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什么是增强型分析?

您的团队始终在不断发展,可能如今的发展速度更快。无论是通过度量还是货币化,您的 IT 团队成员都可以开始对增强型分析工具进行研究,以此方式来确定您的用户正在寻求的内容、增强型分析的价值,以及了解这些数据可以对业务发展起到的帮助。增强型分析曾被喻为“数据分析的未来”,在如今快节奏的、不断变化的数字环境中,有助于提供您所需要的答案、理解和行动。

了解增强型分析

增强型分析可帮助您的团队通过统计和语言技术,将大型数据集转换为更小、更易理解的信息。利用机器学习、人工智能 (AI)、数据见解和数据增强的组合,可以探索如何构建、使用分析以及与用户共享分析。

增强型分析开发于 2017 年,包含企业必须了解的三个重要组成部分:

  1. 基于算法的机器学习能够从数据中学习,而不依赖于基于规则的编程。
  2. 自然语言生成 (NLG) 可将机器的发现转换为人类可以理解的字词和短语,从而使数据在感受上并且听起来更加类似人类。
  3. 自动化见解、数据驱动见解有助于确定您的业务策略。

这三个组成部分相结合,可以深入了解隐藏的模式,整体性认识您的原始数据和见解可以为您的用户提供哪些内容,以及您的团队应如何告知企业下一步的行动。

增强型分析的优势

增强型分析已成为成功的用户体验的重要部分,非常有效地将计算机智能的最佳方面和人类的好奇心结合在一起。主要优势包括:

  • 加快数据准备速度。由于增强型数据准备可以更快地将多个数据源整合到一起,因此您可以快速检测重复的操作、联接,加速获取见解和提高工作效率,从而生成完全数据自动化和高质量的建议,帮助提供个性化的用户体验。

  • 降低分析偏差。由于数据集不完整和缺乏上下文导致的偏差会损害用户的结果。增强型分析支持您的计算机执行通常用于数据分析工具的分析,通过对更大范围的数据执行操作并仅专注于统计意义因素,可以降低潜在的偏差。

  • 提升信任度。每次用户与您的数据交互时,都会为您的机器学习算法提供线索,随着时间推移,将为您的用户提供更相关且更准确的建议。这些建议有助于建立用户的信任,因为提供的数据包含更多相关项目,例如业务背景、意图等。由于用户能够持续查看相关选择,因此他们可以信任您的策略,然后建立对您的业务的信任。

  • 增强数据素养。当您继续收集数据时,您的团队和用户有机会从这些数据中获取价值。通过提供对结果的自动化分析,用户可以用最少的工作量轻松地搜索见解和对见解进行可视化,从而增强数据素养。这既支持您的用户,也支持您的组织,因为打造具有高数据素养的员工队伍,意味着获取分析结果的能力不再是障碍。

  • 为团队成员腾出更多额外时间。由于您的 IT 团队成员无需再花费时间收集和分析大量数据集,以及从分析结果中提取可行项,这样他们将有更多时间专注于高级业务策略和特殊项目。此外,还有助于为您的团队提供支持,因为可用资源变得更加以数据为中心,并且可以轻松地融入到日常活动中,而无需通过由数据专业人员执行的那些任务实现。

增强型分析工具的挑战

得益于 AI、机器学习、分析和 商业智能 (BI) 平台,组织的工作效率和学习能力将提升到更高水平。增强型分析工具可帮助企业和分析师更好地了解用户的需求如何不断变化。虽然增强型分析有很多优点,但将此流程应用到您的业务中仍可能会遇到一些障碍。需要注意的一些事项包括:

  • 高质量的训练数据。如果您的分析模型不是最新模型,那么您的见解将会没有意义。

  • 准确且可信。使用没有错误的全面数据并定期更新模型,意味着您的数据将始终为最新状态且值得用户信任,因为您为用户提供的是最新且准确的信息。

  • 高相关性。筛选掉不相关的数据是一项麻烦且耗时的工作。定期测试数据可确保仅为用户提供相关结果。

  • 较高的团队绩效和可扩展性。根据平台的容量和团队的技能水平,将增强型分析和附带的容量实施到您的流程中,可能会暂时降低工作效率。

集成增强型分析以实现业务成功

尽管某些类型的 BI 平台中早已加入增强型分析,但一些企业现在才逐渐意识到将这些学习内容实施到其业务中可带来的益处。随着您的策略从以仪表板为中心转向到更具动态性的体验,以及越来越围绕动态生成的数据案例展开,您可以预测趋势并为此制定相应计划,而非简单地被动做出反应。使用 商业分析工具 进行增强型分析挖掘,您将找到解释数据的新方法。它不仅使用户能够更轻松地进行分析和采取相应行动,而且还能提升您的业务的竞争优势,从而改善决策和增加收入。

利用 Microsoft Power BI 简化用户的见解

对于您的团队尚未着手拓展的用户,仍有很多需要了解的内容。通过支持自动化,您可以利用数据见解、计算机学习和 NLG 来为用户提供全面的体验,以及全面了解客户的需求。

通过增强型分析,Power BI 为 IT 和 BI 团队提供了重新聚焦其流程的方法,从而变得更加以数据为驱动,无需配备数据专业人员。了解如何通过更快地创建见解、从不同角度审视数据、提高工作效率以及提供更多改善决策的机会,从而简化您的业务流程。