現(xiàn)在是一個數(shù)據(jù)爆發(fā)的時代，如何高效地處理各種數(shù)據(jù)，directadmin授權(quán)，成為了企業(yè)和員工的一大難題。作為全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司，Gartner將增強(qiáng)型分析（augmented analytics）確定為2019年數(shù)據(jù)與分析技術(shù)十大趨勢之一，并且預(yù)計到2020年增強(qiáng)型分析將成為企業(yè)新采購分析及商業(yè)智能、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺以及嵌入式分析的主要驅(qū)動因素。這種將數(shù)據(jù)分析惠及到每一個人的數(shù)據(jù)分析工具，將會對我們的工作帶來怎樣的影響？

Gartner研究總監(jiān) 孫鑫（Julian Sun）

首先，讓我們先來了解一下什么叫做"增強(qiáng)型分析"。增強(qiáng)型分析通過機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的應(yīng)用，能夠幫助普通用戶在數(shù)據(jù)科學(xué)專家或IT人員有限的協(xié)助的情況下，訪問有效數(shù)據(jù)，并對理論和假設(shè)情況展開測試與驗證，從而為分析計劃帶來更多自動化功能以及創(chuàng)新洞察力。

Gartner研究總監(jiān)孫鑫表示，"增強(qiáng)型分析主要的應(yīng)用場景是怎么把這些未知的數(shù)據(jù)真正發(fā)揮價值，并且很快地幫助我們回答已知的問題，還能在還未探索的問題中幫助到我們看到一些真知灼見。"

孫鑫進(jìn)一步介紹說，亞洲服務(wù)器租用，通常在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時需要進(jìn)行三個環(huán)節(jié)，分別是"準(zhǔn)備數(shù)據(jù)"、"挖掘數(shù)據(jù)并建模"以及"分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)"。但現(xiàn)在這三個環(huán)節(jié)中存在著各種各樣的問題，讓業(yè)務(wù)人員備受困擾。"比如說在整個數(shù)據(jù)分析的流程中，用來準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的時間占據(jù)了整個流程的80%，只有20%的時間被用作數(shù)據(jù)分析。"

此外，做數(shù)據(jù)分析最困難的是第二步--挖掘數(shù)據(jù)并建模。"大多數(shù)人員去做數(shù)據(jù)分析，只能生成一些基本的圖形、圖表，比如說趨勢圖、柱狀圖，然后描述一下數(shù)據(jù)現(xiàn)在的狀況。但很少有人能回答為什么？為什么我的銷售額下降，為什么我的銷售額上漲，為什么我們的庫存不夠。"

針對這一問題，孫鑫解釋道："增強(qiáng)型分析可以為我們帶來一些推薦型的算法，也可以為我們帶來一些非常簡單易用的功能，讓用戶通過簡單的'拖拉拽'就可以實現(xiàn)較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析功能，比如說預(yù)測、聚類等。業(yè)務(wù)人員自然也可以通過這種較低的準(zhǔn)入門檻做較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，這也是企業(yè)非常需要的能力。"

最后，在分享數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)，增強(qiáng)型分析可以讓用戶使用自然語言而非機(jī)器語言形式和系統(tǒng)溝通。"也就是說不用自己翻找數(shù)據(jù)，不用輸入那些晦澀的函數(shù)，只需要用我們平時說的語言告訴系統(tǒng)自己的需求，系統(tǒng)就會自動展現(xiàn)數(shù)據(jù)。用戶的界面就和搜索引擎一樣，只要通過文字或語音講述自己的需求，系統(tǒng)會自動生成結(jié)果，幫助用戶獲得客觀的真知灼見。"

孫鑫進(jìn)一步舉例說："在一些企業(yè)的戰(zhàn)略討論會上，常常有一個大屏幕在會議室里，一些專業(yè)的人告訴決策者發(fā)生了什么。那么有了增強(qiáng)型分析，決策者就可以直接對著屏幕詢問過去的某段時間發(fā)生了什么，需要采取哪些行動，獲取見解。"

孫鑫認(rèn)為，未來的兩到五年，增強(qiáng)型分析將會成為主導(dǎo)市場的趨勢。"如果平臺不具備增強(qiáng)型分析能力，很可能將失去市場競爭力。增強(qiáng)型分析能以更低的門檻讓用戶開始做數(shù)據(jù)分析，并且可以在更低的門檻之上讓用戶做更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。而且，增強(qiáng)型分析作為一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析模式，將會變得越來越強(qiáng)大，能夠解答用戶更多的真知。"

對于企業(yè)而言，增強(qiáng)型分析可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速的準(zhǔn)備、實現(xiàn)洞察力的自動產(chǎn)生，也會告訴企業(yè)哪些數(shù)據(jù)的真知更有意義，大大降低了用戶做數(shù)據(jù)分析的時間。目前，增強(qiáng)型分析在銀行業(yè)、農(nóng)業(yè)、保險業(yè)、零售業(yè)等業(yè)務(wù)場景中都已有一些應(yīng)用案例。

談到增強(qiáng)型分析和商業(yè)智能（BI）的聯(lián)系與區(qū)別，孫鑫表示，增強(qiáng)型分析為BI平臺提供了更深、更強(qiáng)的分析能力。"傳統(tǒng)BI做的事情主要是圖形圖表，并且不一定能夠解答業(yè)務(wù)問題。增強(qiáng)型分析則可以把一些預(yù)測、聚類模型直接嵌入到BI平臺中，讓用戶可以直接用到這些高級分析手段。這也是增強(qiáng)型分析能夠帶來的好處之一，即普惠高級分析能力。過去高級分析可能只是一些專業(yè)人員的專長，但現(xiàn)在所有的業(yè)務(wù)人員都可以做，并且利用增強(qiáng)型分析可以大大降低對數(shù)據(jù)的偏見。"