其他团队和领导层轻松共享。


分析技术的发展历程

近年来,分析和商业智能不断发展,从最开始面向数据和分析专业人员的先进工具,逐渐蜕变为如今人人都可以使用的机器学习分析工具。

 

传统分析

由 IT 驱动

用户自主权有限

面向数据和分析专业人员的先进工具

注重大规模报告

自助分析

由业务驱动

用户自主权增加

采用用户友好型界面

注重由用户驱动的洞察

增强分析

由人工智能和机器学习驱动

用户完全自主

人工智能工具和引导式流程

注重快速获取不易察觉的深入洞察

增强分析的优势

增强分析不仅具备商业智能的很多优势,例如优化报告和决策流程,还具有人工智能和机器学习技术所赋予的快速与准确的特点。以下是增强分析特有的一些优势:

加快数据准备流程:分析师 80% 的时间都是在准备数据。在正式执行分析之前,分析师需要导出大型数据集(有时包含数百万条记录),对其进行合并、清理和结构化处理。增强分析内嵌的机器学习技术能够自动执行这一流程,帮助分析师腾出更多时间,专注于更有价值的活动,同时降低出错率。

自动分析:机器学习模型可以自动执行复杂的分析,数据科学家不再需要花费数周时间来做分析。用户可以即时获取查询答案和可视化数据内容,减少数据挖掘的时间,将更多精力用于解读数据洞察、向领导团队介绍数据案例以及推动变革。

深化洞察:机器解读数据的能力远超人类。与人类相比,机器不仅能够从更多角度审视更大的数据集,还能挖掘人类靠肉眼无法识别的统计相关性、关系和模式。此外,机器还能大规模地快速理解数据,利用客观洞察增强人类智能,并告知用户需着重关注的方面。

会话式分析:自然语言处理技术支持不了解查询语言或代码的业务用户采用会话方式进行提问。Siri 和 Alexa 等数字助理采用的会话式人工智能技术就是自然语言处理技术。自然语言生成 (NLG) 技术则能以完整的书面或口头语句,对分析结果进行汇总或解释,为用户提供答案。

即时提供业务环境:脱离业务环境谈洞察毫无意义。机器学习算法能够充分考虑用户意图和行为,提供基于业务情境的洞察,方便企业采取行动。此外,通过普及分析技术,高管和长期员工还可以利用部落知识和对业务模式及运营情况的深入了解,提高洞察力。


增强分析的用例

增强分析技术能够革新业务流程,那么具体有哪些实际用例?以下是增强分析在财务、销售与营销、物流、人力资源和应收账款领域的用例示例:

 

财务领域的增强分析
借助增强分析,业务分析师能够轻松预测和控制不同业务部门的商旅招待费用 (T&E)。

 

应收账款领域的增强分析
利用增强分析内置的机器学习技术,收款管理人员能够预测逾期付款情况,确定适当的收款策略,并掌握现金流动态。

 

销售与营销领域的增强分析
借助增强分析,销售与营销团队能够获得更准确的客户画像,并快速发现交叉销售和追加销售机会。

 

制造领域的增强分析
借助增强分析,钢铁制造企业的分析师可以预测、监控和控制欧洲不同工厂的支出。

 

HR 领域的增强分析
借助人工智能分析,HR 管理人员能够预测员工流失情况,了解具体原因并采取纠正措施留住优秀人才。

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