什么是增强型分析？

增强型分析和增强型分析工具的好处

贵公司的增强型分析之旅或许才刚刚起步，但这绝对是一段值得踏上的征程。考虑使用增强型 BI 工具的优势：

• 改进决策。增强型分析助力商务人士更深入地掌控数据分析工作，并生成可付诸实践的见解。通过将特定指标、关键绩效指标 (KPI) 及其他信息整合到定制化的数据仪表板和报告中，复杂的数据变得更容易理解。此外，数据故事分享可生成自然语言的叙述内容，再配合图表进一步为数据提供背景信息，使数据更易于理解。
• 数据普及。当来自各个部门的更多人员参与到数据分析工作中时，数据素养便会得到提升。随着时间的推移，组织文化也会随之转变。越来越多的团队开始习惯于处理数据，并携手合作利用数据创造商业价值。
• 加快数据准备速度。通过增强型数据准备，构建、测试和训 ML 模型所需的数据集创建流程得到了简化。根据针对其项目需求量身定制的建议，用户可以选择并整合数据集；清理、格式化和丰富数据集；并寻找新的数据集以进一步优化 ML 模型。
• 降低分析偏差。因数据集不完整、假设有误以及缺乏背景信息而导致的偏差，会引发结果不准确、不可靠的问题。而那些能够分析海量数据的 ML 算法，以及可减少人工错误的自动化工作流程，则能最大程度地降低这种偏差。
• 节约时间和成本。由于减少了手动操作流程，数据科学团队的工作效率得以提高，能够将更多资源投入到更高级别的分析项目中。此外，随着业务团队数据素养的提升，他们能够承担起更简单的分析项目，从而进一步解放数据科学家，使其能够专注于更复杂的任务。

增强型分析工具采用方面的挑战

增强型分析工具在尊重人工智能的同时利用 AI 技术，是许多企业 BI 和 BA 解决方案不可或缺的一部分。

但贵公司仍应做好准备，应对那些阻碍技术推广应用的常见障碍。潜在的挑战包括：

• 对 AI 的错误认识。部分员工可能会担心 AI 技术会取代他们。对此，公司应进行坦诚沟通，帮助他们理解人工智能存在局限性。增强型分析依赖于人类的主动性和领域专业知识来创造价值。
• 数据素养不高。举办研讨会并提供导师指导，以帮助业务团队自信地开展数据分析工作。向用户传授关键的数据概念和术语，并教导他们如何以有助于团队和业务的方式思考数据。重点展示成功的增强型分析项目。
• 无效的数据和模型管理。利用全面、最新且无错误和偏差的数据来训练 ML 模型，并定期更新算法以处理不断变化的数据资产。有了高质量的数据和稳健的模型，用户就会信任这些工具，相信它们能帮助自己生成及时、准确的见解。
• 不相关的结果。向用户展示如何生成与其角色和职责相关的有意义信息。否则，他们会感到沮丧，并浪费时间过滤掉无关结果。
• 计算能力和可伸缩性不足。根据你的 IT 能力，信息量和处理要求增加可能会影响响应时间。

集成增强型分析以实现业务成功

快速实现“获取见解的时间”对于贵公司建立并保持竞争优势至关重要。而快速实现“获取有意义见解的时间”则更为关键。增强型分析工具能够帮助合适的人员生成正确的信息，从而确保在需要时这些信息能够随时可用。

借助增强型 BI，商务人士能够通过个性化、对话式的交互方式与数据互动，从而从新的角度审视数据，并生成与其角色相关的见解。此外，通过将增强型分析能力与商业分析工具结合使用，他们能够更清晰地洞察事件和趋势，进而主动规划应对措施，而非仅仅被动反应。

通过快速且准确地分析数据，组织能够做出更明智的业务决策，并制定更有效的战略。长此以往，它们能够推动实现更大的增长和更高的收入。