AI 分析：加快数据洞察速度

多年来，企业一直将机器学习模型应用于数据分析工作。对于那些跟踪大量财务交易或领导安全运营的分析师来说，通过机器学习模型运行数据是有意义的，这些模型以人类无法匹敌的速度发现异常和趋势。

现在，大语言模型 (LLM) 似乎每周都会获得复杂的新功能，这为数据科学家和数据分析师提供了有趣的机会，让他们可以通过自动化改变工作流程，并为整个组织中的更多人提供数据驱动的洞察。

什么是 AI 分析？

AI 分析（有时称为 AI 增强分析）是一种结合机器学习、自然语言处理和数据管理技术来分析业务绩效的方法。与传统分析一样，AI 分析的目标是找到模式、预测趋势、提取洞察、做出预测，或将其组合在一起。不同之处在于，AI 分析使用机器学习 (ML) 模型近乎实时地分析大型数据集，然后利用强大的 LLM 自动执行数据准备和分析以及结果可视化。

为此，AI 分析流程要实现许多以前劳动密集型任务的自动化，例如数据准备、数据清理和数据建模。准备数据并进行分析后，AI 分析系统可帮助生成可视化结果，甚至提供行动方案建议。由于 AI 可以近乎实时地持续监控和分析大量数据，因此它可以测试大量数据点组合并确定它们之间的关系。

分析师的目标是简单地查询数据，而不是逐步完成复杂的手动数据准备和数据科学流程。

AI 分析与传统数据分析

传统数据分析是业务人员与数据分析师或数据科学家之间进行的一个协商迭代过程。数据科学家倾向于集中精力准备数据并应用技术和工具来解释数据，而数据分析师则擅长使用打包分析软件来为业务决策提供信息，但这些角色往往重叠。两者都可以被视为数据分析专家，他们能够就数据可能显示的内容提出问题或假设。然后，他们将汇编数据，并应用复杂的技术和工具来查看数据分析是否回答了问题或验证了假设。然后，他们可以将这些结果构建到一个仪表盘中，以跟踪一段时间内的预定义业务指标。传统数据分析仍然是帮助企业探索结构化业务数据关系和趋势的重要工具，对于回答关于业务绩效的特殊问题非常宝贵。

相比之下，AI 分析使用 LLM 以及单独的机器学习模型来自动执行人类完成分析所采取的步骤。它支持业务分析师在没有 IT 专家帮助的情况下动态请求和合成信息。一旦建立起来，分析来自业务应用的各种数据以及来自社交媒体、电子邮件、图像和文档的非结构化数据，AI 分析可以比人类更快、更稳定地完成任务。毫无疑问，AI 分析正迅速成为分析师们深化分析、提升效率的首选工具。

关键要点

• AI 分析基于传统的分析实践，使用机器学习来帮助发现趋势、发现异常并进行预测。
• AI 分析将机器学习与复杂的 LLM 结合使用，有助于将从数据准备到分析和可视化等分析流程自动化。
• AI 分析将结构化应用数据与非结构化数据（例如社交媒体馈送、文档和媒体内容）结合起来，以丰富其发现。
• 与传统的批处理数据分析不同，AI 分析有助于持续监视和分析大量数据，以获得更及时的结果。
• 数据科学家和数据分析师使用 AI 分析来提高工作效率，并帮助更多业务人员访问洞察。

AI 分析详解

AI 分析利用机器学习、LLM 和数据可视化等前沿技术来改善业务决策。由于 AI 分析使传统数据分析的许多方面自动化，它可以帮助降低分析的持续成本，提高准确性，并使分析师能够专注于更高层次的战略思维。

与传统业务分析一样，AI 分析使用机器学习工具处理大量数据。不同的是，AI 分析可以自动执行数据收集、清理和分类等任务（即使是图像和文档等非结构化数据也可以），然后持续监视数据以了解模式、发现异常并查找关联。这使得 AI 分析能够提供近乎实时的洞察 — 即使是来自大型、复杂和多样化的数据源。

AI 分析在现代业务中的重要性

企业长期以来一直投资于数据分析工具和专业知识，以帮助他们做出更好的决策。AI 分析通过自动化数据分析流程，能显著提升业务决策水平，即便是处理多元数据，其分析速度与准确度也远超手动流程，可挖掘手动流程难以发现的深层洞察。因此，企业领导者可以更主动地采取行动，通过预测市场需求和转移库存等方式做出明智的实时决策。

