您的增強分析完整指南

根據定義，增加涉及增加價值或使某物在尺寸或強度上更大。

考慮到這一點，增強分析利用人工智能的力量為傳統分析增加了大量價值。 讓我們更深入地了解什麼是增強分析以及如何將其作為一個整體來理解。

了解增強分析

增強分析通過使組織中的更多人能夠訪問數據分析和洞察力來鼓勵數據民主化。

通過使用增強分析處理數據，Netflix 和亞馬遜等在線流媒體服務可以向用戶顯示定制的內容。 金融和政府組織使用通過增強分析挖掘和開發的現有數據來識別和減輕欺詐跡象。 公共部門的各種組織能夠更好地為人們提供由增強分析提供支持的情報。

企業如何利用增強分析？

擁有對未來的願景而不讓它自行展開可以將您的業務推向正確的方向。 增強分析可以成為引導決策者使用寶貴的數據分析做出更明智判斷的驅動力。 當然，組織還可以使用其他技術來保持領先。 例如，可以使用確定性的力量、預期的力量、重塑和重新定義的能力來識別硬趨勢。

增強分析可以幫助企業提供更好的商業智能。 簡而言之，BI 可以通過使用已收集和處理的數據來幫助任何企業做出改進的決策，從而帶來更多收入。 從銷售漏斗的頂端一直到底端，然後重新吸引/留住購買者，BI 在營銷和銷售生命週期的每個階段都發揮著關鍵作用。 一個好的 BI 工具將從業務的內部和外部來源收集數據，以提供過去、現在和未來的見解。

為什麼使用自動化分析的 BI 工具比傳統的 BI 工具更好？ 這很簡單; ML 和 NLP 等 AI 技術發揮了重要作用。

以前，BI 工具使用代碼或基於規則的程序來分析和處理數據，然後理解它。 儘管它有效，但不足以為組織提供真正產生影響的前沿見解。 另一方面，機器學習程序更智能。 他們不只是遵守規則； 他們適應變化。

機器學習程序可以識別模式並根據這些模式進一步處理數據。 這意味著它可以根據過去的經驗即興創作，就像人類的智慧一樣。 48% 的採用 ML 的企業將盈利能力的提高視為其最大的好處。

另一種帶來差異的人工智能技術是自然語言處理或生成。 人類不可能閱讀機器語言，更不用說分析和從中獲得洞察力了。 這就是自然語言生成 (NLG) 發揮作用的地方。

NLG 將 ML 轉換為更易於閱讀的格式。 ML 通過生成洞察來完成所有後端工作，而 NLG 以用戶可以理解的方式處理它。 例如，如果 ML 工具發現 2019 年 12 月的銷售額增加了，NLG 可以繼續告訴用戶，自那時以來他們的銷售額增加了 20%。

這種格式使非技術用戶很容易識別見解。 它還可以接受人類可讀的搜索查詢並將結果轉換為視覺效果。 用戶可以以類似於與另一個人交談的方式搜索查詢。

增強分析如何影響商業智能 (BI)？

政府組織和企業正在其日常活動中利用數據分析來提高效率。 最終，每個企業都想賣得更好。 無論是他們的產品還是服務——推動他們成功的唯一因素是產生的收入。 競爭在每個商業領域都受到瞭如此嚴重的打擊，以至於超越它不再是一種選擇。

任何 BI 系統都以數據分析為動力，數據分析進一步轉化為可操作的見解。 從各種來源收集並以易於理解的格式處理的數據。 分析基於代碼的日子已經一去不復返了，需要幾個月的時間才能利用有限的數據源能力得出關鍵見解。

借助增強的分析和 BI，報告更加精細，預測更加智能。 首席信息官指出：

“這些軟件平台中包含的組合（商業智能和增強分析）將使每個功能單獨變得更加強大，並且對使用它們的商務人員來說更有價值。”

1. 更好的決策

通過有效地挖掘數據和提供洞察力的方法，增強分析為決策者提供了更強大的權力。 以增強分析為動力的 BI 系統能夠發現趨勢洞察力。

例如，今天的智能數據發現工具已被證明可以通過智能地自動準備和分析關鍵見解來使業務價值翻倍。 它們易於使用和自助服務，允許不同部門做出更明智的決定。

2. 預測業務趨勢

增強分析可幫助企業識別趨勢和模式，讓他們更好地規劃和準備更強大的未來。 機器學習可以使用數據統計模型來識別業務趨勢。 NLG 將這些數據轉換為更易於閱讀的形式。

然後，這些有用的見解可以作為預測任何企業未來行動方案的強大基礎，例如預測產品需求的變化、新的潛在客戶位置、季節性需求等。 對於旅行、旅遊和酒店業等企業而言，識別和預測客戶的購買模式非常寶貴，因為它可以讓他們預測接下來的營銷和銷售步驟。

以下是航空公司每日績效 KPI​​ 儀表板的示例，該儀表板通過跟踪每個績效 KPI​​ 來監控每家航空公司的績效。 這些智能跟踪功能可幫助他們增強客戶體驗。

資源

3. 更快的結果

使用 AI 處理數據不僅效率更​​高，而且速度更快。 由於手動梳理記錄，傳統的 BI 系統需要數月時間來清理、分析數據並提供見解。 增強分析可以自動化處理數據的步驟，並可以在幾天內簡化 BI。 更快的洞察力意味著決策者掌握更多的權力，這將加速決策過程。

