Analytics 2.0：人工智慧如何改變商業智慧和數據洞察
商業智慧和分析在過去十年中取得了長足的進步。隨著大數據和先進人工智慧演算法的興起，分析工具現在可以提供前所未有的見解，以推動更明智的決策。這個增強分析的新時代稱為分析 2.0。
Analytics 2.0 解決方案利用機器學習和自然語言處理的力量從資料中提取更深入的見解。他們可以自動化資料準備，發現隱藏的相關性，並產生預測模型來預測未來的結果。因此，組織可以從事後諸葛亮轉向前瞻性，並更聰明地運作。本文將探討 Analytics 2.0 的關鍵功能以及企業如何使用這些工具即時做出數據驅動的決策。
自動資料整理
過去，分析師花費大部分時間從不同來源收集數據並為分析做好準備。資料整理包括資料識別、清理、標準化、轉換和整合等任務。這個手動過程既乏味又耗時。
透過 Alteryx 和 Trifacta 等 Analytics 2.0 解決方案，這些資料整理任務可以透過簡單的拖放介面自動化。使用者不需要了解 Python 或 R 等程式語言。這些平台使用機器學習來學習資料類型、檢測異常並修復問題。這將資料準備時間從 80% 減少到 10-20%。
自動資料整理提供了整個組織資料的統一視圖。它透過消除資料準備過程中的摩擦來實現更快的分析迭代。分析師可以專注於高價值分析，而不是繁重的工作。
自然語言生成洞察
傳統的商業智慧工具可以產生數據視覺化和儀表板以獲取見解。然而，需要大量的手動工作來解釋結果並創建伴隨的敘述。
像 Narrative Science 這樣的 Analytics 2.0 平台利用自然語言產生 (NLG) 來自動化敘述報告。使用者可以獲得預先編寫的摘要，解釋資料中發現的關鍵趨勢、相關性和預測。 NLG 使用語言規則和人工智慧將資料模式轉換為人類可讀的文字。
NLG 無需手動分析和報告，更快地提供見解。自動產生的敘述是一致的、無錯誤的，並且消除了人為偏見。沒有分析專業知識的使用者可以輕鬆理解見解並更快地做出數據驅動的決策。
會話分析
Analytics 2.0 使用聊天機器人和虛擬助理透過對話式介面提供見解。使用者只需用自然語言輸入或說出查詢即可獲得分析問題的答案。
ThoughtSpot 和 IBM Watson Analytics 等供應商正在提供語音驅動的分析平台。用戶可以提出問題並跟進其他查詢以深入了解資料。虛擬助理了解上下文和使用者意圖。
對話式分析使資料探索變得直觀。臨時用戶和企業主管無需深入的分析專業知識即可獲得見解。對話式使用者體驗使整個組織的分析民主化。
增強分析
傳統的商業智慧工具完全依賴手動分析。這限制了人類自己產生的洞察力。增強分析結合了機器和人類的優勢。
SAP Analytics Cloud 等平台使用機器學習演算法來自動產生見解。這些演算法會自動分析大型資料集，以偵測人類遺漏的相關性、模式和趨勢。使用者可以獲得洞察的先機。
然而，人類可以超越系統並驗證機器生成的見解。這將機器的速度與人類的監督結合起來。增強分析解決方案可大規模提供值得信賴的見解。
持續智能
傳統分析著重於歷史資料以提供事後洞察。但過去的表現可能無法準確預測未來的結果。持續智慧使用即時數據流來實現前瞻性。
Striim 等分析 2.0 工具與 IoT 感測器和點擊流等流資料來源整合。當即時數據進入時，他們運行自動化模型來檢測異常並產生警報。用戶可以立即洞察新興趨勢和變化。
這使組織從靜態的批量報告轉變為始終在線的分析。持續情報可幫助用戶發現機會或威脅並快速回應以獲得競爭優勢。
預測分析
描述性分析回答了發生的事情。診斷分析可以回答事情發生的原因。預測分析使用機器學習來回答未來可能發生的事情。
Analytics 2.0 解決方案可以攝取大型歷史資料集來訓練預測模型。這些模型學習複雜的資料模式來預測未來的機率和結果。使用者可以預測未來需求，防止設備故障並降低風險。
例如，預測性維護使用感測器來監控設備並在故障發生之前預測維護需求。預測分析將數據驅動的決策提升到一個新的水平。
規範分析
分析的最高級階段是規範分析。它為使用者推薦最佳的行動方案。系統從歷史資料中學習最優決策規則和限制。
當使用者到達決策點時，規範分析會檢查所有選項並預測結果。它規定了將導致期望的業務結果的決策。例如，供應鏈平台可以製定最佳庫存策略。
規範性分析可實現數據驅動的決策自動化。用戶可以從複雜的決策中消除猜測。他們可以根據數據洞察不斷做出更好的決策。