由于 AI 分析还有助于提高日常效率，例如自动输入数据、清理和分类数据、即时创建仪表盘和报告以及向业务人员解释分析和洞察，因此其重要性日益增加

AI 分析的工作原理

AI 分析通过使用 LLM 和机器学习技术来分析和解释数据。一旦系统被训练来识别组织数据中的模式、趋势和异常，它就可以做出预测和建议。AI 分析广泛应用于各种业务和学科，包括营销、财务、医疗和制造。任何希望做出数据驱动决策并提高运营效率的企业都可以从 AI 分析中受益。

下面是一些要了解的术语。

• 机器学习 (ML)：机器学习是 AI 的一个子学科，IT 团队、数据分析师和数据科学家使用自我改进的算法和计算结构来识别数据中的模式，使其能够在不编程的情况下自我学习。
• 深度学习：与机器学习一样，深度学习过程是在称为人工神经网络的计算节点阵列上执行的。这些网络模仿人脑结构，使计算机能够执行复杂任务，例如进行预测、处理及解析语言。
• 预测分析：预测分析涉及对当前和过去业务数据的分析，其目标是预测未来事件。这种做法长期以来一直用于传统数据分析，现在也从赋能 AI 分析的云基础设施的高速和算力中受益。
• 大语言模型 (LLM)：LLM 是 AI 的一个分支，它使用神经网络架构来让 AI 理解语言的含义和图像的内容，从而推断出对人类提示的最佳响应。这些模型还可以生成语言和图像。
• 神经网络：这些分层计算节点的安排模仿了人脑的架构。在 AI 分析用例中，神经网络帮助 AI 模型学习执行任务，包括模式识别和决策。
• 认知计算：认知计算架构的工作方式与人脑的工作方式类似。这使得计算机能够学习识别数据中越来越复杂的模式。

AI 分析的真实应用和使用场景

AI 分析正迅速成为数据分析师和数据科学家不可或缺的一部分，因为它为日常业务任务带来了更高的效率和更深层次的能力。以下是一些示例。

• 业务自动化。AI 分析可以帮助企业自动执行日常流程，例如文档流。自动化文档流能够阅读和理解文档并识别签名，可以帮助保险、金融、房地产和其他领域的公司快速做出决策并避免出现障碍。
• 数据安全性。机器学习模型可以发现数据点之间的预期模式和重复关系，并近乎实时地处理海量数据。这使模型能够识别那些可能预示从内部欺诈到新生攻击等各种风险的异常。
• 法律。AI 分析可以帮助法律实践简化劳动密集型实践的研究、发现，缩短准备时间。
• 物流。由于 AI 分析通常可以摄取流数据并实时进行分析，因此可以帮助快速发展的物流公司及时做出决策，以应对天气原因的延误、道路关闭甚至交通拥堵等问题。
• 医学。AI 分析可以在几个方面帮助推进医学进步。首先，它可以通过改善流程流和供应链智能来提高医疗实践的效率，使医务人员能够花更多的时间与患者在一起，减少跟踪供应或撰写笔记的时间。AI 还可以通过阅读 X 射线和其他成像扫描来帮助医学专家，如放射科医生。在医学发现中，AI 分析可以帮助研究人员查明隐藏在大量生物数据中的疗法，大大缩短发现过程。
• 产品设计。产品设计是 AI 分析的新兴应用。通过分析用户评价与材料特性等广泛数据，产品设计公司可借助 AI 激发创意，在开发消费者尚未意识到需求的商品时提供新方向。

AI 分析的优势

采用 AI 分析的企业往往能获得识别数据模式与趋势的新能力，而这些模式对人类分析师而言并不明显。由此带来的结果通常是更明智的决策与数据驱动的建议，进而提升运营效率、提高客户满意度，并最终增加盈利。在日常层面，AI 分析可帮助自动化重复性任务，使员工能专注于更具战略性与创造性的工作。

