您的增强分析完整指南

根据定义，增加涉及增加价值或使某物在尺寸或强度上更大。

考虑到这一点，增强分析利用人工智能的力量为传统分析增加了大量价值。 让我们更深入地了解什么是增强分析以及如何将其作为一个整体来理解。

了解增强分析

增强分析通过使组织中的更多人能够访问数据分析和洞察力来鼓励数据民主化。

通过使用增强分析处理数据，Netflix 和亚马逊等在线流媒体服务可以向用户显示定制的内容。 金融和政府组织使用通过增强分析挖掘和开发的现有数据来识别和减轻欺诈迹象。 公共部门的各种组织能够更好地为人们提供由增强分析提供支持的情报。

企业如何利用增强分析？

拥有对未来的愿景而不让它自行展开可以将您的业务推向正确的方向。 增强分析可以成为引导决策者使用宝贵的数据分析做出更明智判断的驱动力。 当然，组织还可以使用其他技术来保持领先。 例如，可以使用确定性的力量、预期的力量、重塑和重新定义的能力来识别硬趋势。

增强分析可以帮助企业提供更好的商业智能。 简而言之，BI 可以通过使用已收集和处理的数据来帮助任何企业做出改进的决策，从而带来更多收入。 从销售漏斗的顶端一直到底端，然后重新吸引/留住购买者，BI 在营销和销售生命周期的每个阶段都发挥着关键作用。 一个好的 BI 工具将从业务的内部和外部来源收集数据，以提供过去、现在和未来的见解。

为什么使用自动化分析的 BI 工具比传统的 BI 工具更好？ 这很简单; ML 和 NLP 等 AI 技术发挥了重要作用。

以前，BI 工具使用代码或基于规则的程序来分析和处理数据，然后理解它。 尽管它有效，但不足以为组织提供真正产生影响的前沿见解。 另一方面，机器学习程序更智能。 他们不只是遵守规则； 他们适应变化。

机器学习程序可以识别模式并根据这些模式进一步处理数据。 这意味着它可以根据过去的经验即兴创作，就像人类的智慧一样。 48% 的采用 ML 的企业将盈利能力的提高视为其最大的好处。

另一种带来差异的人工智能技术是自然语言处理或生成。 人类不可能阅读机器语言，更不用说分析和从中获得洞察力了。 这就是自然语言生成 (NLG) 发挥作用的地方。

NLG 将 ML 转换为更易于阅读的格式。 ML 通过生成洞察来完成所有后端工作，而 NLG 以用户可以理解的方式处理它。 例如，如果 ML 工具发现 2019 年 12 月的销售额增加了，NLG 可以继续告诉用户，自那时以来他们的销售额增加了 20%。

这种格式使非技术用户很容易识别见解。 它还可以接受人类可读的搜索查询并将结果转换为视觉效果。 用户可以以类似于与另一个人交谈的方式搜索查询。

增强分析如何影响商业智能 (BI)？

政府组织和企业正在其日常活动中利用数据分析来提高效率。 最终，每个企业都想卖得更好。 无论是他们的产品还是服务——推动他们成功的唯一因素是产生的收入。 竞争在每个商业领域都受到了如此严重的打击，以至于超越它不再是一种选择。

任何 BI 系统都以数据分析为动力，数据分析进一步转化为可操作的见解。 从各种来源收集并以易于理解的格式处理的数据。 分析基于代码的日子已经一去不复返了，需要几个月的时间才能利用有限的数据源能力得出关键见解。

借助增强的分析和 BI，报告更加精细，预测更加智能。 首席信息官指出：

“这些软件平台中包含的组合（商业智能和增强分析）将使每个功能单独变得更加强大，并且对使用它们的商务人员来说更有价值。”

1. 更好的决策

通过有效地挖掘数据和提供洞察力的方法，增强分析为决策者提供了更强大的权力。 以增强分析为动力的 BI 系统能够发现趋势洞察力。

例如，今天的智能数据发现工具已被证明可以通过智能地自动准备和分析关键见解来使业务价值翻倍。 它们易于使用和自助服务，允许不同部门做出更明智的决定。

2. 预测业务趋势

增强分析可帮助企业识别趋势和模式，让他们更好地规划和准备更强大的未来。 机器学习可以使用数据统计模型来识别业务趋势。 NLG 将这些数据转换为更易于阅读的形式。

然后，这些有用的见解可以作为预测任何企业未来行动方案的强大基础，例如预测产品需求的变化、新的潜在客户位置、季节性需求等。 对于旅行、旅游和酒店业等企业而言，识别和预测客户的购买模式非常宝贵，因为它可以让他们预测接下来的营销和销售步骤。

以下是航空公司每日绩效 KPI​​ 仪表板的示例，该仪表板通过跟踪每个绩效 KPI​​ 来监控每​​家航空公司的绩效。 这些智能跟踪功能可帮助他们增强客户体验。

资源

3. 更快的结果

使用 AI 处理数据不仅效率更高，而且速度更快。 由于手动梳理记录，传统的 BI 系统需要数月时间来清理、分析数据并提供见解。 增强分析可以自动化处理数据的步骤，并可以在几天内简化 BI。 更快的洞察力意味着决策者掌握更多的权力，这将加速决策过程。

