不滿足于數據報表，如何實現數據深度分析，驅動業務增長？
作者: 永洪BI??來源: 永洪科技??時間:2022年11月30日
數據作為“新能源”和“新生產資料”，目前已經普遍運用于各大企業。當前，諸多企業已經可以通過數據的可視化，了解企業基本經營情況。
然而，數據可視化只是數據分析的第一步，數據的價值遠不止于數據報表，企業的問題在于如何深度應用數據，看到數據帶來的真正價值。
以一張圖為例。
從圖中可以顯性化的看出該企業的收入及變化情況，但為什么會得到這樣的結果？收入變化的關鍵因素是什么？未來如何調整才能保障業務的持續健康發展？
顯然，數據報表的作用主要是展現“已經發生的實時”，在實際運用過程中，很難提供“對未來趨勢的判斷”。無論是業務人員還是管理者，依然以自身視角查看、解讀報表，再根據自身經驗做出決策，而非通過系統了解數據背后蘊藏的大量信息，數據報表與科學決策之間仍然存在巨大的鴻溝。
因此，當前企業運用數據驅動增長的關鍵，在于數據的深度應用，“AI+BI”的模式成為了破局之道。
什么是“BI+AI”？
全球領先的信息技術研究和咨詢公司Gartner認為，分析及商業智能平臺不再因數據可視化功能而有所區別，平臺的差異化已經轉移到對數據增強分析的支持程度，如利用機器學習（ML）和人工智能（AI）幫助業務人員和數據分析師實現比手動更加高效的數據準備、分析和決策。
所謂“BI+AI”，就是在BI數據分析平臺中，深度融合AI增強分析模塊，使二者相輔相成：
BI幫助企業從數據中獲得洞察力，而AI則可以使洞察更為精準化、自動化、智能化，實現科學的決策與預測。BI滿足了企業在結果監控、問題診斷、決策支持上的需求，AI則滿足了業務預測、問題預警、探究數據背后的關聯關系等深層次需求。
以此，幫助企業實現數據的自動化洞察，提供可靠的決策依據。
為什么是“BI+AI”？
當前的AI應用，其最大的問題是：看起來很高大上，但實際上用不起來。其根本問題在于：數據質量差，很大程度上影響AI模型輸出結果的精準度；需要建立各種分析模型，對于業務人員門檻較高；僅支持一些簡單預測，甚至只是具有相關模塊卻無應用場景，導致無法落地使用。
而對于BI來說，諸多傳統BI的數據應用層次過淺，大多聚焦于數據報表，而缺乏數據深度應用的能力，顯然不符合商業分析新時代的需求。
BI+AI是優勢互補。BI的可視化能力、敏捷易用性、數據準備能力、高性能處理能力等都可讓AI借力，為其提供高質量數據基礎，和可視化的操作模式。AI則加深了BI產品的應用程度，讓BI平臺成為了新時代下數據應用不可或缺的主力軍。
如何有效運用“BI+AI”？
數據應用開始逐漸步入業務用戶商業分析的時代，其特征是以業務為主導。產品主要以面向業務用戶/分析師為主，數據準備、報表開發、深度洞察等工作由業務人員通過拖拉拽的方式完成，真正通過數據提升業務效果，驅動業務增長。
因此，企業運用AI、使AI真正產生效果的關鍵同樣在于讓業務人員成為主導，而非停留在專業技術人員層面。
BI+AI的最理想應用狀態，是企業提出一個業務問題，系統可以通過內部和外部數據的分析得出的結果，自動給出答案。
可以看出，當前的關鍵點在于降低AI使用門檻，這樣才能產生實際價值。
以BI+AI的領先者永洪科技為例，以“AI平民化”為理念，實現了低代碼、拖拽式、流程化操作的高級數據分析功能。
對于零基礎的業務人員，永洪BI提供了Auto Model功能，可以通過界面上一步步地提示，以拖拉拽的方式直接進行調參和創建模型，自動進行數據處理、調參訓練。以此實現數據洞察，解決業務問題。
對于專業的數據分析師，永洪BI內置了數據探索、統計分析和業界常用的回歸、分類、聚類、關聯規則、時序預測等類型的20種以上的算子及詳細的超參數配置，滿足專業分析師更加精細化的數據挖掘使用需求。同時提供類似R語言或者Python的接口，可以直接撰寫腳本來運行，滿足定制化的需求。
BI+AI的產品需要給業務用戶提供易于操作的輸入模式和易于理解的洞察結果，從而達成可靠的決策支撐，以永洪BI為例：
數據問答可以讓用戶使用文本輸入問題，系統以可視化的方式進行自動展示答案；
數據解釋可以對數據影響較大的因素進行自動統計和分析，比如從不同的因素分析部門員工離職的原因，找到影響較大的原因作為數據分析參考；
數據洞察則自動給出用于發現業務數據增長、減少的原因，比如發現西部市場比南部市場銷售增長，就可以一鍵選擇數據洞察，發現背后的原因。
數據是企業有效應對復雜商業環境的利器。然而，企業應用數據還處于初級階段，數據的價值遠不至于“提供參考”。深度應用數據、深挖數據價值，才是當前企業健康發展、保持領先的關鍵。BI+AI的模式為企業提供了數據深度應用的有效路徑，將成為商業分析時代的關鍵應用模式之一。
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