4. 為數據科學家騰出時間

企業通常依靠公民數據科學家或 IT 支持來處理數據、分析和提供見解。 通過使用自動化數據分析和處理 AI 工具的增強分析，這些數據分析師可以將寶貴的時間用於更高效的工作。 它還允許不太熟練的用戶在沒有任何外部依賴的情況下自己獲得洞察力。

5. 無處不在的嵌入分析

增強分析提供獨立的分析小部件，允許用戶從儀表板中獲取見解並將其添加到工作流或其他任何地方。 此外，各種銷售和營銷活動可以與洞察力一起嵌入。

例如，柯達將 Yellowfin 的嵌入式分析結合到他們的印刷工作流程軟件印能捷中。 借助印能捷應用程序，他們的客戶可以通過跟踪墨水使用情況、打印通道數、生產量和趨勢來預測資源需求和可用性。

6. 共享數據

數據越早與團隊共享，每個人的工作效率就越高。 增強分析不僅提供要分析和處理的數據，還可以共享。 增強分析平台在其儀表板中為其用戶提供社交網絡功能。

當發現見解時，可以通過社交網絡平台在組織的各個分支機構或決策者之間共享它們。 這種數據共享創造了一種更好、更透明、更快的方式來做出重大決策。

誰使用增強分析——為什麼？

增強分析不僅對企業有價值。 它允許數據民主化，這意味著現在可以通過組織的各個部門訪問分析和洞察力。 這會影響決策者、非決策者、用戶和最終用戶。

顧客

增強分析可以是客戶在不知道的情況下使用的軟件或應用程序的一部分。 如上所述，我們已經看到柯達如何將分析嵌入到客戶使用的軟件中，以監控資源可用性、墨水使用量、打印數量等。 這有助於客戶有效地管理他們的墨水使用情況。

利益相關者和合作夥伴

借助增強分析中的高級智能，企業的利益相關者和合作夥伴可以在採購、戰略活動、質量控制、客戶獲取、保留等方面做出更明智的決策。

增強分析中的人工智能將揭示比所要求的更多的洞察力，從而為企業及其利益相關者增加巨大的價值。 智能數據發現允許業務利益相關者和合作夥伴以預測、鏈接、相關性、隱藏模式等形式發現和可視化洞察力。

數據科學家和分析師

數據科學家很少見。 麥肯錫的一項研究表明，數據科學家將嚴重短缺——到 2024 年，僅在美國就有約 250,000 人。儘管如此，增強分析的進入已經減輕了數據科學家的負擔。

以前，它們僅用於構建預測算法、運行重複報告和查詢。 現在，他們可以將時間和精力集中在更有成效的問題上。 他們可以利用先進的人工智能和機器學習來解決更複雜的問題。

營銷主管

營銷人員通常是非技術用戶。 增強分析可以極大地改變他們的日常運營。 為了確保營銷人員不超出預算，他們需要選擇更有效的外展計劃。 以前為他們工作過和/或一般工作過的程序（數據聯合或產品評論聯合）。

通過增強分析，營銷人員可以就選擇哪些活動做出更好的決策。 他們將不再需要依賴分析團隊，因為權力現在掌握在他們手中。 為了更容易，營銷人員可以利用人工智能驅動的聊天機器人等對話分析來獲取洞察力，只需提出要求即可。

品牌經理

為了能夠確保他們的產品和服務與客戶產生共鳴，品牌經理需要與市場趨勢和競爭對手保持同步。 增強的分析工具使他們能夠輕鬆找到深刻的見解、依賴關係和相關性。 因此，授權品牌經理做出更明智的營銷決策。

73% 的消費者更喜歡個性化廣告。 增強型分析工具可以極大地幫助品牌經理個性化廣告和營銷活動。

銷售人員

時間對銷售人員來說至關重要。 延遲對現有分析採取行動可能會使他們失去客戶。 事實證明，增強分析可以在營銷和銷售渠道的各個階段加快和提高結果。 與營銷人員一樣，銷售人員也不必等待或依賴數據分析師將數據轉化為洞察力。

他們可以通過增強分析工具提供的分析儀表板中的自然語言搜索來檢查他們的勝利、損失、績效指標、基於位置的銷售等。 銷售主管可以使用儀表板來密切關注每個銷售代表的績效。

結論

數據推動著世界，組織正在花費大量預算來利用收集到的數據。 BI 系統提供處理和分析公司數據以幫助決策。 不幸的是，沒有多少人發現可以對您的業務產生影響的見解。 當 BI 由增強分析驅動時，它會創建一個更智能、更強大的自動化分析系統。

利用 ML 和自然語言處理等 AI 技術的能力，增強分析提供了全新水平的商業智能。 它被稱為可以改變分析內容開發方式的顛覆者。 早期在其 BI 平台中採用增強分析的企業可以看到前所未有的洞察速度和競爭優勢。

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