4. 为数据科学家腾出时间

企业通常依靠公民数据科学家或 IT 支持来处理数据、分析和提供见解。 通过使用自动化数据分析和处理 AI 工具的增强分析，这些数据分析师可以将宝贵的时间用于更高效的工作。 它还允许不太熟练的用户在没有任何外部依赖的情况下自己获得洞察力。

5. 无处不在的嵌入分析

增强分析提供独立的分析小部件，允许用户从仪表板中获取见解并将其添加到工作流或其他任何地方。 此外，各种销售和营销活动可以与洞察力一起嵌入。

例如，柯达将 Yellowfin 的嵌入式分析结合到他们的印刷工作流程软件印能捷中。 借助印能捷应用程序，他们的客户可以通过跟踪墨水使用情况、打印通道数、生产量和趋势来预测资源需求和可用性。

6. 共享数据

数据越早与团队共享，每个人的工作效率就越高。 增强分析不仅提供要分析和处理的数据，还可以共享。 增强分析平台在其仪表板中为其用户提供社交网络功能。

当发现见解时，可以通过社交网络平台在组织的各个分支机构或决策者之间共享它们。 这种数据共享创造了一种更好、更透明、更快的方式来做出重大决策。

谁使用增强分析——为什么？

增强分析不仅对企业有价值。 它允许数据民主化，这意味着现在可以通过组织的各个部门访问分析和洞察力。 这会影响决策者、非决策者、用户和最终用户。

顾客

增强分析可以是客户在不知道的情况下使用的软件或应用程序的一部分。 如上所述，我们已经看到柯达如何将分析嵌入到客户使用的软件中，以监控资源可用性、墨水使用量、打印数量等。 这有助于客户有效地管理他们的墨水使用情况。

利益相关者和合作伙伴

借助增强分析中的高级智能，企业的利益相关者和合作伙伴可以在采购、战略活动、质量控制、客户获取、保留等方面做出更明智的决策。

增强分析中的人工智能将揭示比所要求的更多的洞察力，从而为企业及其利益相关者增加巨大的价值。 智能数据发现允许业务利益相关者和合作伙伴以预测、链接、相关性、隐藏模式等形式发现和可视化洞察力。

数据科学家和分析师

数据科学家很少见。 麦肯锡的一项研究表明，数据科学家将严重短缺——到 2024 年，仅在美国就有约 250,000 人。尽管如此，增强分析的进入已经减轻了数据科学家的负担。

以前，它们仅用于构建预测算法、运行重复报告和查询。 现在，他们可以将时间和精力集中在更有成效的问题上。 他们可以利用先进的人工智能和机器学习来解决更复杂的问题。

营销主管

营销人员通常是非技术用户。 增强分析可以极大地改变他们的日常运营。 为了确保营销人员不超出预算，他们需要选择更有效的外展计划。 以前为他们工作过和/或一般工作过的程序（数据联合或产品评论联合）。

通过增强分析，营销人员可以就选择哪些活动做出更好的决策。 他们将不再需要依赖分析团队，因为权力现在掌握在他们手中。 为了更容易，营销人员可以利用人工智能驱动的聊天机器人等对话分析来获取洞察力，只需提出要求即可。

品牌经理

为了能够确保他们的产品和服务与客户产生共鸣，品牌经理需要与市场趋势和竞争对手保持同步。 增强的分析工具使他们能够轻松找到深刻的见解、依赖关系和相关性。 因此，授权品牌经理做出更明智的营销决策。

73% 的消费者更喜欢个性化广告。 增强型分析工具可以极大地帮助品牌经理个性化广告和营销活动。

销售人员

时间对销售人员来说至关重要。 延迟对现有分析采取行动可能会使他们失去客户。 事实证明，增强分析可以在营销和销售渠道的各个阶段加快和提高结果。 与营销人员一样，销售人员也不必等待或依赖数据分析师将数据转化为洞察力。

他们可以通过增强分析工具提供的分析仪表板中的自然语言搜索来检查他们的胜利、损失、绩效指标、基于位置的销售等。 销售主管可以使用仪表板来密切关注每个销售代表的绩效。

结论

数据推动着世界，组织正在花费大量预算来利用收集到的数据。 BI 系统提供处理和分析公司数据以帮助决策。 不幸的是，没有多少人发现可以对您的业务产生影响的见解。 当 BI 由增强分析驱动时，它会创建一个更智能、更强大的自动化分析系统。

利用 ML 和自然语言处理等 AI 技术的能力，增强分析提供了全新水平的商业智能。 它被称为可以改变分析内容开发方式的颠覆者。 早期在其 BI 平台中采用增强分析的企业可以看到前所未有的洞察速度和竞争优势。

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