什么是增强分析？
增强分析是指利用人工智能技术“增强”的分析。
为什么增强分析至关重要？
挖掘大数据机遇
在现代经济环境下，数据中蕴藏着巨大的机遇。借助数据，企业可以明确一系列问题，比如生产哪些产品、何时生产、目标受众是谁、如何发展等等。然而，现如今的数据量过于庞大，人类无法不带偏见地自行解读数据，更不用说快速获得答案。因此，企业必须采用人工智能和机器学习等技术，从海量大数据中发掘出有意义的洞察。增强分析整合了数据科学与人工智能，能够帮助企业实时分析海量数据集，因此这项技术非常重要。
减少对数据科学家的依赖
分析流程包含一系列复杂且耗时的手动步骤，因此通常只能由数据科学家来执行。这些专业的分析师需要：
- 从多个数据源采集数据
- 准备分析用的数据
- 执行分析
- 发掘有意义的洞察
- 实现分析结果可视化
- 以极具说服力的方式共享分析结果
- 创建行动计划
然而，问题在于全球范围内的数据科学家资源稀缺，而且雇佣他们的成本很高。增强分析技术虽然无法代替数据科学家，却能帮助企业自动执行相关流程，比如数据采集、数据准备、数据清理和数据分析等流程，减少企业对数据科学家的依赖。
借助增强分析技术，数据科学家不仅能腾出时间，专注于解读分析结果等更重要的任务，还能为企业创造更高的价值。基于人工智能和机器学习的分析技术能够帮助他们建立不容易发现的联系，更快挖掘更深入的洞察。此外，这些技术还能赋能其他分析人员（如业务分析师、普通数据科学家等），帮助他们提高洞察力，完成先前只能由专业数据科学家执行的任务。
实现数据分析民主化：让未经培训的用户参与分析
增强分析很重要，还有一个原因是它能够让未经培训的“信息挖掘者”参与数据分析。增强分析技术能够自动执行复杂的分析流程，用户只需提问即可查询数据，因此即使是不具备数据科学技能的员工，也可以充分利用高级分析功能。机器学习技术可以为这些“信息挖掘者”提供指导，推荐接下来可以提出哪些问题，并建议从何处着手深入挖掘信息。
在增强分析用例中，答案将以现成的数据可视化形式呈现，如图表、图形和地图形式，用户无需自己创建。用户不必具备相关的专业知识，只需使用简单的命令就能查看这些可视化内容，将其整合到数据故事中，并与其他团队和领导层轻松共享。
分析技术的发展历程
近年来，分析技术和商业智能不断发展，从最开始面向数据专家和分析专家的复杂工具，逐渐蜕变为如今人人都可以使用的机器学习分析工具。
传统分析
由 IT 驱动
用户自主权有限
面向数据专家和分析专家的复杂工具
专注于大规模报告
自助分析
由业务驱动
用户自主权增加
采用用户友好型界面
专注于由用户驱动的洞察
增强分析
由人工智能和机器学习驱动
用户完全自主
人工智能工具和引导式流程
专注于快速发掘以往未能察觉的深入洞察
增强分析用例
增强分析技术能够革新业务流程，那么具体有哪些实际用例？以下是增强分析在财务、销售与营销、物流、人力资源和应收账款领域的用例示例：
增强分析在财务领域的应用 借助增强分析，业务分析师能够轻松预测和控制不同业务部门的商旅招待费用。
增强分析在应收账款领域的应用 利用增强分析中的机器学习技术，催收经理能够预测逾期付款情况，确定适当的收款策略，并掌握现金流动态。
增强分析在销售和营销领域的应用 借助增强分析，销售和营销团队能够获得更全面、更准确的客户画像，并快速发现交叉销售和追加销售机会。
增强分析在制造领域的应用 借助增强分析，钢铁制造企业的分析师可以预测、监控和控制欧洲不同工厂的支出。
增强分析在 HR 领域的应用 借助基于人工智能的分析工具，HR 管理人员能够预测员工流失情况，了解具体原因，并采取纠正措施留住优秀人才。