我們正暢游在數(shù)據(jù)的海洋之中，每一次點擊、每一筆交易、每一次傳感器讀數(shù)，都在為數(shù)字數(shù)據(jù)庫添磚加瓦，這些數(shù)據(jù)蘊含著無數(shù)的洞察與商機，然而，對許多企業(yè)而言，這些潛力尚未得到充分挖掘。

盡管如今企業(yè)收集的數(shù)據(jù)量比以往任何時候都要多，但其中高達73%的數(shù)據(jù)并未用于分析。數(shù)據(jù)孤島，以及數(shù)據(jù)量之大、流動速度之快、種類之多，讓許多傳統(tǒng)分析流程不堪重負，導致寶貴的信息被束之高閣。

解鎖這些潛力的關(guān)鍵是什么？AI。

事實證明，在整個數(shù)據(jù)分析工作流中，AI是提升效率最具變革性的推動力。從數(shù)據(jù)攝取與準備，到分析、可視化與預測，AI不僅僅是一個新工具，它正逐漸成為整個工具箱的設(shè)計師。

各行各業(yè)的公司已經(jīng)看到了顯著成效。AI讓分析更快速、更智能、更易獲取，但我們?nèi)蕴幱谶@一變革的初期階段。對于有遠見的領(lǐng)導者和企業(yè)而言，現(xiàn)在正是投身其中的好時機。

拓展數(shù)據(jù)收集能力

AI提升數(shù)據(jù)分析效率的能力，始于數(shù)據(jù)收集這一初始環(huán)節(jié)。AI工具能夠幫助整合來自各種渠道的數(shù)據(jù)，包括公司實時收集的數(shù)據(jù)，以及視頻、社交媒體帖子或音頻片段等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源。智能體能夠自動化地從公司自有數(shù)據(jù)源以及公開的第三方資源中提取數(shù)據(jù)，從而提供更具相關(guān)性的數(shù)據(jù)。

若使用得當，AI工具能夠幫助打破企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)孤島，匯聚各部門洞察，全面審視企業(yè)健康狀況。借助智能數(shù)據(jù)收集管道，AI分析工具可根據(jù)數(shù)據(jù)分析師的提示、數(shù)據(jù)使用情況等，調(diào)整數(shù)據(jù)收集和轉(zhuǎn)換實踐。

例如，百事公司利用AI優(yōu)化其全球供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)攝取流程，自動從倉庫和配送中心收集傳感器和交易數(shù)據(jù)。結(jié)果如何?實現(xiàn)了近乎實時的可視性，并大幅減少了手動提取、轉(zhuǎn)換和加載的工作量。

提升數(shù)據(jù)清理與準備水平

雖然增強數(shù)據(jù)收集是重要的第一步，但為分析清理和準備數(shù)據(jù)同樣至關(guān)重要。去除重復和錯誤、分類和企業(yè)數(shù)據(jù)點、識別異常值和標準化報告格式等任務(wù)，對于獲得有用的分析結(jié)果至關(guān)重要。

正如Pyramid Analytics公司首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Omri Kohl在《解決方案評論》的一篇文章中所寫：“AI利用自然語言處理和模式識別技術(shù)，加速了整個流程，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)清理、合并、驗證甚至增強的重復性任務(wù)自動化，它能夠自動化模式匹配和數(shù)據(jù)對齊，建議標準化格式，并填補缺失的信息信號。借助AI驅(qū)動的工具，可以識別數(shù)據(jù)類型、理解數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系、分配元數(shù)據(jù)，并將相似資產(chǎn)分組，以改進數(shù)據(jù)分類和檢索?！?/p>

具備自然語言處理能力的機器學習工具尤其擅長準備非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)手動數(shù)據(jù)準備過程中可能被忽視的隱藏模式，這在從PDF文件或社交媒體帖子等多樣化來源提取信息時同樣適用。

提供洞察與分析

數(shù)據(jù)準備完成后，AI尤其擅長以適合終端用戶的方式呈現(xiàn)和可視化洞察。只需簡單提示，AI就能在易于理解的儀表板、敘述或報告中展示數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。發(fā)現(xiàn)結(jié)果可根據(jù)對關(guān)鍵績效指標最重要的指標，或最易于理解的展示類型，為不同受眾量身定制。

