有很多文章都会告诉你这个或那个未来。现在,我们都习惯于词汇宾果大数据,人工智能(AI),机器学习(ML),和自然语言处理(NLP)功成身退。然而,我们在这里告诉你,增强分析不是“另一个趋势“但实际上,会改变商业智能。由于数据的爆炸和开发新技术和工具,我们很快就会看到我们的字节,字节,甚至pb级的信息以一种全新的、自动化的方式。在“牵牛星”,我们称之为扩展分析。

增强未来的分析提供了一个perhaps-utopian视图,数据,科学,和AI融入一个可信,立即访问资源。但是,未来真的那么遥远吗?今天,增强分析获得蒸汽,过渡从行业的下件大事)的行业的必备工具。而不是考虑这个明天可以提供给我们,让我们思考如何能得到这些下一代洞察我们今天员工的手中。

运动对增强分析始于1960年代当Douglas Engelbart意识到除了仅仅执行计算,计算机可以被用来增强人类思维的能力。在接下来的几十年,描述性分析的主流,当用户开始查询历史信息,建立静态报告和可视化在一个易于使用的图形界面或仪表板。然而,问题是它太回顾。我们要展望未来,而不是过去的担心。

在预测分析。毫升和艾城的承诺与复杂的编码算法改变世界。然而,这种类型的数据科学与资源不足是一个精英游戏;麦肯锡预测,将有大约250000数据科学家短缺到2024年仅在美国。而不是看着决策树,我们想看看策略树和开始使我们看到的数字与具体的业务操作和kpi。什么数据科学家,和更广泛的组织真正需要的上下文。如果数据说一件事,那么我们需要知道“是什么”和“为什么”。

所有这些迭代之后,我们终于到达了增强分析-数据的下一个前沿。我们的朋友在Gartner称,“支持技术的使用机器学习和人工智能等协助数据准备、生成和洞见解释增加人们探索和分析数据。

这把价值我怎么组织?

首先,它可能很难相信,数据采集和数据准备继续是一个手册,容易出错和bias-ridden过程。我们都听说过的广为统计数据科学家花费80%的时间手动准备数据。值得庆幸的是,增强分析人工智能组件,将从根本上简化和加快准备,清洗,和标准化的数据让你集中你所有的精力投入到最重要的分析。

此外,数据探索、feature-engineering和特征选择需要一个瞬时和可见的过程。我们不需要完全依靠复杂的编码或脚本了。增强分析将允许您眼球前所未有的数据,获得宝贵的见解的速度一眼。更进一步,同事也可以喜欢,分享和评论他们的团队成员的数据通道将工作场所转变为最新的社交网络。移动在Facebook !

增强分析数据民主化是一个关键元素。2020年,组织结构与决策比以往任何时候都奉承和创意来自于企业的各个角落。因此,我们需要把我们办公室的墙壁,确保在企业中每个人都可以访问这些分析工具。这些模型也需要无代码而被code-friendly为数据科学家确保他们足够强大,足够数据分析师和视觉访问高管。

最后,大数据是广泛使用的三个V的卷,速度,和种类。不言而喻,一个增广的分析方法将组织不再挣扎,但事实上,发展更大的数据来自多个数据源(结构化、半结构化和非结构化)前所未见,实时的速度。这个模型将规模的新一代企业级和不会过时的一个组织的。

Gartner说了什么呢?

在其2019年白皮书:“增强分析是分析的未来,”Gartner促进五个主要建议组织希望采用这些工具:

• 试验和验证,确定一个试点计划和测试
• 更新角色和投资数据读写能力——教育和训练你的团队
• 跨企业的规模——推广和教育商业领袖
• 减轻专家阻力和用户误解——设置期望和诚实这可以和不能做什么
• 评估供应商,确定服务提供者能够表明增强分析的命令

增强分析的未来到底是什么样子?

最终,增强分析使得对所有企业更容易成为所有员工的数据驱动和人类。不再想我们会抓头我们的数据意味着什么。数据很快就会给我们的见解,在记录时间,允许组织几个“是什么”和“为什么”。

想了解更多吗?把这个按需网络研讨会题为“增强分析的未来”要深入了解世界增强分析和现代商业意味着什么。