兩個人看著分析

什麼是增強分析?

您的團隊一直處於成長狀態,或許現在更勝以往。無論是經過深思熟慮還是創造營收的變現模式,您的 IT 團隊成員可能開始研究增強分析工具,以此來確定使用者的需求、其價值,以及了解這些資料如何幫助發展業務。有「資料分析的未來」之稱的增強分析,有助於在快節奏、不斷變化的數位環境中為您提供所需的答案、理解和行動。

了解增強分析

增強分析有助於團隊透過統計和語言學技術將大型資料集轉換為更小、更易消化的資訊。其結合了機器學習、人工智慧 (AI)、資料見解和增強,並探索如何建立、使用分析,以及將其分享給使用者。

增強分析於 2017 年開發而成,有三個基本元件是企業必須了解的:

  1. 機器學習,基於能夠從資料中學習的演算法,而不依賴規則型程式設計。
  2. 自然語言產生 (NLG),將機器發現的結果轉譯成人類可以理解的單字和片語,即讓資料感覺和聽起來更人性化。
  3. 自動化見解,有助於確定商務策略的資料驅動見解。

這三個元件結合在一起,可以揭露隱藏的模式,並在兩方面提供了一個連貫的全貌:為使用者提供什麼原始資料和見解,以及團隊應該如何幫助企業做出明智的下一步決策。

增強分析的優點

增強分析已成為成功使用者體驗的重要環節,最有效地結合了機器智慧和人類好奇心的各層面。一些重要優點包括:

  • 更快的資料準備。由於增強資料準備可以更快地合併多個資料來源,因此您可以快速偵測重複動作、聯結、加速見解和更高的生產力,以建立有助於個人化使用者體驗的完全資料自動化的高品質建議。

  • 減少分析偏差。由不完整的資料集和缺乏脈絡所引起的偏差,只會損害使用者的結果。透過使您的機器執行分析 (通常保留給資料分析工具),增強分析可以執行更廣泛的資料,且僅專注於具有統計意義的因素,來減少潛在的偏見。

  • 提升信任度。每次使用者與您的資料互動時,都會為您的機器學習演算法提供線索,並隨著時間的推移,為使用者提供更相關準確的建議。這些建議有助於建立使用者信任,因為所提供的資料提供了更多相關項目,如商業背景、意圖等。由於使用者能夠持續看到相關選擇,他們可以信任您的策略,進而對貴公司產生信任。

  • 提升資料素養。隨著您繼續收集資料,您的團隊和使用者有機會從這些資料中獲得價值。透過提供結果的自動分析,使用者可以毫不費力地提升資料素養,進而輕鬆地搜尋和視覺化呈現見解。這為您的使用者和整個組織提供支援,因為建立具有資料素養的工作力,也就意味著可及性不再是障礙。

  • 團隊成員的額外時間。由於您的 IT 團隊成員不必花時間收集和分析大量資料集,並將其提煉為可操作的項目,因此他們將有更多時間專注於高層級的商務策略和特殊專案。這也有助於賦能團隊,因為可用資源變得更加以資料為中心,也可以輕鬆地融入他們的日常活動中,而不是將這些工作保留給資料專業人員。

增強分析工具的挑戰

多虧了 AI、機器學習、分析和商業智慧 (BI) 平台,讓組織的生產力和學習更上一層樓。增強分析工具可幫助企業和分析師更有效地洞察不斷變化的使用者需求。雖然增強分析有很多優點,但企業在採用此程序時可能會遇到一些障礙。一些需要注意的例子包括:

  • 訓練資料的品質。如果分析模型不是最新的,見解將毫無意義。

  • 準確性和可信度。使用無錯誤的全方位資料,並定期更新模型,也就意味著您的資料保持最新,使用者可以相信您提供了最新和準確的資訊。

  • 相關性。篩選掉不相關的資料既麻煩又耗時。定期測試資料,以確保只為使用者提供相關結果。

  • 團隊績效和延展性。根據平台的功能和團隊的技能等級,在您的程序中實施增強分析 (以及隨之而來的資料量) 可能會暫時降低生產力。

整合增強分析以實現業務成功

雖然增強分析已經出現在某些類型的 BI 平台中,但一些企業現在才意識到,將這些知識應用到商務中是多麼有益。隨著您的策略從以儀表板為中心轉變為更加動態的體驗,以及更加圍繞在動態產生的資料故事,您就可以預測趨勢,並為其制定計劃,而不是被動做出回應。商務分析工具挖掘資料供增強分析之用,您會發現解讀資料的新方法。這不僅可以讓使用者更輕鬆地進行分析和採取行動,還可以為您的企業提供競爭優勢,以做出改進的決策和增加收入。

使用 Microsoft Power BI 簡化使用者的見解

使用者有太多需要了解的地方,而其中蘊含了尚待開發的寶藏。透過採用自動化,您可以利用資料見解、機器學習和 NLG,為使用者提供全面的體驗,並全面了解客戶的需求和願望。

透過增強分析,Power BI 為 IT 和 BI 團隊提供了一種方法,可以在不需要資料專業人員的情況下重新調整其程序,使其更為資料驅動。藉由建立更快的見解、從不同角度看資料、提高生產力,以及提供更多機會來做出更好的決策,讓您了解如何簡化商務程序。