增强分析如何为未来做好准备

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如果他们为小商人制作了一个恐怖电影,那么小人不会成为手中的刀具或挥舞着蠕动的噩梦。这将是一个没有数字的时钟......只是短语,“它晚于你想象的。”

虽然很难相信工作80小时的时间仍然需要额外的时间,但对于大多数企业家而言,这就是这种情况。

您没有时间忙碌,或跟上未来十年将占主导地位的技术趋势。幸运的是,有一种趋势可以帮助您解决这两个问题:增强分析。

增强分析如何为未来做好准备

Gartner预测此,到2020年,增强分析能力是商业智能软件的“新购买的主导驱动程序”。(Gartner客户提供全面研究。)

您的竞争对手已经在寻找具有增强分析功能的软件。幸运的是,你也可以。

通过投资商业智能工具现在,使用增强的分析功能,您将通过减少忙碌工作节省时间。在有机会中扰动市场之前,您还将投资下一年的颠覆性技术。

在这篇文章中,我将讨论增强分析的三种方式可以帮助您的时间绑定的小型企业:


减少在数据准备上花费的时间
让您更轻松地获得所需的答案
帮助您更好地了解您的数据洞察力

我也会给你三个步骤,你今天可以采取准备增强分析。

什么是增强分析功能?

是什么增强分析,为什么他们比常规分析更好?

增强的分析是由机器学习(ML)算法增强的BI工具。增强分析使用的ML算法擅长自动化重复任务(非常喜欢任何场中的ML算法)。

ML算法也擅长注意模式,并理解人类语言而不是在Rails上的SQL,Java或Ruby等计算机语言。

因为数据准备等重复任务构成了大多数分析师的日子,所以具有增强分析的BI工具是一个优越的选择。他们为您的分析师进行重复,耗时的工作,释放分析师实际上,良好,分析。

增强分析的BI工具也有可能扩展分析和数据驱动的思考,而不是您的数据分析师。一个增强的分析功能,称为自然语言查询(NQL),让用户以简单的英语提出问题。换句话说,BI工具更像是搜索引擎,而不是像笨重的传统BI程序一样。

那么这些能力可以为您的小型企业做些什么?

1.增强分析削减了忙碌

它可能听起来很俗气,但增强的分析实际上让你的未来更快地获得。

数据仓库研究所发现,65%的受访者在任何地方度过41到80%的时间关于数据准备。

在您的数据可供使用之前,分析师每年可以花费高达1,669小时的准备(基于平均值2,087小时工作一年)。这是很多浪费的时间。

这是什么准备看起来像什么?在很大程度上,它已经修复了小错误(一半的时间“蒙大拿”被拼写出来,另一半是“Mt”)。

增强数据准备减少了手动数据准备的繁忙作业。

而不是花70天纠正电子表格中的所有这些“MT”的“蒙大拿”,增强分析将自动为您做到这一点。您的分析师将获得他们所需要的数据,并在不到一半的时间内到达洞察力,这意味着他们花了更多时间思考和脑排水忙碌时间的时间更少。

2.增强分析有助于您提出问题更快

谈到耗时的忙碌工作,问自己更快:

  1. 打字这句话,“这个项目的平均价格是多少?”
  2. 在SQL中键入相同的问题,如下所示:

SQL平均功能

相信与否,这就是询问SQL中项目的平均价格来源

通过具有自然语言查询(NLQ)的增强分析,可以利用第一个选项。没有它?你会被困在学习SQL。

NLQ是一个花哨的术语,以便以普通英语提出您的计算机问题。NLQ可以通过两种方式节省您的业务时间:

  • 在简单的英语中提出一个问题,它更容易和更快。
  • 平均商业用户更可访问分析,释放您的分析人员的时间。

业务员工不太可能学习SQL。结果,基于SQL的系统可能会吓到它们,并且你拥有的那个梦想数据驱动的员工不会实现。

然而,具有NLQ的软件更易于学习。如果您的员工可以使用搜索引擎,他们可以学习使用他们的BI工具。

3.增强分析表明正确的路径

增强的分析不仅仅是以普通英语理解问题。它也可以用简单的英语解释答案。

这种能力感到稳及自然语言生成(NLG),NLQ背后的技术相同。了解您的普通英语问题的NLG算法也可以详细说明您可以理解的语言的答案(这些答案通常被称为“叙述”)。

一些尖端的商业智能工具提供NLG功能,以叙述格式从您的数据查找和解释见解。

例如,具有NLG叙述的BI工具不仅指向一组数据点,并希望您解释它。相反,该程序将指向该群集并生成一个文本框,例如“这些买家是男性,30岁以下,并在中西部生活。”

您如何在接下来的几个小时内准备增强分析?

如果您对增强分析的方式令人兴奋,可以节省您的时间,这是两件事Gartner建议您今天可以做到开始(Gartner客户提供的全部研究):

  • 检查您当前的BI工具是否提供自然语言查询和自动数据准备。如果没有,请联系您的BI供应商,并询问这些功能位于路线图中,或者考虑切换到具有这些功能的供应商。
  • 如果您的团队中有数据科学家,请让它们在增强分析数据模型中旁边运行当前的数据模型。

如果您有兴趣了解有关数据和分析的更多信息,请查看其中一个伟大的Capterra帖子:

寻找商业智能软件?查看Capterra的列表最佳商业智能软件解决方案。

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关于作者

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Geoff Hoppe.

Geoff Hoppe是前卡特拉分析师。

注释

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有趣的话题,谢谢分享!虽然关于NLQ示例的评论。这句话“”这个项目的平均价格是多少?“将与“选择avg(价格)从TableName”相对应。后者完全定义,而不是黑匣子解释和非常可读。

我会说NLQ用户通过数据行业者对数据的信任并导致风险非常小。我建议专注于利用NLG,但使用SQL或图形DIY SQL接口定义数据。

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