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被Gartner预言三年内最有颠覆潜力,增强分析到底厉害在哪里?

2019-09-01 点击:1716

生成大数据摘要

作者:魏子敏

每年,Gartner预测该技术在未来几年具有最具破坏性的潜力。今年2月,在澳大利亚悉尼举行的Gartner数据与分析峰会上,Gartner将分析推向了公众,成为十大战略趋势之一,也是今年十大IT趋势之一。

增强分析是一种新兴的数据分析方法,它利用机器学习和AI来允许用户以较低的阈值呈现数据分析。 Gartner还预测,到2020年,增强型分析将成为企业购买分析和商业智能,数据科学学习平台的新驱动力。

那么,Gartner如此称赞的增强分析在哪里?

在7月初举行的大数据分析技术大会麒麟数据峰会上,Gartner研究总监朱利安孙向观众回答了这个问题。

分析过程由商务人士领导,更适合人工智能时代的特点

增强分析是一种新兴的数据分析方法,它利用机器学习和AI来允许用户以较低的阈值呈现此数据分析。

在过去,每个人都认为数据分析是一个结果。我们查看了一些仪表板并阅读了一些我们认为我们正在进行数据分析的报告。事实上,数据分析是一个创新的过程,需要高度的用户集成才能产生新一轮的结果。

Julian Sun还提到增强分析可以帮助我们处理数据流的各个阶段。

在数据准备阶段,您可以看到增强分析可以推荐一些最适合业务需求的数据源,而不是凌乱的数据。当业务被发现时,增强的分析可以帮助我们做一些自动建模,模型管理,生成代码以使用一些更高级别的功能;在共享时,我们可以通过增强的分析带来一些自动业务发现,而不是让我探索许多仪表板和报告。

Gartner研究总监Julian Sun

这就是为什么增强型分析不仅是今年Gartner数据分析的十大趋势,也是今年Gartner十大战略趋势之一,也是十大IT战略趋势之一。

增强的分析也更适应人工智能时代的数据特征。

在人工智能时代,更多维度,更大量的基础数据(结构化或非结构化数据)更为重要,因此需要收集的表的数量更多,并且数据在更多业务系统中分布。

也就是说,企业需要分析和探索的数据越来越复杂,企业用户希望通过自己的自助服务形式进行前所未有的分析。增强的分析可以提供一种新的数据分析方法,它可以真正使所有业务用户受益,而不是让数据分析只停留在企业的一小部分。

Julian Sun还提到,当前的数据分析模式大多是视觉形式,或者是用于数据分析的拖放形式,这可能会导致另一种岛屿分析岛。此时,通过增强分析,可以将这种增强的分析模式放入业务场景中,这最适合业务做一些业务编织。

“不为企业服务的数据分析师都是流氓”

AI增强技术使得数据分析等技术的使用越来越低。那么,严重依赖数据工程师进行分析的传统企业如何转变为增强分析的时代?数据分析师应如何武装自己以适应“增强分析”?

会后,Kyligence首席执行官韩青接受了大数据文摘记者的采访并回答了上述问题。

“目前最大的矛盾是什么?我们把指数增长的数据和应用需求之间的矛盾称为产业工人的极度短缺。“在演讲中,韩青描述了行业人才短缺。

Kyligence联合创始人兼首席执行官韩青

“业界提出了一种称为数据科学家的解决方案,但工业和工业不能依赖科学家。我们需要的是自动化。我们需要的是批量生产。重要的是快速做好。我们希望通过人工智能技术。创新提供这样一个领域,我们称之为基于人工智能的增强型大数据管理和分析平台,我们希望不断提高生产效率,增强我们在这一领域的能力。“

Kyligence在此次会议上发布的新一代产品Kyligence Enterprise v4.0的核心概念,也希望用户可以直接获取数据见解,减少对数据工程师的依赖,并通过AI增强引擎不断优化,调整和解决业务。痛点,让我们的分析师做更重要的工作。

“例如,在如此大量的数据,如何进行治理以及如何培训商业模式,如何管理,这些是更多和非常有价值的工作,让那些重复的任务交给机器人。这就是我们想要今天,我希望告诉所有朋友Apache Kylin未来三五年的战略,我们希望为客户提供'GAME'式解决方案管理,增强(增强),管理(企业),企业(企业)数据分析平台,我们将来会继续在这些方向上进行投资和创新,我们可以为客户提供这种能力。“韩青说。

整个公司的数据素养教育是第一步

“没有更多的数据情报,你必须在沙滩上被枪杀!”

大数据和人工智能似乎是这个时代的主题歌。与此同时,焦虑已经开始在业内蔓延。从初创企业到行业巨头,他们都渴望跟上更热,更热的浪潮。

然而,在数据转换的尝试中,许多企业面临着数据团队建设目标不明确,业务边界模糊,人才缺乏等问题。

韩青告诉我们,数据素养教育实际上并不容易。 “特别是在传统行业,事实上,过去并没有关注数据,但今天,尤其是金融和零售行业,现在面临着精细化管理的挑战。因此,精细化管理的第一步是数据和准确的数据。从老板到员工,都有这样的数据决策感,这与数据质量同等重要。“

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