AI 分析可以从几个特定方面来推动业务增长和取得成功。

• 更准确的分析：使用 AI 自动执行数据分析有助于在分析过程中消除人为错误的可变性和可能性。
• 改进决策：数据分析师能够以快速、自动化的流程来准备和分析结构化和非结构化数据，从而为决策流程提供更多信息。
• 节省成本：AI 分析可帮助企业更快地进行分析，同时减少运行报告和构建仪表盘所需的人力，帮助企业提高工作效率并降低数据驱动型决策的总体成本。
• 可扩展性：AI 系统可帮助实时分析大量数据，其处理能力远超人类极限。AI 分析在数据集具备大规模、高增长与多样性特征的场景中表现尤为突出。
• 改进创新：AI 分析的核心 LLM 与机器学习系统会持续对企业运营成果进行审查、分析与预测。这些 AI 驱动的查询不受数据科学家预设条件限制，能提供全新的洞察与预测。

AI 分析如何加速数据分析

AI 分析可以帮助加速模式识别。使用机器学习在短时间内分析海量数据，所需时间比一支熟练的数据科学家团队短得多。这种效率提升可以使组织根据所收集的所有数据（甚至非结构化数据），更快地做出更明智的决策。

AI 分析可通过多种方法实现更智能的业务成果。

• 快速处理大量数据：AI 分析流程可帮助准备来自多个来源和多种格式的数据，机器学习擅长快速分析数据。
• 预测结果和行动方案：借助 AI 分析，业务分析师可以使用近乎实时的信息来提高预测准确度，并提供行动建议。
• 分析来自多个来源的数据：AI 分析有助于加快数据整合、准备和分析过程。无论数据是结构化（例如，来自业务应用程序）还是非结构化（例如来自文本文档、图像或 Web 内容）都是如此。
• 应用范围更广：AI 分析正在获得新功能。现在，它可以通过将文本查询转换为 SQL 来查询数据，从图像中提取文本说明，加快数据输入速度，并提供数据分析和可视化，所有这些都无需人工干预。

AI 分析的挑战和局限性

尽管优势显著，但 AI 分析仍存在挑战与局限。分析的成功离不开高质量的数据，还需要选择合适模型的能力，而且有时在系统如何产生结果方面缺乏透明度。AI 分析团队在与现有系统集成以及实施和维护 AI 技术相关的成本方面也面临挑战。

要成功实施，就需要解决以下挑战和局限性：

• 统计选择偏差：如果缺乏人工监督，AI 可能会简单地获取有偏见的数据并输出有偏见的结论。
• 初始成本和启动时间：AI 分析的前期成本不仅来自确定合适的分析工具与 AI 模型、建立数据流，还来自整合计算机能力与数据专业知识。只有当这些流程建立完毕且满足启动成本后，AI 才能提供持续洞察。
• 技术专业知识：AI 分析是数据分析师和数据科学家帮助改进工作流的强大工具，但要设置和评估其输出，需要他们的大量监督和专业知识。缺乏这些技能的公司可能会面临招聘和负担得起数据专家的挑战。
• 透明度：与传统数据分析（一个协商迭代过程）不同，AI 分析可以自主运行，因此在原始设计中构建可解释性非常重要。

AI 分析和道德考量

AI 分析的道德考量通常围绕数据隐私、透明度、偏见和问责等问题展开。企业可以考虑以符合其政策的方式收集和使用数据，并努力使用户能够了解其 AI 分析查询结果的生成依据。

为了帮助确保 AI 分析被以负责任且有益的方式使用，需考虑的事项包括：

• 隐私：由于 AI 模型是基于庞大而多样化的数据集进行训练的，因此这些数据集中的信息（包括敏感信息）可能会无意中包含在 AI 的输出中。
• 安全性：AI 分析可能基于从许多不同数据存储中提取的信息运行。在这些数据库之间移动数据的每个数据库和网络都能从安全保障中获益。
• 公平：所有分析流程都受到统计偏差的影响，AI 分析也不例外。依赖于有偏见数据集的 AI 分析可能会有利于特定群体，因为这种偏见包含在它用来绘制分析的数据集中 — 尽管这种偏见通常是无意的。
• 责任归属：像 AI 分析这样的自动化流程，旨在通过将其分析背后的复杂细节进行抽象化处理来提高生产力。然而，当企业基于自动化分析采取行动时，这种抽象化可能使特定流程或行为的责任认定更加困难。建立人机交互的合作伙伴关系是解决此问题的有效途径。
• 人力监督：尽管 AI 分析旨在实现流程自动化，但企业应考虑建立人机合作伙伴关系，定期监督数据输入和 AI 输出，以确保符合业务和道德要求。
• 法律和监管合规性：企业的任何 AI 分析程序，其设计都需将法律与监管报告要求纳入考量。

