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增强分析具有将传统数据分析与诸如机器学习(ML)或 (AI)之类的技术合并,以及与NLP进行细微集成的潜力,它可以帮助进行数据准备,洞察发现,共享,部署以及增强用户探索的方式并在BI平台中分析数据。
这种对数据的高级利用、操作和展现不但简化了数据处理过程,而且能够呈现出清晰的结果,为更加复杂的工具提供了资源支持,帮助商业用户做出日常决策,摒弃错误观点,准确快速地开展业务活动。
在2019甲骨文数据库云大会上,甲骨文业务数据平台相关负责人指出,数据分析发展30年以来,经历了“集中分析时代”、“自助分析时代”再到如今的“增强分析时代”,集中分析以传统BI对数据进行统一治理为特征,自助分析是对数据进行可视化和敏捷分析,而在增强分析时代,自治数据管理平台让业务数据随时在线,通过AI和机器学习提升洞察力。
增强分析主要有两种应用场景,第一是为专业的数据分析师或者数据科学家准备的,支持他们通过数据建模来完善数据分析能力;
第二种是针对普通用户,增强分析可以支持他们访问有效数据,并对理论和假设情况展开测试与验证,从而为分析计划带来更多自动化动能以及创新洞察力。
增强分析是补充而不是替代现有的企业BI,自助BI和数据科学平台。增强分析也可以嵌入到业务应用程序中,以改进决策过程。
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