2020年3月11日
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衡量分析的价值
贡献者:Laurence Goasduff
增强分析改变了用户与数据交互、决策和根据洞察采取行动的方式。
手动识别数据中的模式就像大海捞针。通常有太多的数据或数据太复杂，一个人无法整理。增强分析应用机器学习而且人工智能(AI)技术自动识别可操作的见解。
该技术还有助于数据和分析领导者应对高价值、耗时和人工分析的挑战，这些分析可能导致有偏见的假设、遗漏的关键发现以及不正确或不完整的结论。
超过60%的受访者表示数据与分析Summit的民意调查显示，他们认为增强分析将对他们在组织中扩大分析价值的能力产生高度或变革性的影响．
例如，一家快餐连锁店没有考虑相对于瓶装饮料更有利可图的喷泉饮料的位置。在一次店面改造中，餐厅改变了喷泉饮料的位置，增强分析系统发现喷泉饮料的销量和盈利能力增长了20%——改变了未来店面设计的计划。
尽管大多数业务和IT领导者都了解增强分析的前景，但整合增强分析的努力可能会遇到阻力。这种不信任部分源于分析的“黑盒”方法。在不知道推动推荐的具体因素的情况下，用户不愿相信这些见解。提高透明度和努力增加可解释的人工智能将有助于改变这种态度。
寻找当前数据和分析方法无法提供相关和及时结果的业务领域，或者分析人员花费大量时间进行根本原因分析的领域。
通过识别历史分析过程中的差距、错误或耗时步骤，数据和分析领导者可以为新的和更自动化的方法奠定基础。
阅读更多:为什么数据和分析是数字化转型的关键
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增强分析是分析的未来丽塔·萨拉姆和卡莉·伊多因。
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