增强分析对BI商业智能有什么作用及影响？

什么是增强分析？

简单来说就是借助AI技术智能化、自动化的数据分析，挖掘数据价值，降低分析门槛，提升分析深度。

增强分析的实现过程可以简单概述为：通过对于未知的数据以及已知的问题，对现有的模型进行训练，最终罗列各种可能性和影响因素，从而帮助用户加速并开展有效的数据分析工作。

增强分析的终极目标为：智能和自动地完成数据准备和数据分析工作，交给机器大量原始数据，机器直接针对特定场景给出决策建议。

增强型分析的特点是 BI 产品发展的最重要、也是最显著的发展趋势之一，在当前云生态系统也在影响着人们做选择决策的时候，增强分析的能力正在成为各个分析和BI平台的关键区别。这个魔力象限将帮助数据和分析者的领导们根据这些变化来发展他们的分析和BI技术组合。

一、战略规划的假设

在Gartner对于未来一段时间预测中，增强分析占据的绝对的地位。报告是这样描述的：

到2022年，增强分析技术将无处不在，但只有10%的分析师将充分发挥其潜力。

到2022年，40%的机器学习模型开发和评分将在没有把机器学习作为主要目标的产品中完成。

到2023年，90%的世界500强公司将把聚合分析治理融入到更广泛的数据和分析治理计划中。

到2025年，80%的包含电子产品在内的消费品或工业产品将会把设备分析包含在内。

到2025年，数据故事将成为最广泛的消费分析方式，75%的故事将使用增强分析技术自动生成。

作为两次入选 “Gartner增强分析2020代表厂商”和“Gartner中国人工智能创业公司代表厂商（2020）”的思迈特软件Smartbi正是看到了这些趋势，在2018年便开始自主研发增强分析工具Smartbi NLP，期望通过引入自然语言处理、知识图谱、推荐算法和机器问答等人工智能技术，使得Smartbi NLP可以理解用户的数据分析需求，并帮助其快速完成分析任务获得数据洞见。

图：NL2SQL模型原理示意图

Gartner的报告建议，大多数企业应该从数据管理能力开始，并逐步增加分析能力，以建立一个全面的平台来支持他们的业务。对于CIO和数据分析领导来说，应该接受数据管理和分析的增强能力作为企业数字化转型的一部分，以实现过程的自动化，并向更多的用户提供更先进的见解，在实践中证明其价值，取得用户信任。

对于业务影响，增强数据分析可以补充和扩展现有的数据分析平台，由管理者或者业务人员自助生成更加先进的分析。同时，减少用户花在管理数据上的时间，让他们更加关注于数据分析并进行决策。

Smartbi Eagle利用ML/AI技术在增强数据管理和分析中提供了很多实用的功能，降低业务人员自助分析的难度，提高数据分析的深度。通过应用商店，进一步激发了业务人员积极性，营造全员数据分析的氛围。因此，Smartbi Eagle入选Gartner增强数据分析代表厂商实至名归！

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