在 5 分鐘或更短時間內解釋增強分析

已發表: 2023-01-11

如今，隨著數據變得越來越複雜且難以理解或解釋，分析變得越來越重要。

增強分析是一種使用機器學習和人工智能幫助企業或用戶輕鬆理解數據的工具。在本文中，我們將詳細討論什麼是增強分析。

企業數據是事實或統計數據的集合，例如原始分析數據、客戶反饋數據、銷售數字或其他。出於多種原因，收集和分析數據是企業不可或缺的一部分。

以下是為什麼理解數據對您的業務很重要的幾個原因：

什麼是增強分析？

在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的支持下，增強分析可幫助用戶進行數據準備、洞察生成和洞察解釋。增強分析可幫助企業和分析更快、更準確、更高效地處理數據。

增強分析適用於業務用戶和管理人員，他們可以從數據中獲得洞察力和價值而受益，而無需任何高超的技術技能。該技術可幫助用戶快速找到相關數據，對其進行分析並為他們的業務揭示見解。

讓我們看一下它的一些基本功能：

增強分析的三個關鍵組成部分：

機器學習 (ML) -機器學習是人工智能的一個分支，它使用算法和歷史數據來更準確地預測結果。機器學習幫助企業從客戶行為和業務運營模式中獲得有價值的洞察力。它使用統計方法進行預測和分類。

自然語言技術 (NLP) - NLP 是人工智能的另一個分支，可幫助計算機理解人類語言（文本和口語）。它允許計算機實時響應口頭命令、翻譯語言和總結文本。

自動化- 機器學習技術有助於自動化數據分析任務並減少構建、訓練和部署 ML 模型的時間。

集成增強分析可以帶來變革，特別是對於製造、製藥、零售、醫療保健、CPG 等大行業。它可以幫助企業增加收入和客戶保留率，提高客戶滿意度和現金流等等。企業可以變得更加敏捷，幫助業務流程並做出更好的決策。

增強分析可以通過自動執行重複、耗時和手動的任務來幫助提高人類生產力。在節省時間和成本以及擴展需要較少智能的任務方面，人工智能有很大的幫助。

開發業務解決方案和決策制定的過程需要人類的智慧，但它可能是重複性的且耗時的。借助增強分析，大多數流程都可以實現自動化，例如數據準備、洞察發現等。它可以幫助企業更快地交付更多價值。

增強分析有助於讓每個用戶都可以訪問分析，無論他們的分析技能如何。它通過為所有級別的用戶提供分析來提高生產力。通過人工智能推動增強分析，企業可以從改進的分析和明智的決策中受益。

增強分析可幫助企業通過數據分析做出最明智的決策。

機器學習和人工智能技術準確地執行重複性任務和計算。該技術可自動執行任務，幫助企業節省時間和精力並提高人類生產力。

人工智能可以通過提高洞察速度來幫助組織，使他們更加敏捷。它可以幫助搜索區域，建議相關數據，並推薦多種分析方法。增強分析可以跟踪用戶行為並推薦後續操作。

	傳統分析	自助服務分析	增強分析
定義	傳統分析使用複雜的 IT 環境、數據倉庫和 IT 人員來執行數據分析。	這是一種商業智能，用戶可以使用 BI 軟件和最少的 IT 支持獨立執行數據查詢並生成報告。	這有助於用戶使用機器學習和人工智能技術理解和分析數據。
技能/專長	這裡需要技能、培訓和專業知識。它嚴重依賴 IT 人員。	業務用戶幾乎不需要培訓和專業知識來執行數據分析以及構建和修改報告。	使用增強分析來分析數據不需要任何先驗技能或專業知識。
資源	這種類型的分析在很大程度上依賴於 IT 人員。	這種類型的分析需要手動資源和 BI 工具。	它依賴於增強分析技術。
資訊科技設置	傳統分析需要 IT 和數據專家的持續參與。	自助服務分析需要最少的 IT 參與，主要是在初始設置中。	增強分析不需要 IT 或任何數據專家。
數據種類	在使用之前需要數據結構化。	利用來自各種格式和多種資源的數據。	利用來自各種格式和多種資源的數據。

儘管增強分析為企業帶來了諸多好處，但它仍然面臨著一些挑戰，以下是其中一些挑戰：

增強分析仍然是一項新興技術，具有很大的未來使用和發展空間。企業可以通過由人工智能和機器學習提供支持的尖端軟件來利用這項技術。儘管這是未來的技術，而且根據 Gartner 的說法，只有 10% 的分析師正在使用它來充分發揮其潛力，但您的企業可以利用增強分析來實現增長。

在決定是否在您的業務中實施增強分析之前，請問自己以下問題：

如果您清楚使用增強分析，下一步就是遵循最佳實踐以從中受益。

增強分析對所有需要數據分析的企業都有很大的幫助。準確及時的數據是業務增長的驅動因素。增強分析將人類智能與人工智能相結合，以分析數據並獲得有價值的洞察力。世界各地的企業（從大到小）都在使用這項技術，您也應該如此才能在競爭中脫穎而出。

您還可以探索增強智能。