增強分析，智能時代的「智」造利器

Gartner 在發布了最新一期的《數據分析和商業智能平台魔力象限》報告中指出，如今商業智能（BI）平台關鍵的差異化因素是在單一平台上增強分析，增強型分析功能是數據和分析技術的主要趨勢。

何為「增強分析」？簡單的來說，增強分析就是在傳統分析功能中加入更多的增強功能，這些功能基本上都是通過人工智慧、深度學習等技術來實現，可以幫助分析人員對於數據進行自動化、或是更細維度的分析，並進行更加精準的模型訓練，從而滿足更多的數據分析需求。

甲骨文業務數據平台相關負責人在2019甲骨文資料庫雲大會上指出，數據分析發展30年以來，經歷了「集中分析時代」、「自助分析時代」再到如今的「增強分析時代」，集中分析以傳統BI對數據進行統一治理為特徵，自助分析是對數據進行可視化，敏捷分析，而在增強分析時代，自治數據管理平台讓業務數據全時在線，通過AI和機器學習提升洞察力。

據了解，增強分析主要有兩種應用場景，第一是為專業的數據分析師或者數據科學家來準備，支持他們通過數據建模來完善數據分析能力；第二種是針對普通的用戶，增強分析可以支持他們訪問有效數據，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動能以及創新洞察力。

增強分析可以應用在所有對數據分析有需求的現代企業和政府中。甲骨文中國首席雲佈道師蔣志斌介紹零售行業運用增強分析的一個典型案例：

在零售店內，通過BI與人工智慧技術的結合，商戶可以自動的分析客流量、庫存量、不同商品的銷量等數據，並通過自動洞察設置相應的警戒線，如果其判斷熱銷商品將會很快觸及低庫存的警戒線，就會提醒補充庫存或是調整銷售策略。

Gartner預測，到2020年，增強分析將成為推動分析和BI、數據科學和ML平台、嵌入式分析新增採購消費的主要驅動力。數據和分析領導者應該計劃在平台功能成熟時採用增強分析。

值得注意的是，增強後的分析補充而不是替代現有的企業BI，自助BI和數據科學平台。增強的分析也可以嵌入到業務應用程序中，以改進決策過程。

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