如今，数据是公司的上帝！事实上，大多数（如果不是全部）公司都使用数据来分析当前的市场趋势，了解他们的客户需求，并制定他们未来的企业战略。然而，大型跨国公司在从数据中提取洞察力方面肯定比中小型公司更具优势。较小的公司没有熟练的数据科学家或足够的资源来将其数据转换为有意义的分析。在这种情况下，如果他们不能释放其潜力，他们的数据对他们来说就毫无价值。但增强分析可能会改变这种情况！它可能有助于创建更平等的基于数据的企业文化，让所有公司都受益。
什么是增强分析？
增强分析这个术语最初是由研究公司 Gartner 在 2017 年创建的。他们声称这将是“数据分析的未来”，而且看起来确实如此！增强分析基本上使用机器学习和人工智能通过寻找创建、开发和共享数据分析的新方法来增强数据分析。增强分析在行业中的使用意味着公司可以自动化许多分析功能，例如数据模型的创建、分析和构建。增强分析还确保更容易与生成的数据洞察进行交互和解释，这有助于数据探索和分析。
增强分析也改变了商业智能的整个工作模式。将机器学习、自然语言处理等添加到数据科学中，确保用户可以轻松获取数据、清理数据，然后在数据中找到相关性，因为人工智能将执行大部分任务。此外，人工智能将创建数据可视化，让人类用户可以通过密切观察这些可视化轻松找到数据关系。
这在当前的数据时代尤其有用，在这个时代，需要从数据中提取可操作的见解，但没有多少合格的数据科学家可用。甚至数据科学家也不总是具有商业意识，无法通过查看数据洞察来确定需要采取的业务行动。因此，增强分析对许多公司来说是天赐之物，使用它，即使他们对数据科学有一点了解并且不是专家，他们的业务专业人员也可以从数据中找到见解。增强分析简化了商业智能，并允许许多不是数据科学巨头的小公司从他们的数据中提取洞察力。
增强分析的应用
增强分析可以在整个数据科学领域做出很大贡献。它尤其改变了商业智能在科技行业的工作方式。因此，让我们来看看增强分析为行业做出贡献的一些方式。
1. 数据分析过程中的自动化
机器学习和人工智能可以极大地使数据分析成为一个更快的过程。当数据分析师需要从数据中获取洞察力时，机器学习可用于自动化所有数据流程，从数据清理和准备、数据中的模式识别、数据可视化、创建自动生成的代码、为数据洞察力创建建议等. 这将导致从头到尾更快的数据分析过程。
2.根据上下文的数据洞察
机器学习可以帮助数据分析师在数据中找到他们自己永远找不到的新关联和模式。因此，ML 算法可以考虑数据分析师搜索数据的上下文，并帮助获得与该上下文相关的数据洞察。
3. 会话分析
数据分析师可以使用机器学习和人工智能以及数据科学进行对话分析。这意味着不同技能水平的数据用户可以访问数据并获得见解，而无需成为专家数据科学家。他们只需要用自然语言从数据中提出问题，ML 和 AI 的结合将使他们能够以图表、图形等形式从数据中获得答案，并以自然语言输出信息。
增强分析的优势
1. 专业人士可以获得更快的数据洞察
当机器学习和人工智能与数据分析一起使用时，自然会产生比正常情况更快的数据洞察。数据分析师可以更快地清理和排序数据、加速数据洞察和更快的数据可视化，所有这些都可以提高数据生产力。机器学习算法可以自动清理之前手动完成的数据，为分析师必须更早发现的数据模式提供建议，等等。此外，数据可视化工具对图表和图形使用简单的拖放方法。所有这些都使数据分析变得更加容易和快捷。
2.帮助揭示以前隐藏的数据洞察力
早些时候，数据分析师需要了解他们想从数据中发现哪些见解，以便他们能够有条不紊地进行数据分析以获得这些见解。但是现在，机器学习算法可用于根据所需的洞察力来建议数据中的模式和相关性。事实上，使用增强分析，数据分析师有时可以从他们从未想过的数据中获得令人惊讶的见解。这仅仅是因为算法对数据没有预先创建的概念或偏见，它们可以在数据中找到人类甚至不会考虑的链接和异常值。
3. 提高小公司的数据素养
这是数据时代，所有企业，无论大小，都在收集大量数据。因此，重要的是所有企业都能够从这些数据中提取价值，以便在这个市场上表现更好。然而，这对于没有经验丰富的数据科学家的小公司来说非常困难。然而，增强分析已经稍微平衡了规模。现在，没有太多数据科学经验的普通数据用户可以在机器学习和人工智能的帮助下从数据中找到见解。这导致了小公司的数据素养以及更广泛的商业智能工具的出现。
4. 增加用户对数据的信任
数据分析师或数据用户与机器学习和人工智能算法一起工作，从数据中获取洞察力。这些算法不断学习，随着时间的推移，它们可以猜测分析师的整体意图和业务需求，并提供符合这些需求的数据洞察。随着时间的推移，这会增加数据用户对 ML 算法的信任，因此他们可以多年来与他们无缝合作。这种独特的信任对于使用 ML 算法的个人数据用户是不同的，对于不同的公司和用户，对数据的业务和用户需求也不同。
增强分析的缺点
1. 有时会获得不相关的信息
增强分析使用机器学习和人工智能算法从数据中获取结果。但是，如果这些算法没有得到正确的训练，那么通过数据分析可以获得相关信息，这对公司没有用。因此，使用正确的数据并为 ML 算法提供清晰的说明以获得有用的见解非常重要。
2. 难以扩大规模
增强分析可能需要大量计算能力，因为它使用机器学习和人工智能来增强数据分析。此外，随着数据量的增加以及用于分析数据的 ML 算法可能需要太多时间，这在商业环境中是不可行的，因此很难扩展。
3. 可能出现数据偏差
有时，当数据存在偏差，然后使用这些偏差数据训练机器学习算法时，就会出现数据偏差。 Augmented Analytics 存在一种风险，即这种数据偏差不会轻易被发现，并且公司获得的数据洞察力存在偏差。因此，检查所有机器学习算法并彻底分析数据非常重要，因此没有偏见。
4. 需要质量数据
数据可能存在许多杂质和不一致之处，但在增强分析中使用质量数据非常重要，否则获得的见解将毫无用处。因此，在进行任何分析之前，应清理和组织数据，以确保其具有最高质量。