什麼是增強分析？

增強分析和增強分析工具的好處

您的公司可能才剛踏上增強分析旅程，但這趟旅程值得一試。請考量增強 BI 工具的使用優勢：

• 提升決策能力。增強分析可協助商務人士更加掌握資料分析，並產生可採取動作的深入解析。將特定指標、關鍵效能指標 (KPI) 及其他資訊合併為自訂的資料儀表板和報告，讓複雜資料變得更易於理解。此外，資料故事分享可啟用自然語言敘事，並透過圖表和圖形進一步提供資料的內容相關資訊。
• 資料大眾化。當有更多來自各部門的人員參與資料分析時，資料素養就會提高。組織文化會隨著時間而改變。更多團隊會熟悉資料的使用並進行共同作業，以利用資料創造商業價值。
• 加快資料準備速度。增強資料準備可以簡化建立用於建置、測試及訓練 ML 模型所需資料集的流程。在針對專案需求量身打造的建議提示下，使用者可以選擇及合併資料集，進行資料集的清理、格式化和擴充，並且尋找新的資料集以進一步將 ML 模型最佳化。
• 減少分析偏差。不完整的資料集、錯誤的假設和缺乏內容所造成的偏差會導致不正確、不受信任的結果。可分析大量資料的 ML 演算法 (以及減少手動錯誤的自動化工作流程) 可將偏差降至最低。
• 節省時間和成本。隨著減少手動流程，資料科學團隊可以更具生產力，並將更多資源投入到更高層次的分析計劃中。此外，隨著業務團隊提高其資料素養，他們可以進行較簡單的分析專案，讓資料科學家有更多時間去處理較複雜的工作。

增強分析工具的挑戰

增強分析工具是許多企業 BI 和 BA 解決方案中不可或缺的一環，它能充分利用 AI 技術，同時尊重人類智慧。

儘管如此，您的公司仍應準備好解決導致無法快速採用的常見阻礙。潛在的挑戰包括：

• 對 AI 的誤解。有些員工可能擔心 AI 技術會取代他們。開誠布公地溝通，協助他們理解 AI 的局限性。增強分析仰賴人為計劃和領域專業知識來提供價值。
• 資料素養不足。舉辦研討會並提供指導，以協助業務團隊自信地處理分析工作。教導使用者重要的資料概念和術語，以及如何透過有助於團隊和業務的方式來思考資料。突顯成功的增強分析專案。
• 無效的資料和模型管理。使用全面、最新且沒有任何錯誤和偏差的資料來訓練 ML 模型，並定期更新演算法以處理不斷變化的資料資產。有了高品質的資料和強固的模型，您的使用者將會信任這些工具，並用來協助他們產生及時、正確的深入解析。
• 不相關的結果。向使用者展示如何產生對其角色和職責有意義的資訊。否則，他們將感到挫折，而且浪費許多時間篩選掉不相關的結果。
• 運算能力和可擴縮性不足。視您的 IT 能力而定，資訊量及處理要求的增加可能會影響回應時間。

整合增強分析以實現業務成功

加快「獲取深入解析的時間」對於您的公司建立及保持競爭優勢的能力至關重要。加快「獲取有意義的深入解析的時間」甚至更為重要。增強分析工具可協助適當的人員產生正確資訊，以便在需要時隨時準備就緒。

有了增強的 BI，商務人士可以透過個人化的交談互動與資料互動，讓他們從全新的角度思考資料，並產生與其角色相關的深入解析。此外，透過使用商務分析工具的增強分析功能，他們可以更清楚地了解事件和趨勢，然後主動進行規劃，而不僅僅是被動地回應。

透過快速且正確地分析資料，組織可以做出更好的商業決策，並制定更有效的策略。經過一段時間，組織就能驅動更大的成長和更高的收入。