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增强分析：AI 和分析的结合是数据分析的最新创新。对于组织来说，数据分析已经从雇佣"独角兽"数据科学家发展到拥有智能应用程序，只需点击几下，就可为决策提供可操作的见解，这要归功于人工智能。
根据定义，增强意味着在强度或价值上做出更大的努力。增强分析（也称为 AI 驱动分析）有助于识别大型数据集中的隐藏模式，并揭示趋势和可操作的见解。它利用分析、机器学习和自然语言生成等技术实现数据管理流程自动化，并协助分析的硬部分。
根据Gartner的数据，到2024年底，75%的企业将实现人工智能的运营，推动流媒体数据和分析基础设施的增长5倍。AI 的能力将增强分析活动，使公司能够将数据驱动的决策内化，同时使组织中的每个人都能够轻松处理数据。这意味着 AI 有助于使整个企业的数据民主化，并节省数据分析师、数据科学家、工程师和其他数据专业人员在重复手动流程上的时间。
AI 如何改进分析？
人工智能的最新进展在自动化的帮助下使业务流程更加高效和强大方面发挥了重要作用。由于人工智能，分析也变得越来越容易访问和自动化。以下是 AI 为分析做出贡献的几种方法：
- 在机器学习算法的帮助下，AI 系统可以自动分析数据并发现隐藏的趋势、模式和见解，这些趋势、模式和见解可以被员工用来做出更明智的决策。
- AI 可自动生成报告，并通过使用自然语言生成使数据易于理解。
- AI 使用自然语言查询 （NLQ） 使组织中的每个人都能够直观地找到答案并从数据中提取见解，从而提高数据素养，为数据科学家腾出时间。
- AI 通过自动化数据分析并更快地提供见解和价值，帮助简化 BI。
那么，它是如何工作的呢？
传统 BI 使用基于规则的程序从数据中提供静态分析报告，而增强分析则利用计算机学习和自然语言生成等 AI 技术实现数据分析和可视化的自动化。
机器学习从数据中学习，并识别数据点之间的趋势、模式和关系。它可以使用过去的例子和经验来适应变化，并即兴对数据进行改进。
自然语言生成使用语言将机器学习数据中的发现转换为易于破译的见解。机器学习可以衍生出所有的见解，NLG 将这些见解转换为可读格式。
增强分析还可以接收用户的查询，并以视觉效果和文本的形式生成答案。整个过程是从数据中生成见解是自动化的，使非技术用户能够轻松地解释数据并识别见解。
增强企业分析
商业智能可以通过收集和处理数据，帮助做出更好的业务决策并推动更好的投资回报率。一个好的 BI 工具从内部和外部来源收集重要数据，并提供可操作的见解。增强分析只是提高商业智能，并通过以下方式帮助企业：
1、加快数据准备
数据分析人员通常大部分时间都花在提取和清理数据上。增强分析通过自动化 ETL（提取、转换和加载）数据过程并提供可用于分析的宝贵数据，消除了数据分析师需要完成的所有艰苦过程。
2、自动化洞察力生成
一旦数据准备就绪并准备用于处理，增强分析将使用它自动获得见解。它使用机器学习算法来自动化分析并快速生成见解，如果数据科学家和分析师完成，这将需要数天和数月的时间。
3、允许查询数据
增强分析使用户能够轻松提问和与数据交互。在 NLQ 和 NLG 的帮助下，它以自然语言的形式接受查询，将其翻译成机器语言，然后以易于理解的语言形式产生有意义的结果和见解。这使得数据分析成为双向对话，企业可以向数据提问并实时获得答案。
4、使每个人都能够使用分析产品
查询数据的功能使专业人员能够更深入地研究其数据，并使组织中的每个人都能够使用分析产品。企业不再需要具有技术专长的数据科学家或专业人员使用 BI 工具分析数据。这导致 BI 和分析工具的用户群增加。
5、自动化报告生成和传播
通过增强分析，可以以思维速度从数据中生成见解。这些见解可以进一步用于报告编写的自动化，从而节省了大量人工报告生成工作。
增强分析在行动
增强分析可用于解决各种业务问题。其中一些使用案例和应用包括需求预测、欺诈和异常检测、衍生客户和市场洞察、性能跟踪等。下面是一些示例：
- 银行和金融机构使用增强分析生成个性化投资组合分析报告。
- 零售和快速消费品公司使用增强分析支持的智能来跟踪市场洞察并做出明智的决策。
- 金融服务部门的公司使用通过增强分析挖掘的建议和见解来检测和防止欺诈或异常。
- 媒体和娱乐公司使用增强分析产生的见解为用户提供量身定制的内容。
- 跨企业的营销和销售功能使用增强分析从外部和内部来源提取数据，并深入了解销售、客户趋势和产品性能。
最后
跨行业企业正在生产和使用的数据的复杂性和规模比人类所能处理的还要多。企业已经开始在分析中采用新的人工智能浪潮来处理数据并改进其流程。增强分析是颠覆者，利用 BI 平台可以帮助企业更快地分析数据、优化运营并提高数据团队的效率。
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