到那个时刻高级分析,大小企业可能会犹豫投入时间和精力来选择和实施解决方案。尽管数据民主化和 数据素养 是认真讨论的话题,一般企业可能会觉得所需的费用和时间不会对底线产生足够的影响。没有东西会离事实很远!
Gartner 的报告题为,增强分析是数据和分析的未来s 于 2018 年 10 月 31 日发布,包括以下战略假设:
“到 2020 年,增强分析将成为新购买分析和 BI 以及数据科学和机器学习平台以及嵌入式分析的主要驱动力。”
当企业选择自助式高级分析解决方案时,其好处不仅仅是具有成本效益的协作工具。借助正确的解决方案,业务用户可以利用诸如自助数据准备, 智能数据可视化 和 辅助预测建模 在允许自动建议和推荐的环境中使用从多个来源集成的数据来生成报告、共享数据和做出决策。
当一个高级分析项目提交给预算或资助委员会时,如果该项目能够为整个企业带来众多好处,则获得批准要容易得多,例如,业务用户可以利用核心知识和技能来生产和分享有意义的报告和数据,数据科学家和分析师可以为需要 100% 准确度的更具战略性的项目优化时间。这些只是增强分析环境提供的两个好处。
这些自动建议和引导式推荐工具确保用户不会自行决定如何准备数据或使用什么技术进行预测和预测。智能可视化允许用户以正确的方式查看他们正在分析的数据类型的数据,因此他们得出的结论清晰简洁。
这些工具鼓励采用并创建高级用户和创造性环境,用户可以在其中相互分享和学习,并从产生的数据和结果中学习。该组织将获得对有助于决策的报告和数据类型的宝贵见解。企业可以从容易出错的电子表格分析和猜测转向统一、灵活的工具,以便进行全面分析。
增强分析允许进行复杂的分析,在易于使用的环境中使用算法和分析技术,这种环境不会令人生畏,也不需要高级分析技能,因此每个业务用户都将增加更多价值并成为组织的真正资产。通过将其专业领域的知识和技能与简单的分析工具相结合,每个业务用户都可以为盈利做出贡献。
由于这些增强型分析工具支付如此快速和确定的红利,项目资金更容易获得。通过实施这些先进的分析工具,企业将实现快速的 ROI 和低 TCO,并且组织可以提高数据素养并将业务用户转变为公民数据科学家.
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