看見數據沒思路？增強型分析拯救你

現在是一個數據爆發的時代，如何高效地處理各種數據，成為了企業和員工的一大難題。作為全球領先的信息技術研究和顧問公司，Gartner將增強型分析（augmented analytics）確定為2019年數據與分析技術十大趨勢之一，並且預計到2020年增強型分析將成為企業新採購分析及商業智能、數據科學和機器學習平台以及嵌入式分析的主要驅動因素。這種將數據分析惠及到每一個人的數據分析工具，將會對我們的工作帶來怎樣的影響？

Gartner研究總監 孫鑫（Julian Sun）

首先，讓我們先來了解一下什麼叫做"增強型分析"。增強型分析通過機器學習、人工智慧等技術的應用，能夠幫助普通用戶在數據科學專家或IT人員有限的協助的情況下，訪問有效數據，並對理論和假設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新洞察力。

Gartner研究總監孫鑫表示，"增強型分析主要的應用場景是怎麼把這些未知的數據真正發揮價值，並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。"

孫鑫進一步介紹說，通常在進行數據分析時需要進行三個環節，分別是"準備數據"、"挖掘數據並建模"以及"分析數據發現"。但現在這三個環節中存在著各種各樣的問題，讓業務人員備受困擾。"比如說在整個數據分析的流程中，用來準備數據的時間佔據了整個流程的80%，只有20%的時間被用作數據分析。"

此外，做數據分析最困難的是第二步--挖掘數據並建模。"大多數人員去做數據分析，只能生成一些基本的圖形、圖表，比如說趨勢圖、柱狀圖，然後描述一下數據現在的狀況。但很少有人能回答為什麼？為什麼我的銷售額下降，為什麼我的銷售額上漲，為什麼我們的庫存不夠。"

針對這一問題，孫鑫解釋道："增強型分析可以為我們帶來一些推薦型的演算法，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"就可以實現較為複雜的數據分析功能，比如說預測、聚類等。業務人員自然也可以通過這種較低的准入門檻做較為複雜的數據分析，這也是企業非常需要的能力。"

最後，在分享數據發現環節，增強型分析可以讓用戶使用自然語言而非機器語言形式和系統溝通。"也就是說不用自己翻找數據，不用輸入那些晦澀的函數，只需要用我們平時說的語言告訴系統自己的需求，系統就會自動展現數據。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，系統會自動生成結果，幫助用戶獲得客觀的真知灼見。"

孫鑫進一步舉例說："在一些企業的戰略討論會上，常常有一個大屏幕在會議室里，一些專業的人告訴決策者發生了什麼。那麼有了增強型分析，決策者就可以直接對著屏幕詢問過去的某段時間發生了什麼，需要採取哪些行動，獲取見解。"

孫鑫認為，未來的兩到五年，增強型分析將會成為主導市場的趨勢。"如果平台不具備增強型分析能力，很可能將失去市場競爭力。增強型分析能以更低的門檻讓用戶開始做數據分析，並且可以在更低的門檻之上讓用戶做更複雜的數據分析。而且，增強型分析作為一種基於機器學習的分析模式，將會變得越來越強大，能夠解答用戶更多的真知。"

對於企業而言，增強型分析可以實現數據快速的準備、實現洞察力的自動產生，也會告訴企業哪些數據的真知更有意義，大大降低了用戶做數據分析的時間。目前，增強型分析在銀行業、農業、保險業、零售業等業務場景中都已有一些應用案例。

談到增強型分析和商業智能（BI）的聯繫與區別，孫鑫表示，增強型分析為BI平台提供了更深、更強的分析能力。"傳統BI做的事情主要是圖形圖表，並且不一定能夠解答業務問題。增強型分析則可以把一些預測、聚類模型直接嵌入到BI平台中，讓用戶可以直接用到這些高級分析手段。這也是增強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人員的專長，但現在所有的業務人員都可以做，並且利用增強型分析可以大大降低對數據的偏見。"

孫鑫最後強調："增強型分析增強的是人，是協助人去做數據分析，而不是取代人去做數據分析，或者完全代替人去回答業務問題。它更多的是提供一個參考和幫助，讓人變得更有效、更客觀。"

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