在5分钟或更短的时间内解释增强分析
分析学现在变得非常重要，因为数据变得越来越复杂和难以理解或解释。
增强分析是一种工具，可以帮助企业或用户使用machine learning和人工智能轻松理解数据。在本文中，我们将详细讨论增强分析是什么。
了解数据对于企业的重要性
对于企业而言，数据是一组事实或统计数据，如原始分析数据，customer feedback数据，销售数字等。出于多种原因，收集和分析数据是企业的一个重要部分。
以下是了解数据对您的企业来说重要的原因：
- 了解数据可以帮助企业在寻找新客户、增加销售数字、改善customer service等方面做出更好的决策。
- 跟踪和审查数据可以帮助企业解决问题并发现绩效下降。
- 数据帮助企业领导者使用实时情报做出最准确的市场预测。
- 除了增加销售和收入，数据还帮助企业提高现金流，并有效地帮助资金管理。
- 数据帮助团队和员工减少货币和时间，提高生产力和改善业务流程。
什么是增强分析？
增强分析由人工智能（AI）和机器学习（ML）驱动，帮助用户进行数据准备、洞察生成和洞察解释。增强分析帮助企业和分析师更快、更准确、更高效地处理数据。
增强分析适用于希望从数据中获得洞察和价值但没有很高技术技能的企业用户和高管。该技术帮助用户快速查找相关数据，分析数据并为其业务发现洞察。
让我们来看一下它的一些重要特点：
- 增强分析可以自动识别数据，并以多种格式（如PDF、文本文档等）读取数据。
- 它提供统计分析，以得出特定结果或对数据进行洞察。
- 它帮助用户更快、更准确地准备数据，减少手动工作。
- 它为数据准备、发现、分析等提供最佳的基于AI的建议。
- 它允许自然语言交互，用户可以用简单的语言输入数据查询，而不需要任何代码或数据查询语言。
增强分析的组成部分
增强分析有三个关键组成部分：
机器学习（ML）- 机器学习是人工智能的一个分支，利用数据和历史数据来更准确地预测结果。机器学习帮助企业从客户行为和业务操作模式中获得有价值的洞察。它使用统计方法进行预测和分类。
自然语言技术（NLP）- 自然语言技术是人工智能的另一个分支，帮助计算机理解人类语言（文本和口头语言）。它使计算机能够响应口头命令、翻译语言并实时总结文本。
自动化- 机器学习技术帮助自动化数据分析任务，减少构建、训练和部署模型所需的时间。
增强分析集成如何促进企业增长？
整合增强分析技术可以实现变革，尤其对于制造业、制药业、零售业、医疗保健、消费品等大型行业而言。它帮助企业增加收入，并改善客户满意度、现金流等等。企业可以变得更加敏捷，帮助业务流程，并做出更好的决策。
增强分析的好处
最大化生产力
增强分析可以通过自动化重复、耗时和手动任务来增加人力生产力。当涉及到节省时间和成本以及扩展需要较少智能的任务时，人工智能是一个很好的帮助。
提供更大的价值
开发商业解决方案和决策过程需要人类智能，但可能会重复和耗时。通过增强分析，大多数过程可以自动化，如数据准备、洞察发现等。它帮助企业更快地提供更多价值。
改进分析
增强分析帮助使所有用户不论其分析能力如何都能访问分析。它通过将分析带给各级用户来提高生产力。借助人工智能支持增强分析，企业可以从改进的分析和知情决策中受益。
改进决策过程
增强分析通过数据分析帮助企业做出最明智的决策。
提高效率和准确性
机器学习和人工智能技术能够准确执行重复的任务和计算。这项技术可以自动化帮助企业节省时间和精力，并提高人力生产力。
使组织变得敏捷
人工智能可以通过加快洞察速度来帮助组织变得更加敏捷。它可以帮助缩小搜索范围，建议相关数据，并推荐多种分析方法。增强分析可以跟踪用户行为并推荐后续操作。
传统分析 vs. 自助式分析 vs. 增强分析
| 传统分析 | 自助式分析 | 增强分析 | |
| 定义 | 传统分析使用复杂的IT环境、数据仓库和IT人员来进行数据分析。 | 这是一种商业智能类型，用户可以使用BI软件并得到最少的IT支持独立进行数据查询和生成报告。 | 这有助于用户使用机器学习和人工智能技术理解和分析数据。 |
| 技能/专业知识 | 这里需要技能、培训和专业知识。它严重依赖于IT人员。 | 业务用户需要很少的培训和专业知识来进行数据分析、构建和修改报告。 | 使用增强分析来分析数据不需要任何先前的技能或专业知识。 |
| 资源 | 这种类型的分析严重依赖于IT人员。 | 这种类型的分析需要人工资源和BI工具。 | 它依赖于增强分析技术。 |
| IT设置 | 传统分析需要持续涉及IT和数据专家。 | 自助式分析在初始设置阶段需要最少的IT参与。 | 增强分析不需要IT或任何数据专家。 |
| 数据类型 | 需要在利用之前对数据进行结构化。 | 从各种格式和多个资源中获取数据。 | 从各种格式和多个资源中获取数据。 |
增强分析的挑战
尽管增强分析对企业有很多好处，但仍然存在一些挑战，以下是其中一些：
- 员工可能担心AI技术会取代他们，却不知道无论这些技术有多先进，AI都有局限性。
- 增强分析依赖于人们遵循最佳实践和行动方案，以达到预期的效果。它是基于它所接受的程序和算法执行的。
- 增强分析模型需要正确训练，这需要时间。
- 需要分析的数据越大，增强分析的机器学习算法所需的计算能力就越多。
关于增强分析的作者说明
增强分析仍然是一项新兴技术，有很大的发展和应用前景。企业可以利用这项技术，通过基于人工智能和机器学习的尖端软件来实现。尽管这是未来的技术，但根据Gartner的数据，只有10%的分析师将其充分利用，您的企业可以利用增强分析来实现增长。
在决定是否在您的企业中实施增强分析之前，问问自己以下问题：
- 您的企业是否有一个分析团队？
- 您是否有大量的数据？
- 为什么您需要增强分析？
如果您明确使用增强分析，下一步是遵循最佳实践，以从中获益。
最后的话
增强分析对所有需要数据分析的企业都是一个巨大的帮助。准确和及时的数据是业务增长的驱动因素。增强分析将人类智能与AI相结合，分析数据并获得有价值的见解。来自世界各地的企业（无论大小）都在使用这项技术，您也应该使用它来在竞争中领先。
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