看见数据没思路？增强型分析拯救你
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现在是一个数据爆发的时代，如何高效地处理各种数据，成为了企业和员工的一大难题。作为全球领先的信息技术研究和顾问公司，Gartner将增强型分析（augmented analytics）确定为2019年数据与分析技术十大趋势之一，并且预计到2020年增强型分析将成为企业新采购分析及商业智能、数据科学和机器学习平台以及嵌入式分析的主要驱动因素。这种将数据分析惠及到每一个人的数据分析工具，将会对我们的工作带来怎样的影响？ Gartner研究总监 孙鑫（Julian Sun） 首先，让我们先来了解一下什么叫做"增强型分析"。增强型分析通过机器学习、人工智能等技术的应用，能够帮助普通用户在数据科学专家或IT人员有限的协助的情况下，访问有效数据，并对理论和假设情况展开测试与验证，从而为分析计划带来更多自动化功能以及创新洞察力。 Gartner研究总监孙鑫表示，"增强型分析主要的应用场景是怎么把这些未知的数据真正发挥价值，并且很快地帮助我们回答已知的问题，还能在还未探索的问题中帮助到我们看到一些真知灼见。" 孙鑫进一步介绍说，通常在进行数据分析时需要进行三个环节，分别是"准备数据"、"挖掘数据并建模"以及"分析数据发现"。但现在这三个环节中存在着各种各样的问题，让业务人员备受困扰。"比如说在整个数据分析的流程中，用来准备数据的时间占据了整个流程的80%，只有20%的时间被用作数据分析。" 此外，做数据分析最困难的是第二步--挖掘数据并建模。"大多数人员去做数据分析，只能生成一些基本的图形、图表，比如说趋势图、柱状图，然后描述一下数据现在的状况。但很少有人能回答为什么？为什么我的销售额下降，为什么我的销售额上涨，为什么我们的库存不够。" 针对这一问题，孙鑫解释道："增强型分析可以为我们带来一些推荐型的算法，也可以为我们带来一些非常简单易用的功能，让用户通过简单的'拖拉拽'就可以实现较为复杂的数据分析功能，比如说预测、聚类等。业务人员自然也可以通过这种较低的准入门槛做较为复杂的数据分析，这也是企业非常需要的能力。" 最后，在分享数据发现环节，增强型分析可以让用户使用自然语言而非机器语言形式和系统沟通。"也就是说不用自己翻找数据，不用输入那些晦涩的函数，只需要用我们平时说的语言告诉系统自己的需求，系统就会自动展现数据。用户的界面就和搜索引擎一样，只要通过文字或语音讲述自己的需求，系统会自动生成结果，帮助用户获得客观的真知灼见。" 孙鑫进一步举例说："在一些企业的战略讨论会上，常常有一个大屏幕在会议室里，一些专业的人告诉决策者发生了什么。那么有了增强型分析，决策者就可以直接对着屏幕询问过去的某段时间发生了什么，需要采取哪些行动，获取见解。" 孙鑫认为，未来的两到五年，增强型分析将会成为主导市场的趋势。"如果平台不具备增强型分析能力，很可能将失去市场竞争力。增强型分析能以更低的门槛让用户开始做数据分析，并且可以在更低的门槛之上让用户做更复杂的数据分析。而且，增强型分析作为一种基于机器学习的分析模式，将会变得越来越强大，能够解答用户更多的真知。" 对于企业而言，增强型分析可以实现数据快速的准备、实现洞察力的自动产生，也会告诉企业哪些数据的真知更有意义，大大降低了用户做数据分析的时间。目前，增强型分析在银行业、农业、保险业、零售业等业务场景中都已有一些应用案例。 谈到增强型分析和商业智能（BI）的联系与区别，孙鑫表示，增强型分析为BI平台提供了更深、更强的分析能力。"传统BI做的事情主要是图形图表，并且不一定能够解答业务问题。增强型分析则可以把一些预测、聚类模型直接嵌入到BI平台中，让用户可以直接用到这些高级分析手段。这也是增强型分析能够带来的好处之一，即普惠高级分析能力。过去高级分析可能只是一些专业人员的专长，但现在所有的业务人员都可以做，并且利用增强型分析可以大大降低对数据的偏见。" 孙鑫最后强调："增强型分析增强的是人，是协助人去做数据分析，而不是取代人去做数据分析，或者完全代替人去回答业务问题。它更多的是提供一个参考和帮助，让人变得更有效、更客观。" 【凡本网注明来源非中国IDC圈的作品，均转载自其它媒体，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。】 延伸阅读：
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