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怎么问?机器学习提高了速度,可靠性,并最终提高了最常用的BI和分析解决方案的价值,从而以接近思维速度的方式利用了大量不同的数据。

增强数据分析 是使用ML和自然语言处理(NLP)来增强BI,数据分析和数据共享。这扩展了组织数据基础的价值,并提供了近实时的业务信息。传统的决策支持系统难以及时处理数据,而如今,PB的处理速度比以往任何时候都要快,从而可以更快地实现价值。

增强数据分析已经成为购买新技术平台的主要驱动力。

在2019年第4季度, 微软在Power BI中发布了自动化ML。微软表示:“借助自动机器学习,业务分析师可以构建机器学习模型来解决曾经需要数据科学家技能的业务问题。 Power BI使大多数数据科学工作流程自动化以创建ML模型,同时还为您提供了对流程的完全可见性。”

Gartner最近的一项研究 发现,随着我们不断扩展的数字世界,人类的决策能力越来越不足。根据Gartner所说,“数据科学,尤其是ML在解决高度复杂的,数据丰富的问题​​方面表现出色。”

前瞻性数据领导者应计划在平台成熟时采用增强数据分析。以下是有关这种采用的价值和重要性的一些关键思想和考虑。

增强分析将增强人类体验,但不会取代人类

增强的分析解决方案无法完全替代人类的批判思想。技术和业务领导者应从战略角度考虑数据的使用和价值。

最近 福布斯文章 异形的 语法公司 。及其使用增强型AI。这篇文章分享了增强型AI的价值和好处,同时也增强了人们认为AI可以改善人类的生活,而不是取代或替代人类。

语法是增强型AI的一个很好的例子,因为它使用非常复杂的(可能是递归的)算法来进行确定。一个例子是,语法使用不当,导致对如何重新措辞提出了建议。它不会代替作者,而是将作者指向一个特定的方向,提供一定程度的编辑专业知识,这样他/她就可以高度自信地发表论文和/或减轻编辑人员的基本语法检查负担。

增强的分析还改善了医疗保健行业。 研究表明 在与患者在一起的每一小时中,医生会花两个多小时来研究和记录临床相互作用。技术进步将丰富人们的生活,改善疾病预防能力,并确定更有效的治疗方法。 ML和AI不会取代医生。相反,它使医生能够将更多的时间花费在患者护理上。

一个经过深思熟虑,社交化和领导层支持的用例可以使组织采用

寻求利用数据识别业务价值的新方法无异于业务成功。领先的实践表明,旅程始于一个相关的,定义明确且易于理解的用例。公司正在寻找新的方法来利用内部,外部,结构化和非结构化数据来提高运营效率,提高盈利能力并增加市场份额。

  • 您希望获得什么见解?
  • 您想衡量什么?
  • 您希望实现什么?

这些问题应在旅程开始时解决。在功能级别上建立一组优先的用例将确保每个计划的明确性和战略指导,并提供衡量成功的标准。用例有助于创建业务案例,为IT和业务提供共同的框架以提供最大的价值。

数据治理功能对于成功至关重要

数据治理可优化数据价值,以满足组织的目标,同时能够遵守法规要求并管理相关风险。增强数据作为公司重要资产的努力应使团队集中于将道德和行为治理作为核心组成部分的整体方法。

治理模型的实施将为当前和未来能力的产业化提供一个框架,并帮助组织利用其数据的价值。创新型组织将确保适当的治理能力到位,以利用将数据资产货币化的真正潜力。成功的治理计划要求业务和IT部门之间进行真正的协作,并承担适当的责任。

在增强型分析改善医疗保健交付的示例中,必须以可信赖的方式设计AI,并创建反映道德原则的解决方案:公平,可靠,私密性和包容性。透明度和问责制是在医疗保健以及所有应用程序和行业中建立对AI的信任的关键。

展望未来

总而言之,数据管理和AI技术将继续发展,解决方案将帮助我们过上更高效,更健康,更幸福的生活。组织应该拥抱变化,保持警惕,合作,并寻找机会利用数据来提高利润,降低成本和增加收入。持续测量,监控,管理和调整数据,分析和AI解决方案对于成功至关重要。

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