不满足于数据报表，如何实现数据深度分析，驱动业务增长？
作者: 永洪BI 来源: 永洪科技 时间:2022年11月30日
数据作为“新能源”和“新生产资料”，目前已经普遍运用于各大企业。当前，诸多企业已经可以通过数据的可视化，了解企业基本经营情况。
然而，数据可视化只是数据分析的第一步，数据的价值远不止于数据报表，企业的问题在于如何深度应用数据，看到数据带来的真正价值。
以一张图为例。
从图中可以显性化的看出该企业的收入及变化情况，但为什么会得到这样的结果？收入变化的关键因素是什么？未来如何调整才能保障业务的持续健康发展？
显然，数据报表的作用主要是展现“已经发生的实时”，在实际运用过程中，很难提供“对未来趋势的判断”。无论是业务人员还是管理者，依然以自身视角查看、解读报表，再根据自身经验做出决策，而非通过系统了解数据背后蕴藏的大量信息，数据报表与科学决策之间仍然存在巨大的鸿沟。
因此，当前企业运用数据驱动增长的关键，在于数据的深度应用，“AI+BI”的模式成为了破局之道。
什么是“BI+AI”？
全球领先的信息技术研究和咨询公司Gartner认为，分析及商业智能平台不再因数据可视化功能而有所区别，平台的差异化已经转移到对数据增强分析的支持程度，如利用机器学习（ML）和人工智能（AI）帮助业务人员和数据分析师实现比手动更加高效的数据准备、分析和决策。
所谓“BI+AI”，就是在BI数据分析平台中，深度融合AI增强分析模块，使二者相辅相成：
BI帮助企业从数据中获得洞察力，而AI则可以使洞察更为精准化、自动化、智能化，实现科学的决策与预测。BI满足了企业在结果监控、问题诊断、决策支持上的需求，AI则满足了业务预测、问题预警、探究数据背后的关联关系等深层次需求。
以此，帮助企业实现数据的自动化洞察，提供可靠的决策依据。
为什么是“BI+AI”？
当前的AI应用，其最大的问题是：看起来很高大上，但实际上用不起来。其根本问题在于：数据质量差，很大程度上影响AI模型输出结果的精准度；需要建立各种分析模型，对于业务人员门槛较高；仅支持一些简单预测，甚至只是具有相关模块却无应用场景，导致无法落地使用。
而对于BI来说，诸多传统BI的数据应用层次过浅，大多聚焦于数据报表，而缺乏数据深度应用的能力，显然不符合商业分析新时代的需求。
BI+AI是优势互补。BI的可视化能力、敏捷易用性、数据准备能力、高性能处理能力等都可让AI借力，为其提供高质量数据基础，和可视化的操作模式。AI则加深了BI产品的应用程度，让BI平台成为了新时代下数据应用不可或缺的主力军。
如何有效运用“BI+AI”？
数据应用开始逐渐步入业务用户商业分析的时代，其特征是以业务为主导。产品主要以面向业务用户/分析师为主，数据准备、报表开发、深度洞察等工作由业务人员通过拖拉拽的方式完成，真正通过数据提升业务效果，驱动业务增长。
因此，企业运用AI、使AI真正产生效果的关键同样在于让业务人员成为主导，而非停留在专业技术人员层面。
BI+AI的最理想应用状态，是企业提出一个业务问题，系统可以通过内部和外部数据的分析得出的结果，自动给出答案。
可以看出，当前的关键点在于降低AI使用门槛，这样才能产生实际价值。
以BI+AI的领先者永洪科技为例，以“AI平民化”为理念，实现了低代码、拖拽式、流程化操作的高级数据分析功能。
对于零基础的业务人员，永洪BI提供了Auto Model功能，可以通过界面上一步步地提示，以拖拉拽的方式直接进行调参和创建模型，自动进行数据处理、调参训练。以此实现数据洞察，解决业务问题。
对于专业的数据分析师，永洪BI内置了数据探索、统计分析和业界常用的回归、分类、聚类、关联规则、时序预测等类型的20种以上的算子及详细的超参数配置，满足专业分析师更加精细化的数据挖掘使用需求。同时提供类似R语言或者Python的接口，可以直接撰写脚本来运行，满足定制化的需求。
BI+AI的产品需要给业务用户提供易于操作的输入模式和易于理解的洞察结果，从而达成可靠的决策支撑，以永洪BI为例：
数据问答可以让用户使用文本输入问题，系统以可视化的方式进行自动展示答案；
数据解释可以对数据影响较大的因素进行自动统计和分析，比如从不同的因素分析部门员工离职的原因，找到影响较大的原因作为数据分析参考；
数据洞察则自动给出用于发现业务数据增长、减少的原因，比如发现西部市场比南部市场销售增长，就可以一键选择数据洞察，发现背后的原因。
数据是企业有效应对复杂商业环境的利器。然而，企业应用数据还处于初级阶段，数据的价值远不至于“提供参考”。深度应用数据、深挖数据价值，才是当前企业健康发展、保持领先的关键。BI+AI的模式为企业提供了数据深度应用的有效路径，将成为商业分析时代的关键应用模式之一。
