Hoje, cada vez mais importante para a análise de dados de negócios. A partir de 2007 iniciou-se em, Gartner começou a investigar a parte proporcional uso real da análise de dados de pessoal em toda a empresa. No passado por um longo período de tempo, a taxa manteve-se em 24% -25% ou mais, enquanto que em 2016 ano 2017 , esta proporção foi gradualmente aumentado para 35% - a mudança indicou que actualmente existem cerca de um terço das empresas uma pessoa vai tomar decisões com dados e análises.
análise reforçada é o quê?
De fato, especialistas ou pessoal no campo da análise de dados é fazer análise de dados mais amplamente utilizado para o público. Se os funcionários de uma empresa pode fazer análise de dados, ou todos podem tomar decisões baseadas em dados, então o negócio será mais bem sucedido, de acordo com corporativa de tomada de decisão será mais a seguir.
No entanto, a maior parte da análise dos dados foi baseada em uma análise dos dados da empresa conhecida, os dados produziu algum valor, mas também fez modelagem. Mas há um número considerável de dados desconhecidos não foi analisada ou modelados. Para a análise destes dados, os métodos tradicionais ineficaz line. Portanto, Gartner introduziu o conceito de "análise reforçada", e que é o 2019 um em dados dez para analisar tendências.
A principal aplicação da análise de cenas avançado é jogar real valor desses usuários de dados e Ajuda Desconhecido encontrar rapidamente respostas para problemas conhecidos. O principal ponto de partida é encontrar o problema a partir de dados desconhecidos para usuários corporativos ajuda realmente cavar o valor dos dados ainda para jogar.
Gartner diretor de pesquisa da Sun Xin disse, a análise reforçada de "Preparação de dados" pode ser analisado nos dados, "modelos de mineração de dados e modelagem", "descoberta compartilhar dados" deu três etapas para trazer o valor do usuário.
Na fase de preparação de dados, negócios em geral pode tirar vantagem da análise reforçada por trás da tecnologia de aprendizagem de máquina, o sistema recomendado automaticamente para usuários de alguns da fonte de dados, banco de dados, reduzindo assim significativamente os dados de tempo de preparação.
Na data mining modelos e modelagem fase, a análise reforçada pode trazer o algoritmo tipo recomendado é muito fácil de usar recursos para o usuário. Por simples "puxar arrastar" single, com pode implementar as famílias de análise de dados complexos, incluindo previsão, clustering. Por causa de suas baixas barreiras à entrada, as pessoas de negócios pode fazer a natureza muito complexa de análise de dados por este método.
Na fase de descoberta de compartilhamento de dados, reforçada intuição e análise pode trazer automaticamente o verdadeiro conhecimento para o usuário. Estes conhecimentos automática verdadeiro e insight, dados automatizado e encontrado para ter uma resistência de referência superior, sem preconceito. Além disso, a operação irá envolver um grande número de relatórios de análise de dados e análise aprimorada pode dizer automaticamente o usuário que relatórios são importantes e que secundário, eo usuário também pode usar linguagem natural para se comunicar com o sistema.
Actualmente, o tradicional fornecedor de análise de dados em larga escala tem seus próprios produtos emblemáticos, como Cognos , SSAS / SSRS . Microsoft Power Bi e Tableau é agora um líder de mercado moderna inteligência de negócios, análise de dados para visualizar o formulário. Gartner acredita que nos próximos dois a cinco anos, o mercado vai ter um monte de empresas começaram a se envolver em análise melhoradas, permitindo aos usuários baixar o limiar para fazer análise de dados mais avançado.
Sun Xinjiang salientou que esta tendência não significa que os cientistas de dados de alto nível ou estatísticos empresas perderão seus empregos, e meios que as empresas serão capazes de colocar esses profissionais economia de tempo, de se envolver em coisas mais estratégicas - vamos negócios funcionários mais engajados na análise high-end, e cientista de dados avançada ou analista de dados sênior mais envolvidos nas decisões de negócios.
Reforçada análise do que ele pode fazer?
Ao longo da análise, a análise reforçada não só pode alcançar preparação rápida de dados, geração automática de insight, introspecção em que dados também pode dizer a negócios ou compartilhar útil e reduzir o tempo de análise de dados. Além disso, a análise aprimorada pode ajudar as empresas a atingir os cenários de alto nível. Por exemplo, a modelagem tem um monte de mão de obra e tempo, mas a automação melhorada do modelo de análise pode conseguir o estabelecimento de uma melhor modelo de gestão.
