在这个人人玩概念的科技领域，今天我们一起玩一波概念。

如果你每天的工作都围绕着商业分析（对企业等机构所拥有的数据进行分析，包括市场数据以及用户行为和喜好等数据，导出对商业决策和商业活动有用的信息；“商业分析”也是近几年十分热门的新兴专业），那么一定对“智能数据发现”这个术语不陌生。

“如果你（数据）不尽快产生价值，休怪我把你碎尸万段！”

（图片来源：timoelliott）

01智能数据发现

智能数据发现比一般的数据监控更“高端”，帮助商业用户发现细微但非常重要的信息，发现数据中存在的问题和模式，及时看到商业机遇中的挑战与价值。这些工具能够帮助用户在没有技术专家或分析师协助的情况下仍然能够利用复杂的分析技术。也就是说，即使没有任何统计分析与算法的知识背景，用户也可以在一个易于使用的拖拽界面中执行高级分析（听起来就很酷啊）。

图片来源：techcircle.vccircle.com

一个优秀的智能数据发现工具能够完成数据的收集、准备、整合和分析，帮助用户及时分享发现内容，并应用于商业活动中，确认数据之间的关系、数据模式，为可视化技术提供信息，最终做出科学的趋势预测，并预估计划项目的结果。

02增强数据准备

在正式进入数据分析之前，都需要对数据进行数据抽取、数据清洗、数据融合等数据准备工作，有效的数据准备工作能提高数据分析的效率和准确性，更利于决策。数据准备的过程也有利于梳理各业务规则的实现逻辑，便于后续的架构搭建、部署实施和分析处理等工作。

而增强数据准备能够帮助普通用户在没有数据科学专家或IT人员协助的情况下，访问有用数据，并对理论和假设情况展开测试与验证。也就是说，普通用户也能够访问关键数据与关键信息，与多个数据源（个人、外部、云、IT数据等）建立联系。用户可以在单一且统一的交互式视图中混合和集成数据，并利用工具自动给出的关系、JOIN、类型转换，层次结构展开数据清理（简化数据的使用与解释过程），使用像binning、聚类和回归的集成统计算法减少数据噪音、总结有用数据中反映出来的趋势。理想的解决方案应做到敏捷性与数据治理的平衡。

03增强分析

2017年7月，Gartner发布报告称，增强分析是数据分析的未来。

增强分析是指通过机器学习和自然语言处理实现数据准备的自动化并启用数据共享的过程。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，帮助商业用户自信地做出日常决策，摒弃错误观点，准确快速地开展业务活动。

（图片来源：enterprise.browserweb.com）

为什么说这些概念很重要？

• 如果概念落地，形成解决方案，就能让数据科学专家与IT人员把所有精力都放在战略问题和具体项目上。

• 增强分析使得人人都有可能成为“数据科学专家”，极大地提高工作效率。

• 智能数据发现与其它复杂技术的提高会对ROI(投资回报率)和TCO(总所有成本)产生积极影响。

• 有利于作出更好的决策、更准确的商业预测以及产品、服务、定价、财务、生产等业务层面的量化分析。

• 增强数据准备及相关工具能够在很大程度上优化用户采用率、数据流通率、数据素养（阅读、理解、创建和传递数据信息的能力）以及BI整合。

在数据分析领域，时刻保持对术语、专业技术和解决方案的敏感度和与时俱进并非易事，但意义重大。

不管你是IT咨询顾问、坐办公室的IT专家还是中层或高层领导，关注商业分析和相关技术的进展都很有必要。如果你的团队拥有合适的工具和一个管理大量数据的简便方法，那么每一个成员都将成为整个团队的财富，共同实现商业共赢。

数据分析工具与管理方法从何而来？

杭州世平信息科技有限公司是国内少数致力于行业业务数据智能化管理与应用的高科技企业，为用户提供专业的数据提取、保护、流通、治理和利用的产品与技术，为客户持续提升大数据价值发掘与安全保障能力。智能数据发现、增强数据准备、增强分析等数据管理技术与数据安全的结合，让每一个客户都成为大数据时代的最终赢家。

增强分析的未来

• 2018年将会有80％的数据科学专家都会在工作中采用深度学习技术。

• 2019年将实现BI和分析平台上NLP（自然语言处理）使用的标准化。在这样的情况下，至少有一半的数据查询将通过NLP、语音或自动化工具进行。

• 到2020年，超过三分之一的数据科学活动都将对目标商业实体产生正向作用。

本文观点参考来源：dataversity.net

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