可解釋的AI
Analytics 2.0 工具使用深度學習神經網路等先進的機器學習模型。這些模型是複雜的黑盒子，可以提供高度準確的見解。然而，其內部運作原理並不容易解釋。
缺乏可解釋性可能會阻礙人工智慧分析的採用。可解釋的人工智慧技術有助於解讀模型如何得出見解。供應商正在將模型可解釋性功能整合到 Analytics 2.0 解決方案中。
借助可解釋的人工智慧，使用者可以邏輯地驗證模型建議。這增加了人們對人工智慧生成的見解的信任。主題專家也可以進一步完善模型。
分析民主化
從歷史上看，分析技能一直很稀缺。數據分析師準備了利害關係人難以解讀的報告。 Analytics 2.0 最終實現了大眾分析的民主化。
現代分析平台具有簡單的拖放介面。自動產生見解也減少了對技術技能的需求。透過對話式分析，即使是非技術使用者也可以透過自然語言獲得見解。
分析不再局限於資料科學家。整個組織的知識工作者可以利用數據來提高生產力和決策制定，而無需深厚的分析專業知識。
模型的可操作性
傳統上，資料分析師使用 R 和 Python 等統計程式建立模型。這些模型產生見解，但與業務工作流程保持分離。
借助 Analytics 2.0 解決方案，這些模型可以進行操作並嵌入到應用程式中。例如，可以在工廠車間部署預測維護模型來自動建議維護訂單。
運營化使組織能夠根據分析模型的見解即時採取行動。這些模型透過反饋循環驅動自動化決策並持續優化業務流程。
基於雲端的分析
傳統分析平台需要昂貴且不靈活的本地基礎設施。基於雲端的分析提供了靈活、可擴展的替代方案，無需硬體投資。
Google BigQuery 和 Amazon QuickSight 等領先平台是完全託管的雲端分析服務。企業可以從小規模開始，並隨著需求的成長無縫擴展。雲端還在幕後處理基礎設施維護和升級。
透過多租戶支持，雲端分析可以實現分散式團隊之間的輕鬆協作。用戶可以在雲端開發模型並共享儀表板，同時確保資料治理。雲端還允許從全球任何設備存取分析。
數據圖
原始數據本身並不能提供太多洞察力。高級視覺化將資料轉換為互動式圖表、圖形和地圖，以揭示見解。 Analytics 2.0 平台包括強大的視覺化功能。
除了基本圖表之外，這些還提供專業的視覺效果，例如熱圖、漏斗分析和地理空間地圖。使用者可以透過引人注目的視覺效果來重點關注數據中的趨勢、異常值和模式。鑽取提供更深入的調查。
智慧型視覺化根據資料結構自動推薦正確的圖形類型。沒有分析專業知識的使用者可以透過拖放輕鬆來創建有意義的視覺化。逼真的視覺效果使見解更加直觀。
分析加速器
需求預測、客戶細分和庫存優化等一些分析案例需要複雜的建模。從頭開始開發模型需要大量時間和資源。
Analytics 2.0 解決方案為常見用例提供預先建置的分析加速器。其中包含針對業務問題量身定制的嵌入式預測演算法。
分析加速器使企業能夠更快地開始使用經過驗證的模型。資料科學家也可以使用加速器作為起點，而不是從頭開始建立模型。實施分析的時間大大減少。
協作分析
傳統上，分析是一項孤立的工作。個人或團隊在孤島中開發模型，導致見解支離破碎。協作可以更好地共享數據和發現。
Analytics 2.0 平台促進與可共享工作流程和儀表板的協作。評論和註釋允許圍繞見解進行討論。 ACL 控制對敏感資料的存取。
協作分析打破了孤島，使組織能夠利用集體數據知識。模型整合了跨部門的見解，以獲得整體視圖。民主化擴大了影響力。
嵌入式分析
為了使分析能夠影響決策，需要將其深度整合到業務工作流程中。但用戶經常必須在單獨的分析應用程式和作業系統之間切換。
現代平台允許透過 API 和微服務將分析原生嵌入到應用程式中。在工作流程中，見解會即時且無縫地呈現。
嵌入式分析為智慧製造、預測性維護、即時個人化等數據驅動流程提供支援。分析的實施可提高投資報酬率。
結論
分析已從簡單的商業智慧和報告顯著發展。 AI 驅動的 Analytics 2.0 解決方案的出現釋放了改變遊戲規則的功能，例如自動洞察發現、NLP 支援的敘述、對話分析和規範建議。企業可以從資料中挖掘更深入的見解，以增強策略規劃和資料驅動的決策。 Analytics 2.0 解決方案使整個組織的使用者能夠民主地存取強大的分析，從而實現普遍的數據驅動文化。隨著人工智慧和機器學習的不斷成熟，分析將變得更加聰明。乘著 Analytics 2.0 浪潮的公司將透過明智的、有遠見的決策獲得持續的競爭優勢。