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如何利用增强分析来导航COVID-19不确定性?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-11-13

面对COVID-19,增强分析意味着什么?自动化分析工作流程
对于数据和分析专业人士而言,TDWI研究中超过40%的受访者 认为其雇主现在比以往任何时候都更需要他们,即使在担心工作安全的情况下,分析人员也意识到了它们在导航COVID-19数据中的重要性,但是招聘冻结和休假限制了分析资源。基本工作量并未减少,分析师感到压力很大,他们必须尽快提供洞见,以使经理和高管采取行动,当分析团队在工作流程上花费数小时,数天和数周的时间时,决策可能会延迟到错过增长机会的地步,结果是,负担沉重的分析师花费时间查询和合并不同的数据源,而不是充当可以为领导层提供建议的战略家。

增强分析为自动化常规分析工作流程提供了难得的机会
实际上,这意味着“增强分析可以快速分析您的数据,调查各个级别和各个维度的指标以找到驱动程序,从高层次上讲,这是当今增强分析中的AI所具有的功能,AI可以编译和准备相关数据,然后将其加载到数据立方体中进行分析,ML模型可根据业务问题(例如,关于推动业务绩效的关键问题)自动执行实际数据分析,在此示例中,蛮力模型对数据立方体进行切片以评估所有数据组合,接下来使用代数和梯度提升来确定每个指标对KPI性能的影响的可能性,并按正面或负面影响的程度进行排名。

人工智能以分析输出和叙述的形式生成故事,鼓起洞察力,使用户根据自己的问题发现有趣,相关和重要的见解
整个过程可能在几分钟甚至几秒钟内发生,对于分析专业人士而言,这种见解叙述可以成为了解企业中正在发生的事情的起点,在另一个层面上,增强分析的自然语言功能使非技术用户可以提出即席问题并获得所需的答案,从而再次为积压了报告请求的分析师腾出了时间,这样业务用户可以成为公民数据科学家,通过自己进行基本分析来补充数据科学家的工作。公民数据科学家能够处理自己的查询,从而进一步提高了整个组织的分析成熟度。

精度最大化节省时间是一项竞争优势,但是在任何情况下都是如此
由于需要提高业务精度,因此在COVID-19期间自动化工作流程尤为重要,增强分析通过以不同方式处理数据来提高准确性,分析师可能会通过形成自己的假设来解决业务问题,分析师将通过检查数据来检验他们的假设(当然,在合并,清理和准备数据之后),分析师的方法天生就有偏差,这并不是说分析师是错误的,每个问题分配的时间很短,分析师不可能测试每个数据组合。

这是人类与人工智能的不同之处
增强分析以无偏见的方式处理数据,它完全不受相同的人为限制,增强分析可以为分析师提供不可思议的优势,分析师可以发现他们甚至不知道要寻找的见解,他们可以验证其假设,并立即了解这些假设是否成立,这种详尽的分析还提供了对关系和依赖性的更彻底的解释,分析师会考虑许多因素来了解业务绩效,例如季节性,竞争对手,变化和驱动因素。增强分析可以将这些因素编织成一个完整的洞察力叙述,从而使每个因素影响性能的程度变得清晰,准确了解哪些因素对业务绩效有贡献或有损于业务绩效,有助于企业相应地确定行动项目的优先级,为什么此功能对COVID-19至关重要?

在不确定性中,没有安全的假设
随着消费者适应新的生活方式,一些商品正在下架,电子商务和交付服务正在爆炸,同样由于大流行初期的价格和供应链方面的挑战,消费者已经脱离了几个行业,转而从通常的品牌中撤出,在这一变化之中,从长远来看,尚不清楚哪些行为会持续存在,趋势不可靠,预测模型可能会遇到困难,这就是为什么它的关键明白发生了什么现在,企业需要快速,公正的见解来解释数据中的整个故事,借助此功能,企业可以变得更加敏捷。

无偏见的方法可确保决策真正由数据驱动

并且企业可以把握增长潜力最大的机会,同时减少带来最大损失潜力的风险,如果没有其他问题,那么由COVID-19引起的快速数字化转型应鼓励公司评估自己的技术能力,借助AI增强传统商业智能是一个有前途的机会,可以帮助企业应对不确定性,更进一步通过工作流自动化和更高的业务精度来增强分析本身,可以帮助分析师巩固自己作为赌注战略家的地位。


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