增強分析：AI和分析的結合是數據分析的最新創新。對于組織來說，數據分析已經從雇傭”獨角獸”數據科學家發展到擁有智能應用程序，只需點擊幾下，就可為決策提供可操作的見解，這要歸功于人工智能。
根據定義，增強意味著在強度或價值上做出更大的努力。增強分析（也稱為AI驅動分析）有助于識別大型數據集中的隱藏模式，并揭示趨勢和可操作的見解。它利用分析、機器學習和自然語言生成等技術實現數據管理流程自動化，并協助分析的硬部分。
人工智能、機器學習根據Gartner的數據，到2024年底，75%的企業將實現人工智能的運營，推動流媒體數據和分析基礎設施的增長5倍。AI的能力將增強分析活動，使公司能夠將數據驅動的決策內化，同時使組織中的每個人都能夠輕松處理數據。這意味著AI有助于使整個企業的數據民主化，并節省數據分析師、數據科學家、工程師和其他數據專業人員在重復手動流程上的時間。AI如何改進分析？人工智能的最新進展在自動化的幫助下使業務流程更加高效和強大方面發揮了重要作用。由于人工智能，分析也變得越來越容易訪問和自動化。以下是AI為分析做出貢獻的幾種方法：- 在機器學習算法的幫助下，AI系統可以自動分析數據并發現隱藏的趨勢、模式和見解，這些趨勢、模式和見解可以被員工用來做出更明智的決策。
- AI可自動生成報告，并通過使用自然語言生成使數據易于理解。
- AI使用自然語言查詢（NLQ）使組織中的每個人都能夠直觀地找到答案并從數據中提取見解，從而提高數據素養，為數據科學家騰出時間。
- AI通過自動化數據分析并更快地提供見解和價值，幫助簡化BI。
那么，它是如何工作的呢？傳統BI使用基于規則的程序從數據中提供靜態分析報告，而增強分析則利用計算機學習和自然語言生成等AI技術實現數據分析和可視化的自動化。機器學習從數據中學習，并識別數據點之間的趨勢、模式和關系。它可以使用過去的例子和經驗來適應變化，并即興對數據進行改進。
自然語言生成使用語言將機器學習數據中的發現轉換為易于破譯的見解。機器學習可以衍生出所有的見解，NLG將這些見解轉換為可讀格式。
增強分析還可以接收用戶的查詢，并以視覺效果和文本的形式生成答案。整個過程是從數據中生成見解是自動化的，使非技術用戶能夠輕松地解釋數據并識別見解。增強企業分析商業智能可以通過收集和處理數據，幫助做出更好的業務決策并推動更好的投資回報率。一個好的BI工具從內部和外部來源收集重要數據，并提供可操作的見解。增強分析只是提高商業智能，并通過以下方式幫助企業：1、加快數據準備數據分析人員通常大部分時間都花在提取和清理數據上。增強分析通過自動化ETL（提取、轉換和加載）數據過程并提供可用于分析的寶貴數據，消除了數據分析師需要完成的所有艱苦過程。2、自動化洞察力生成一旦數據準備就緒并準備用于處理，增強分析將使用它自動獲得見解。它使用機器學習算法來自動化分析并快速生成見解，如果數據科學家和分析師完成，這將需要數天和數月的時間。3、允許查詢數據增強分析使用戶能夠輕松提問和與數據交互。在NLQ和NLG的幫助下，它以自然語言的形式接受查詢，將其翻譯成機器語言，然后以易于理解的語言形式產生有意義的結果和見解。這使得數據分析成為雙向對話，企業可以向數據提問并實時獲得答案。4、使每個人都能夠使用分析產品查詢數據的功能使專業人員能夠更深入地研究其數據，并使組織中的每個人都能夠使用分析產品。企業不再需要具有技術專長的數據科學家或專業人員使用BI工具分析數據。這導致BI和分析工具的用戶群增加。5、自動化報告生成和傳播通過增強分析，可以以思維速度從數據中生成見解。這些見解可以進一步用于報告編寫的自動化，從而節省了大量人工報告生成工作。增強分析在行動增強分析可用于解決各種業務問題。其中一些使用案例和應用包括需求預測、欺詐和異常檢測、衍生客戶和市場洞察、性能跟蹤等。下面是一些示例：- 銀行和金融機構使用增強分析生成個性化投資組合分析報告。
- 零售和快速消費品公司使用增強分析支持的智能來跟蹤市場洞察并做出明智的決策。
- 金融服務部門的公司使用通過增強分析挖掘的建議和見解來檢測和防止欺詐或異常。
- 媒體和娛樂公司使用增強分析產生的見解為用戶提供量身定制的內容。
- 跨企業的營銷和銷售功能使用增強分析從外部和內部來源提取數據，并深入了解銷售、客戶趨勢和產品性能。
最后跨行業企業正在生產和使用的數據的復雜性和規模比人類所能處理的還要多。企業已經開始在分析中采用新的人工智能浪潮來處理數據并改進其流程。增強分析是顛覆者，利用BI平臺可以幫助企業更快地分析數據、優化運營并提高數據團隊的效率。