數(shù)據(jù)分析的主要界面將變?yōu)樽匀徽Z言。無需在商業(yè)智能工具中點擊和拖動，只需像向人類專家提問一樣提出問題：“嘿，我們上次針對中小企業(yè)的營銷活動對潛在客戶生成產(chǎn)生了什么影響，與之前的活動相比如何?”由大型語言模型如GPT驅(qū)動的生成式AI將解析請求，進行分析，并給出包含圖表和敘述的全面答案。

通過這種方法，企業(yè)內(nèi)的每個人都能更輕松地獲取數(shù)據(jù)分析，這使得數(shù)據(jù)分析專家能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜碗s的任務(wù)，同時讓數(shù)據(jù)更易于探索，以便其他人做出更明智的決策。

Verizon利用谷歌AI幫助客服代表梳理信息，以更好地解決客戶問題。結(jié)果銷售額增長了近40%。

提供預測分析

AI在數(shù)據(jù)分析中最令人興奮的應(yīng)用之一是其提供預測性洞察的能力，它將歷史和實時數(shù)據(jù)與先進算法相結(jié)合，幫助企業(yè)預測趨勢和風險，統(tǒng)計模型甚至可用于預測不同商業(yè)決策的結(jié)果。

基于廣泛、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的預測分析，使企業(yè)在應(yīng)對行業(yè)事件或規(guī)劃自身舉措時更加主動和靈活。

UPS利用AI驅(qū)動的路線優(yōu)化模型，每年節(jié)省數(shù)百萬加侖的燃料，同時縮短了配送時間，其ORION平臺每條路線使用超過200個數(shù)據(jù)點(手動建模無法實現(xiàn))，以生成最高效的路徑。

如今的AI在發(fā)現(xiàn)相關(guān)性方面表現(xiàn)出色，但往往難以區(qū)分相關(guān)性與因果關(guān)系。下一個前沿領(lǐng)域是因果AI，它將幫助我們理解事情發(fā)生的原因，這將使企業(yè)從被動決策轉(zhuǎn)向真正主動的策略，自信地預測其干預措施的結(jié)果。

未來的系統(tǒng)不會等待你提出問題，它們將不斷監(jiān)控你的數(shù)據(jù)流，識別關(guān)鍵事件或異?！缈蛻魠⑴c度的突然下降或供應(yīng)鏈中斷——并主動向你發(fā)出警報，提供診斷和建議行動方案。

AI驅(qū)動未來的行動計劃

如何獲取這些優(yōu)勢?

? 對于個人而言：培養(yǎng)數(shù)據(jù)素養(yǎng)。你無需成為數(shù)據(jù)科學家，但必須學會提出正確的問題，并批判性地評估AI提供的答案。熟悉已內(nèi)置到你常用工具(如Excel、谷歌表格和公司的BI平臺)中的AI功能。

? 對于團隊而言：從小處著手，大處著眼。確定一個高價值的單一業(yè)務(wù)問題，并啟動一個使用AI驅(qū)動的分析的試點項目。這里的成功將為更廣泛的采用建立所需的勢頭和商業(yè)案例，培養(yǎng)一種鼓勵數(shù)據(jù)驅(qū)動假設(shè)的實驗文化。

? 對于企業(yè)而言：制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)和AI戰(zhàn)略。這不應(yīng)僅僅是一項IT計劃，而應(yīng)成為核心業(yè)務(wù)要務(wù)。投資于現(xiàn)代數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，使數(shù)據(jù)易于獲取且可靠。自上而下倡導數(shù)據(jù)優(yōu)先的文化，并從一開始就建立強有力的治理和道德準則。

結(jié)語

AI正從分析中的一個功能，轉(zhuǎn)變?yōu)檎麄€價值鏈背后的引擎。將AI視為核心能力而非附加功能的企業(yè)，將發(fā)展得更快、服務(wù)得更好、創(chuàng)新得更超前。

數(shù)據(jù)分析的效率不僅關(guān)乎速度，還關(guān)乎大規(guī)模實現(xiàn)更明智的決策。有了AI，我們才剛剛開始理解我們能走多遠、多快。