增强型分析何以成为数据分析市场的主导？

飞象报

随着数据量的增长与数据价值的提升，现有的数据处理方式已经无法满足企业从大量且复杂的数据中挖掘价值的需要。使用增强型分析正在成为很多企业逐渐倾向的选择。

Gartner研究总监 孙鑫（Julian Sun）

2019年，Gartner将增强型分析（augmented analytics）确定为2019年数据与分析技术十大趋势之一。到2020年，增强型分析将成为企业新采购分析及商业智能、数据科学和机器学习平台以及嵌入式分析的主要驱动因素。

作为数据分析的高级增强阶段，增强型分析通过机器学习、人工智能等技术的应用，能够帮助普通用户在有限的数据科学专家或IT人员协助的情况下，访问有效数据，并对理论和假设情况展开测试与验证，从而为分析计划带来更多自动化功能以及创新洞察力。

对此，Gartner研究总监孙鑫对记者强调：“未来，如果平台不具备增强型分析能力，则很可能将失去市场竞争力。增强型分析能以更低的门槛让用户开始做更复杂的数据分析，而且作为一种基于机器学习的分析模式，增强型分析能够在还未探索的问题中，帮助我们获取一些洞察。”

同时他指出，增强型分析虽然可以让更多的普通用户掌握数据分析工具，但这并不意味着企业机构不再需要分析师和数据整理人员。并且由于增强型分析往往直接给出参考的业务洞察，它也不能够完全取代传统BI的作用。

增强型分析凭什么成为主导市场的趋势？

随着数据运营更进一步深入到企业的业务发展过程中，企业的业务系统所产生的数据以及需要分析的数据不断增长，企业的竞争力更已经在相当大的程度上取决于数据价值。

这无疑对数据分析系统提出了严峻的挑战，因为要从这些海量的数据中找到最具指导价值的洞察无异于大海捞针，企业需要机器学习来更好地分析这些数据。

这时候增强型分析就显得至关重要了。

增强型分析在传统分析功能中加入更多的增强功能，这些功能基本上都是通过人工智能、深度学习等技术来实现，可以帮助分析人员对于数据进行自动化、或是更细更广维度的分析，并进行更加精准的自动模型训练，从而满足更多的数据分析需求。

对此，孙鑫也进行了详细的解读。他表示：“数据分析分为准备数据、挖掘数据模式并建模、分享数据发现三个环节。增强型分析在这三个环节中都可以起到举足轻重的作用。”

首先，准备数据阶段。

孙鑫表示，虽然一般的业务人员也可以准备数据，但在准备的过程中用到增强型分析，就可以利用其背后的机器学习技术让其自动推荐数据源、数据库，从而大大地缩短准备数据的时间，优化数据分析流程。

其次，挖掘数据模式并建模阶段。

增强型分析可以让用户通过简单的“拖拉拽”就实现很复杂的数据分析功能，比如说预测、聚类等。

孙鑫举例称：“过去，如果企业从销售报表中看到当期的销售数据下降，那么往往只能从价格、产品质量等维度推测可能的原因，而且这一推测还非常不准确。通过增强型分析，我们将可以发掘出更多的维度，并自动进行数据挖掘，以寻求问题的最优解。”

但需要注意的是，增强型分析并不会自动地生成指导策略，也不会告诉企业接下来应该怎么做，它只是会帮助决策者完善这个过程。

“业务人员也可以通过增强型分析做复杂的数据分析，这也是企业非常需要的。”孙鑫对记者坦言：“不是每家企业都有能力或资源聘用大量数据科学家，因此企业CIO或者数据领导者更应该做的是赋能一般的业务用户，让其能够通过工具去完成深层次的分析。”

最后，分享数据发现阶段。

“增强型分析带来的真知灼见将更具备参考性，避免数据发现的偏见。此外，增强型分析也使得使用者能够用自然语言形式与系统沟通，从而更快捷地获取业务真相。”

总结来看，增强型分析通过机器学习和AI技术，可以帮助企业机构准备海量数据进行分析并提供见解。

不仅如此，增强型分析更有助于解决数据科学人才短缺的问题，并提高工作效率。基于以上这些优势，增强型分析成为数据分析市场的重要趋势也是自然而然的。

增强型分析并不能完全取代传统BI

如前所说，增强型分析虽然在很大程度上颠覆了目前的数据分析模式，但是这并不意味着传统BI的终结，也不意味着数据分析师将会失业。

恰恰相反，其仍然需要用户具备数据素养，并对数据科学家的技能提出了更高的需求。

因为他们不仅要帮助用户进行数据分析，还要尝试将这些数据分析结果以“故事化”的方式表现出来，以帮助决策者和普通用户理解数据，并找到下一步行动的方向。

对此，孙鑫反复强调：“增强型分析增强的是人，是协助人去做数据分析，而不是取代人去做数据分析，或是完全代替人去回答业务问题。增强型分析更多的是提供一个参考，让获取的真知灼见更有效、更客观。”

所以，对于企业来说，渐进式地向增强型分析演进至关重要。

已经部署BI的企业可以寻求与供应商进行共同协作，通过产品更新、技术培训等方式将这些增强型分析功能融入到企业的数据分析流程之中，企业还需要确保在验证过程中包括分析师和数据科学家，因为他们能够更好地了解如何实施该计划。

目前，增强型分析在银行业、农业、保险业、零售业等业务场景中都有一些实际的应用案例，并且取得了不错的反响，得到了市场的认可。

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