什麼是增強分析？

了解增強分析

傳統上，複雜的資料分析是資料專業人員專屬的領域。他們擁有在資料分析生命週期中 (其中包括資料探索和準備、模型設計和開發、見解產生和傳播等階段)，執行關鍵程序所需的專業技術、專業知識和軟體。這項工作通常是手動乏味的，可能需要數天、數週或更長的時間。業務團隊在一旁等待資訊，以引導決策和行動。

然而，考慮到公司現在必須在競爭激烈的數位環境中快速營運，決策者實在等不及了。他們比以往都需要更多更快更深入的見解。然而，大多數資料科學團隊無法以足夠快的速度擴大作業規模，以跟上資料分析的需求，這項挑戰因巨量資料和其他大型複雜資料存放區而加劇。

透過使用人工智慧 (AI) 和相關技術，增強分析有助於改變公司產生、取用及分享商業智慧 (BI) 和商務分析 (BA) 的方式。

增強分析由三個關鍵元件組成：

1. 機器學習 (ML)。ML 是一種 AI，它使用演算法快速搜尋歷史資料、識別模式、發現偏差，並產生見解和建議。ML 模型在巨量資料上蓬勃發展，並不斷從新的結構化和非結構化資料中學習，無需人為介入。ML 模型是大多數增強分析功能的基礎。
2. 自然語言技術。透過自然語言處理 (NLP) 和自然語言產生 (NLG)，前者為電腦解釋人類語言，後者則將電腦程式碼轉譯為人類語言，人類和電腦可以更輕鬆地相互交談。因此，商務人士可以使用熟悉的領域和產業術語，在來回的問答工作階段中與機器互動。
3. 自動化。ML 驅動的技術在整個資料分析生命週期中將日常手動工作自動化。這顯著減少了建置、訓練和部署 ML 模型所需的時間。例如，在自動產生的提示輔助下，技術人員和非技術人員可以更快地發現和準備原始資料。在生命週期接近尾聲時，文字型報表 (以使用者指定的頻率自動建立和散發) 加速見解分享。

增強分析正如其名，它不會取代而是增強人類的智力、直覺和好奇心。ML 模型利用隨時間收集的使用者情境和行為線索，評估人類意圖和喜好，並透過自然語言提供適當的見解、指導和建議。實際決策則留給人們。

增強分析和增強分析工具的好處

貴公司可能才剛踏上增強分析旅程，但這趟旅程值得一試。考慮使用增強型 BI 工具的優勢：

• 改善決策過程。 增強分析可幫助商務人士更充分掌握資料分析並產生可操作的見解。將特定計量指標、關鍵效能指標 (KPI) 和其他資訊合併到自訂的資料儀表板和報表中，使複雜的資料更易於理解。此外，資料故事分享啟用自然語言敘事，進一步用圖形和圖表將資料情境化。
• 資料普及化。 當跨部門的更多人參與資料分析時，就會提高資料素養。隨著時間的推移，組織文化會發生變化。更多的團隊會變得樂於使用資料，並透過協作處理資料來創造商業價值。
• 更快的資料準備。 透過增強資料準備，ML 模型建置、測試和訓練所需資料集的建立過程簡化了。在根據專案要求量身打造的建議提示下，使用者可以選擇和合併資料集；清理、格式化和擴充資料集；並找到新的資料集以進一步優化 ML 模型。
• 減少分析偏差。 由不完整的資料集、錯誤的假設和缺乏脈絡所引起的偏差，會導致不正確、不值得信任的結果。分析大量資料的 ML 演算法和減少人為錯誤的自動化工作流程可以大幅減少偏差。
• 節省時間和成本。 透過更少的手動程序，資料科學團隊可以提高生產力，並將更多資源投入到更高等級的分析計劃中。此外，隨著業務團隊提高資料素養，他們可以承擔更簡單的分析專案，進一步釋放資料科學家的時間來完成更複雜的工作。

增強分析工具的挑戰

增強分析工具是許多企業 BI 和 BA 解決方案不可或缺的一環，該工具在尊重人類智慧的同時利用 AI 技術。

儘管如此，貴公司仍應準備好解決造成採用緩慢的常見障礙。潛在的挑戰包含：

• 對 AI 的誤解。 一些員工可能會擔心被 AI 技術取而代之。開誠佈公地溝通，幫助他們了解 AI 有局限性。增強分析依賴於人的主動性和領域專業知識來提供價值。
• 資料素養差。 舉辦工作坊並提供導師幫助業務團隊自信地進行分析。教導使用者關鍵資料概念和片語，以及如何以有助於團隊和業務的方式思考資料。突顯成功的增強分析專案。
• 無效的資料和模型管理。 使用沒有錯誤和偏差的全面現行資料來訓練 ML 模型，並定期更新演算法以處理不斷變化的資料資產。憑藉高品質的資料和強大的模型，使用者將信任這些工具來幫助產生及時、準確的見解。
• 無關的結果。 向使用者展示如何產生對其角色和職責有意義的資訊。否則，他們會變得沮喪並浪費時間在篩選無關的結果上。
• 運算能力和可擴縮性不足。 根據您的 IT 能力，資訊量和處理要求的增加可能會影響回應時間。

整合增強分析以實現業務成功

快速獲得見解，對於貴公司建立和保持競爭優勢的能力至關重要。快速獲得有意義的見解更為關鍵。增強分析工具可以幫助合適的人員產生正確的資訊，以便在需要時隨時準備就緒。

借助增強型 BI，商務人士可以透過個人化的交談式互動來處理資料，使其從全新的角度考慮資料，並產生與其角色相關的見解。此外，透過使用商務分析工具的增強分析功能，他們可以更清楚地了解事件和趨勢，然後主動計劃而不只是做出反應。

透過快速準確地分析資料，組織可以做出更好的商務決策並制定更有效的策略。隨著時間的推移，組織可以推動更大的成長和更高的收入。