A análise também pode ser melhorada de modo a incorporação. Por exemplo, os empresários só pode fazê-lo na porta de entrada tradicional para olhar para alguns dos gráfico de trabalho de base, mas agora pode ser melhorada análise de plataformas embarcadas tradicionais, o sistema na forma de linguagem natural para se comunicar, então a oportunidade de fazer a análise dentro da empresa a proporção de empregados subiu para 50% .
Além disso, tradicional BI depois de gráficos visuais (inteligência de negócios) sistema similar ao gráfico na aplicação de modelos preditivos ou módulo modelo de cluster, os usuários podem usar diretamente estas capacidades avançadas de análise. Mais importante ainda, a análise reforçada traz a maior vantagem é "Pratt & Whitney avançadas capacidades de análise." No passado, análises avançadas apenas alguns dos conhecimentos dos profissionais, mas agora todo o pessoal operacional pode operar, e com análise de dados avançada para reduzir o preconceito, informar o usuário da necessidade de foco na preocupação real de forma objetiva.
Sun Xin disse que a análise reforçada são aplicadas em caso bancário, agricultura, seguros, varejo e outros cenários de negócios. Por exemplo, ele disse que no sector bancário, o reforço da análise do cliente que pode detectar o retrato mais notável. Por exemplo, a venda de produtos financeiros tradicionais alvo muitas vezes mais velhos população rica, mas através de uma análise aprimorada, os bancos vão encontrar 25 Dao 35 anos de idade, mas é realmente grupos de adoção produtos financeiros.
Outro exemplo é no setor de seguros, a venda no exterior dos segurados com base em específico atributos preços . Por exemplo, a análise segurado pode ter uma soma de dinheiro a cada ano para chamar uma ambulância, mas reforçada vai descobrir que 12 crianças com idade inferior do valor segurado, mas mais precisa ser dado, porque a ambulância nas necessidades das crianças acompanhadas por seus pais, enquanto a ambulância estava fora por taxa de captação.
Estes cenários contam com análise geral dos dados de fato não pode ser encontrado. No entanto, a forma melhorada de análise pode ser máquina usada aprendendo a ter em conta todas as condições que possam ocorrer. Estes são os benefícios óbvios de análise aprimorada pode trazer.
análise avançada de perspectivas
Sun Xin disse que a análise reforçada pode ser mais ou menos entendida como uma versão melhorada do BI , mas a análise reforçada BI fornece uma plataforma para a capacidade analítica mais profunda e mais forte - Tradicional BI fazendo gráfico principalmente gráfico, que pode não ser capaz de responder a perguntas de negócios , mas a análise pode ser melhorada.
No entanto, Sun Xin não acho que esse tipo de análise pode ser melhorada no futuro, em vez de BI . "Porque BI há um cenário de negócios muito importante é fixo relatórios, mas esse recurso é uma análise melhorada do atual não pode ser alcançado. E BI cobertura é muito ampla, se os empresários realmente precisa ser analisado, então eles precisam de algum flexibilidade análise aprimorada podem ser dadas diretamente aos resultados, durante a flexibilidade perdida, muitas pessoas serão analisados na forma de programação - a maior flexibilidade, a análise reforçada não é capaz de substituir completamente tradicional BI papel ".
Mas com base nas vantagens óbvias de análise reforçada traz muitos, Sun Xin acredita que nos próximos dois a cinco anos, a análise reforçada será a tendência dominante no mercado. Se a plataforma não tem as capacidades analíticas avançadas, as empresas irão competitividade no mercado provável perder. análise melhorada pode diminuir o limite para permitir que os usuários comecem a análise de dados, e permite aos usuários para análise de dados mais sofisticado em um limiar mais baixo.
Além disso, a análise reforçada como um modelo de análise com base na aprendizagem de máquina, vai se tornar mais poderoso, o usuário pode responder a mais perguntas. " Na verdade, desde o fabricante 's ponto de vista, eles esperam que seus produtos podem ser mais empresas de usar, melhorar as vendas de produtos. Análise positiva melhorada pode diminuir o limiar para permitir que mais usuários para fazer a análise, por isso os fabricantes estão mais dispostos a usar análise melhorada da forma de mercado aberto. "
