野蛮增长时代远去，增强分析开启大数据未来随着野蛮增长的时代远去

随着野蛮增长的时代远去，精细化和效率将是未来企业竞争的胜负手。

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作为一座隐形的“金矿” ，日益增长的数据规模为企业发展带来了崭新机遇。
以数据为驱动的模式正备受企业重视，并且逐步从基本的可视化分析，向更高的智能化分析阶段持续进化。这个过程中，人工智能将全面落地在数据分析决策之中。
“增强分析（AugmentedAnalytics）”被视为数据分析与人工智能、机器学习结合的产物，这一概念于2017年由Gartner首次提出，并对其进行定义：增强分析是下一代数据和分析范式，它面向广泛的业务用户、运营人员和数据科学家，利用机器学习将数据准备、洞察发现和洞察共享等过程自动化。
这个概念刚开始比较模糊，后来逐渐清晰。
直接到2021年， Gartner在发布的《HypeCycleforICTinChina,2021》中做了最新的定义：增强数据分析包括机器学习(ML)和人工智能(AI) ，在统一的平台上提供数据管理和分析能力。
它通过将ML和AI应用于现有的操作流程中，使数据管理和分析自动化，从而更有效地进行数据分析。
它使更多的用户获得更深入的洞察力，减少了当前依赖IT处理所带来的效率问题和口径偏差。
大数据与机器学习的交汇点
大数据时代，基础数据的维度、数量、类型（结构化和非结构化）更大、更分散，企业要分析和探索的数据越来越复杂。
另一方面能兼顾专业数据分析和业务洞察的人才少之又少，增强分析正是解决这一矛盾，让数据分析普惠所有业务用户的良药。
简单地说，增强分析可以理解为借助AI技术进行智能化、自动化的数据分析，挖掘数据价值，降低分析门槛，提高分析深度。
增强分析的实现过程可以简单概括为：通过培训未知数据和已知问题，最终列出各种可能性和影响因素，帮助用户加快和进行有效的数据分析。
“增强分析”并不是说让用户会写AI或者数据科学背后的一些代码，而是说如何把它封装好、让用户依旧用非常傻瓜、简单易用的形式，比如用拖拽、自然语言的方式，去进行更高级的数据分析。
未来，我们将会越来越多地看到增强分析技术，赋能到大数据产业之中，能够让更多人以更低门槛进行更深度的分析。

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增强分析的特点是BI产品开发中最重要、最显著的发展趋势之一。
当云生态系统也影响人们做出选择决策时，增强分析能力将成为区别普通分析平台和BI平台之间的关键因素。
目前，增强分析正成为用户体验的一个重要部分，其优势包括以下几个方面：
【野蛮增长时代远去，增强分析开启大数据未来】数据准备速度增快。由于增强型数据准备可以更快地将多个数据源整合到一起，因此可以快速检测重复的操作、联接，加速获取见解和提高工作效率，从而生成完全数据自动化和高质量的建议，帮助提供个性化的用户体验。
分析偏差降低。增强型分析支持计算机执行通常用于数据分析工具的分析，通过对更大范围的数据执行操作并仅专注于统计意义因素，可以降低潜在的偏差。
信任度提高。用户和数据进行交互能够为机器学习算法提供线索，随着时间的推移，为用户提供的建议更加相关且准确，这些建议有助于获取用户的信任。
增强数据素养。通过提供对结果的自动化分析，用户可以用最少的工作量轻松地搜索见解和对见解进行可视化，从而增强数据素养。