浅析增强分析的五大优势-增强分析

增强分析是使用机器学习和自然语言处理来增强数据分析、数据共享和商业智能。

对于企业而言，增强分析的好处包括让业务用户做出更好的决策、员工更广泛地访问分析以及帮助提高公司的敏捷性。因此，Gartner报告称，增强分析已成为商业智能平台的关键差异化因素。

为了成为数据驱动型企业，企业需要良好、干净的数据—而这可能很难获得。

Genpact公司全球分析负责人Amaresh Tripathy表示，例如，由于数据源分散，供应链组织可能需要花费数月时间清理交易数据。

他表示：“增强型分析平台可以立即清理、合并和转换来自各种企业资源规划系统的数据，并提供数据质量和配置文件报告。这种干净而强大的数据基础可以加速很多未来的数字化转型项目。”

另一个用例是使用人工智能推荐引擎的电子商务公司。在过去，这需要经过培训的数据科学家来创建和管理模型。

Tripathy 指出：“企业可以通过增强分析平台自动化标准建模技术，以更快的速度生成此类建议。”

例如，这允许“群众数据科学家”(通常是接受过基本培训的业务用户)分析客户购买模式的变化。然后他们可以增强人工智能模型本身以获得更准确的建议。

电子商务平台供应商Sticky.io公司在其数据仓库中拥有大量未开发数据。

该公司数据科学与分析总监Justin Shoolery表示：“利用增强分析可揭示我们从未想过要引入模型的数据关系。”

这帮助他们实现更快的产品开发。

Sholery 称：“我们可以快速探索这些关系，并提取见解，从而显著加快我们的产品开发周期。”他补充说他的公司使用DotData来增强分析能力。“我们当然可以通过传统的建模方法获得相同的结果，但代价是花费更多的时间进行分析。“

他补充说，由于增强分析的速度要快得多，因此Sticky.io可以尝试不同的建模技术并提出比其他方式更多的问题。

Tripathy说，增强分析还有助于让更多用户可以使用该技术。

他表示：“传统上，只有一小部分业务分析师利用业务数据来生成情报报告。”

例如，在只有财务规划和会计团队可以访问分析的公司中，订单管理团队也可以利用这些数据，以提高不同交付渠道的客户满意度。

这里的部分原因是新的增强分析技术有助于使分析更易于使用。

Constellation Research公司副总裁兼首席分析师Doug Henschen表示：“大多数这些增强功能都是自助式BI和分析产品的附加组件。这些功能通过计算机的力量增强人类能力–使用机器学习和自然语言处理和理解等技术。”

商业智能供应商AtScale 的创始人兼首席技术官David Mariani说，例如，用户可以用简单的英语编写查询，而不必编写SQL查询。

他表示：“自然语言查询可以让更多人使用数据做出决策。”

他说，另一方面，自然语言可帮助用户理解这些查询的结果-通过用文字描述结果或自动生成适当的可视化。

他说：“例如，自然语言生成可以提供根本原因分析，以帮助解释运输延迟的根源。”

根据RevealBI 2021年对软件开发人员和IT领导者的调查显示，41%的公司看到对访问数据和分析的需求有所增加。主要原因之一?使用户能够做出数据驱动决策。

Ernst & Young公司EY技术咨询经理Caitlin Randa表示，当最终用户可以访问分析时，他们可以获得问题的答案，并发现他们不知道要问的新问题。

她说：“这还允许企业中的业务用户快速找出问题的根源，并将数据驱动解决方案用于解决业务中的问题。”

当Clay Davis加入Tech Data Corporation公司担任全球数据和物联网解决方案副总裁时，他很难找到数据或者获得其业务的全球视图。

他不得不调出Excel电子表格并访问不同系统中的数据。

他说，随着时间的推移，这一切都改变了。

他表示：“我们创建了一个推送功能，我不再需要准备数据。我只是看到数据，并据此做出业务决策。这每个月都为我节省大量时间。不仅是我的时间，还有我们的财务分析师的时间以及我们其他商业领袖的时间—这是力量倍增器。”

他说，增强分析正在帮助人们消除所有琐碎任务，以推动业务发展。

Capgemini公司人工智能和分析副总裁Dan Simion表示，增强分析不是让人们倾倒数据、清理数据并将其放入表格中进行报告，而是使用人工智能和机器学习来自动化整个过程。

他指出：“这对企业非常有利，因为处理数据的速度要快得多，并且可以实时获得见解。”

他补充说，由于决策速度更快，而且无需聘请数据科学家，企业的成本将大幅降低。

他说，企业通常会在第一年看到5到10倍的投资回报率。

他继续称：“从长远来看，三到五年内获得的投资回报率是原始投资的30到50倍。增强分析使公司能够更快、更高效地行动，业务持续受益，增强分析运行的时间越长，它在整个企业中的应用范围越广，例如复利。”