AI 分析的未来

AI 分析的一个根本愿景是，它能通过分析海量数据来识别人类或许永远无法察觉的趋势、模式和洞察，从而帮助企业做出最优决策。快速回报应该是一种更深入地了解客户以及自动执行重复性任务的能力。从长远来看，我们认为 AI 分析是创新和业务增长的核心。

Oracle Analytics 社区正助力塑造未来 — 参与者可以探索技术、提问、参加实况实验室等。具体来说，技术演变和应用有一些明显的趋势线。

• AI 分析的未来发展。AI 分析的核心 LLM 和其他 AI 模型正在快速发展。公开可用的 LLM 已经改变了编码、内容开发和客户服务。随着这些 AI 模型在模仿微妙的人类能力方面变得更加复杂，AI 分析作为人类决策的合作伙伴将成为大型组织中开展分析的主要形式。
• AI 分析的未来应用。由于能够分析来自不同数据集的大量数据并实时进行分析，AI 分析将在越来越多的行业中得到应用。在娱乐和零售行业，它可以为客户提供更有针对性的建议；在金融和保险行业，它可以帮助企业更快地检测欺诈行为；在医疗卫生行业，它可助力改善患者治疗效果。

利用 Oracle 解决方案以 AI 的速度获得更优质的业务数据

Oracle 可助力企业引入 AI 分析。通过与 Oracle 合作，您的数据分析师与数据科学家将获得前沿分析平台、自动化数据管理平台以及适用于各类分析任务的开箱即用的服务。

Oracle Analytics 平台为企业提供云原生服务，便于业务人员和数据专家在整个 AI 分析流程中开展协作。该流程包括数据摄取和建模，数据准备、扩充和可视化，以及对数据安全性和治理的严格控制。Oracle 的数据管理平台和业务应用嵌入了机器学习和自然语言处理技术，可在整个组织范围提供 AI 分析。

随着各科技公司持续在 LLM 领域展开竞争，这些 AI 模型的不可思议的能力将很快进入数据分析工具。从这一点来看，任何进入数据分析领域的人都将会考虑利用 AI 驱动的分析工具。这些分析师的下一步工作将是为其所在组织牵头实施 AI 分析流程 — 这将开辟一个新未来，使组织内部更多决策者都能够获得实时、数据驱动的洞察。

AI 分析常见问题解答

AI 分析需要哪些技能？

在企业中建立 AI 分析流程需要诸多技能，这些技能首先源自您现有的数据科学家与数据分析师。当项目正式运行后，其目标是要让具备业务知识但缺乏数据分析专业知识的人员，能够使用自然语言文本与语音提示进行深度分析。

人工智能分析师是做什么的？

AI 分析师利用最新的 AI 工具和 LLM 来增强其分析工作，为非专业人士使用文本和自然语言提示执行数据分析赋能。

数据科学家在 AI 分析中扮演何种角色？

数据科学家是建立 AI 分析流程的核心。他们具备定义问题、设计分析方法的能力，而这些方法将为 AI 系统奠定基础。同时他们还可负责监控 AI 运行状态并协助解释其输出结果。

人工智能是一种分析形式吗？

与分析类似，人工智能同样依赖于摄取并解析多种形式的数据。然而，AI 分析旨在使用复杂的数据操纵技术来帮助绘制业务数据的趋势、关联和异常，并提供可视化来帮助突出其发现。

分析与人工智能有何区别？

人工智能对数据分析很重要，但涵盖了更广泛的能力。人工智能可用于生成代码、文本、图像和其他内容，这远远超出了大多数业务分析的需求。然而，AI 从图像和文档中提取信息并将其与应用数据相结合的能力可能会对通过数据分析提供的洞察产生强大影响。

AI 分析能否取代人类分析师？

目前，AI 分析无法取代人类分析师，但它可以使分析师更具生产力和创造力。AI 和机器学习为数据准备、分析甚至可视化带来了更高的效率。

AI 分析是否可供小型企业使用？

基于强大的机器学习和 LLM 构建的云技术服务持续发展，这意味着小型企业也可以上传数据并提取洞察。AI 分析正在使进行深度数据分析所需的数据专业知识走向普及。

企业如何开始使用 AI 分析？

企业应联系其云技术服务提供商，了解日益增多的智能分析工具 — 这些工具利用 AI 模型实现分析功能，几乎无需数据专业知识或前期投资。