OushuDB 小课堂丨高级分析用例

到 2023 年，转向高级分析的组织将能够更好地利用各自行业中的新机遇。随着自动化数据分析的使用，公司越来越多地转向分析系统和高级分析用例，以实现战略转型和数字战略。

高级分析系统正在逐步升级许多公司，创造商业价值，并研究公司如何更好地使用他们的数据产品。随着世界朝着更加数据驱动的经济发展，将越来越多的挑战带到数据科学前沿的需求将仍然是一个日益重要的优先事项。

到 2023 年，将实施高级分析用例，以更好地实现流程自动化、实现更准确的预测、提高工作流程效率并增强员工能力。机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 将用于以类似于人类工作方式的方式处理数据，并提供数据驱动的见解。

高级分析可帮助数据团队开发新的想法和策略，从而不断改变他们更好地为客户服务的方式。2023 年业务分析趋势的一些关键包括：

业务分析云原生市场的兴起 随着保险业进行数字化转型，预计将近 90% 的保险公司将利用人工智能和机器学习来更好地与客户互动 数据访问方式更加民主化 数据存储和清理过程的自动化 通过自助服务分析持续增强全体员工的能力 将人工智能（预测分析）集成到保险应用程序中 业务用户对更多数据素养的需求 使用大数据深入了解企业客户、产品、运营和市场 在数据分析中更多地使用人工智能来分析客户行为、业务流程和企业数据 数据治理将超越管理非结构化数据，转向管理巨大的数据流量 数据法规将塑造新型数据存储 生产人工智能系统也将变得更加先进，使企业能够优化其 IT 系统并更好地控制决策制定 现代自助服务分析平台通过将高级分析工具带到他们的桌面来为普通业务用户提供支持。今天的业务用户不需要技术团队成员的帮助来发现趋势和模式，对未来做出准确的预测，或者在组织中推动数据驱动的文化。在人工智能类别中，“可解释的人工智能”似乎也是最近的热门话题。增强分析、持续智能和可解释的人工智能正在彻底颠覆商业分析领域，

根据 丽塔萨拉姆， Gartner 研究副总裁：

“数据和分析领导者必须检查这些趋势的潜在业务影响，并相应地调整业务模型和运营，否则就有可能失去竞争优势。”

在增强和高级分析场景中，大多数关键任务（如数据质量管理、数据集成、主数据管理和元数据管理）在很大程度上是自动化的。唐纳德范伯格Gartner 副总裁兼杰出分析师认为，“数字化颠覆”带来的挑战与机遇一样多。

物联网数据高级分析：用例 越来越多的现代公司意识到大数据在分析数字信息和使用高级模型模拟不同场景方面的潜力，以便在市场环境中做出更准确的决策。高级分析系统可以帮助组织根据可用数据类型做出更合适的决策，而无需任何人为干预。

高级分析用例包括：

投资于整个企业的数据文化和数据素养，以获得数据分析的最大回报 创新改进的数据访问方法以增强组织内普通用户的能力 为分析系统开发用户友好的界面，使用户无需复杂的技术诀窍即可轻松访问他们的见解 开发人工智能工具，为数据工程师和数据科学家配备自动化工具，提高工作效率 利用分析托管服务简化业务审查任务并提供相关分析 Infor AI Datamarts 等服务工具可用于管理数据，并使团队更容易在整个组织内共享数据 物联网数据分析的一些流行应用包括：

产品使用分析 消费者和企业用户的通用分析 传感器和摄像头协同工作以分析同时发生或关联的事件 监控和安全步骤的视频分析 社交分析 至关重要的方面 物联网数据分析 是，尽管业务用户可能认为无线、传感器和移动等现代硬件创新正在推动业务价值，但实际上是传感器数据的高质量和大数据等高级分析技术为增值分析做出了贡献。

按行业划分的高级分析用例 最近，企业领导者和管理者一直非常关注建立一个高级分析 愿景和战略，其中涉及对此类分析练习的适用性的认真考虑。高级分析愿景和战略通常与整体业务战略紧密相关，从而实现实现运营效率的主要目标。

现代人工智能平台提供了许多自动化或半自动化工具，金融、保险或医疗保健业务专业人员可以轻松使用这些工具将数据转化为信息，从而做出更明智的决策并提高盈利能力。作为 数据治理 在这三个行业领域也非常重要，支持机器学习 (ML) 的 AI 平台为更准确、更高效的决策提供了更大的机会。这些先进的分析技术正在帮助企业从竞争对手中脱颖而出。

要了解预测分析将如何帮助做出未来决策，请查看 预测分析用例，这表明高级分析的真正力量取决于训练有素的专家和高级工具。

零售

用户可以申请 预测分析 结合对大量市场和消费者数据的规范分析，以获得可操作的情报 预测分析工具可以帮助用户预测近期的销售结果 过去的销售业绩数据在预测分析中使用时，可以帮助零售商预测由于市场趋势或消费者行为变化等特定因素导致的增长 大数据分析帮助零售商研究产品分销渠道数据以降低成本 保险和金融服务

高级预测分析用于 流失管理 大数据和预测分析可以帮助预测需求 大数据分析在预防欺诈中起着至关重要的作用 风险分析 大数据有助于确定客户的信用价值 数据挖掘、NLP 和文本分析一起使用，以提供更好的产品和客户洞察力 卫生保健

Health Catalyst 等高级分析平台有助于预测糖尿病酮症酸中毒 (DKA) 的风险，这是一种糖尿病的急性病例，可以进行早期干预。

营销

了解消费者行为是营销成功的关键。在数字时代，营销数据是从各种输入渠道和客户接触点收集的。除了结构化聊天记录或电子邮件，许多非结构化数据源（例如传感器、点击流和社交媒体）也会生成大量消费者数据。

结论 到 2023 年，实施高级分析用例来收集和清理数据的组织比以往任何时候都多。随着 AI 和 ML 在分析中的实施，劳动力的角色也在不断发展，因此数据科学家和业务分析师可以更多地关注更高级别的任务，例如从数据中获取洞察力，而不是手动清理数据。

高级分析用例还应该能够根据对数据集的实时分析提供有关降低成本和优化的建议，从而帮助企业在不断变化的市场环境中保持竞争力。

2023 年，许多企业的重点将是展示他们在数据和分析领域的投资。对未来几年的预测表明“经济衰退环境”；然而，企业仍然可以继续使用数据分析来确保更高的可靠性，并专注于数字驱动的决策制定。