AI 分析:加快数据洞察速度

Jeffrey Erickson | 高级作家 | 2025 年 1 月 13 日

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,大型语言模型或 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。

AI 分析是什么?

人工智能分析(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 分析流程旨在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其调查结果的可视化,甚至提供行动方案建议。由于人工智能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

传统数据分析是一个咨询和迭代过程,发生在业务人员和数据分析师或数据科学家之间。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,分析来自业务应用程序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,人工智能分析可以比人类更快、更稳定地完成任务。难怪人工智能分析正在迅速成为分析师最喜欢的工具,以深化分析并提高效率。

AI 分析与传统数据分析

AI 分析 传统数据分析
应用机器学习模型以实现实时分析和预测 将更多精力放在分析历史数据批上
将结构化和非结构化数据整合在一起进行分析 使用涉及人为错误风险的手动流程
使用自动化来帮助减少人为错误 整合来自业务应用程序和其他结构化数据源的数据
人类在指导人工智能如何工作方面带来了创造力和自由裁量权 人工专业知识和直觉在审议和协作过程中的好处

关键要点

  • 人工智能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。
  • 人工智能分析将机器学习与复杂的 LLM 结合使用,以帮助自动化从数据准备到分析和可视化等分析流程。
  • 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,人工智能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 分析说明

AI 分析利用机器学习、LLM 和数据可视化等先进技术来改善业务决策。由于人工智能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。

与传统的业务分析一样,AI 分析使用机器学习工具处理大量数据。与传统分析不同,人工智能分析可以自动执行数据收集、清理和分类等任务,即使是非结构化数据(如图像和文档),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。人工智能分析可以自动执行数据分析,从而帮助显著改善业务决策,使其更快、更准确,即使它流失了各种数据,以发现手动人类流程可能永远不会看到的洞察。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。

人工智能分析的重要性日益增加,因为它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。

AI Analytics 的工作原理

AI 分析通过使用 LLM 和 ML 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、医疗保健和制造。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人工智能分析中受益。

下面是一些要了解的术语。

  • 机器学习:机器学习是人工智能的一个子学科,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,使其能够在编程之外学习。
  • 深度学习:与机器学习一样,在称为人工神经网络的计算节点安排上执行深度学习过程。这些网络以人类大脑为模型,使计算机能够执行复杂的任务,例如进行预测、处理和解释语言。
  • 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,现在受益于支持人工智能分析的云基础设施的速度和计算能力。
  • 大型语言模型: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,从而帮助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:分层计算节点的这些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类大脑的工作方式相似。这使得计算机能够学习识别数据中越来越复杂的模式。

适用于 AI 分析的真实应用和用例

人工智能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。通过能够阅读和理解文档并识别签名,自动化文档流可以帮助保险、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,并在近乎实时的大量数据中做到这一点。这使得模型可以发现异常,这些异常可能表明从内部欺诈到新生的攻击。
  • 法律。人工智能分析可以帮助法律实践简化劳动密集型研究、发现和简短准备实践。
  • 物流。由于人工智能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,以应对天气延误、道路关闭甚至大量交通等障碍。
  • 医学。人工智能分析可以在几个方面帮助改善医学。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。人工智能还可以通过阅读 X 射线和其他成像扫描来帮助医疗专家,如放射科医生。在医学发现中,人工智能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,大大缩短了发现过程。
  • 产品设计。产品设计是人工智能分析的新兴应用。通过分析各种数据,包括用户评论和材料属性,产品设计公司可以让 AI 发挥创造力,并为开发消费者甚至不知道自己想要的产品提供新的方向。

AI 分析的优势

采用人工智能分析的企业通常会发现,他们具有识别数据模式和趋势的新能力,而这些模式和趋势对人类分析师来说并不明显。结果往往是更明智的决策和数据驱动的建议,这可以提高运营效率,提高客户满意度,并最终提高盈利能力。在日常层面上,人工智能分析可以帮助自动化重复性任务,使员工可以专注于更具战略性和创造性的计划。

人工智能分析可以帮助推动业务增长和成功的一些具体方法。

  • 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:人工智能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,远远超出了人类的工作范围。人工智能分析可以在数据集庞大、增长和多样化的地方脱颖而出。
  • 改进创新:AI 分析的核心 LLM 和 ML 正在不断审查、分析和预测业务成果。这些 AI 驱动的查询与数据科学家的预设无关,可以提供全新的洞察和预测。

AI Analytics 如何加速数据分析

人工智能分析可以帮助加速识别模式的过程,使用机器学习在短短的一小部分时间内解释大量数据,甚至需要一支熟练的数据科学家团队。这种效率的提高可以使组织根据他们收集的所有数据,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。
  • 预测结果和行动课程: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和建议操作。
  • 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帮助。

AI 分析的挑战和局限性

就其所有优势而言,人工智能分析存在挑战和限制。成功需要高质量的数据,选择合适模型的能力,有时在系统如何产生结果方面缺乏透明度。人工智能分析团队在与现有系统集成以及实施和维护人工智能技术相关的成本方面也面临挑战。

要成功实施,需要解决的挑战和局限性包括:

  • 统计选择偏差:如果没有人工监督,AI 可能会简单地获取有偏见的数据并引发有偏见的发现。
  • 初始成本和启动时间:人工智能分析的前期成本来自汇编计算机能力和数据专业知识,以及确定正确的分析工具和 AI 模型并建立数据流。只有在这些流程建立并满足设置成本后,AI 才能提供持续洞察。
  • 技术专业知识:人工智能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。没有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(一个协商和迭代过程)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

人工智能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如何制定 AI 分析查询的结果。

帮助确保以负责任和有益的方式使用 AI 分析的注意事项包括:

  • 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受益于安全保护。
  • 公平:所有分析流程都受到统计偏差的影响,并且 AI 分析不被豁免。依赖于有偏见数据集的人工智能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:通过对分析背后的复杂细节进行抽象,人工智能分析等自动化流程可以提高工作效率。然而,当公司对自动化分析采取行动时,抽象可能会使特定的过程或行动更难以承担责任。交互式人机合作是解决这个问题的一个好方法。
  • 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。
  • 法律和法规合规性:任何公司的人工智能分析程序都应考虑这些人工智能分析程序设计时要考虑法律和法规报告。

AI 分析的未来

人工智能分析的一个基本希望是,它将通过分析大量数据来帮助企业做出最佳决策,以识别人类可能无法看到的趋势、模式和洞察。快速回报应该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,我们认为人工智能分析是创新和业务增长的核心。

Oracle Analytics 社区正在帮助塑造未来—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,人工智能分析作为人类决策的合作伙伴将成为大型组织中分析的主要形式。
  • 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,人工智能分析将在越来越多的行业中得到应用。这可能会为娱乐和零售客户提供更有针对性的建议,为金融和保险公司更快地检测欺诈行为,并有助于改善医疗保健环境中的患者结果。

利用 Oracle 解决方案加快 AI 速度,改善业务数据

Oracle 可以帮助您为公司提供 AI 分析。借助 Oracle 作为合作伙伴,您的数据分析师和数据科学家可以获得业界领先的分析平台和自动化数据管理平台以及随时可用的服务来执行各种分析任务。

Oracle Analytics 平台为企业提供云原生服务,让业务人员和数据专家可以在整个 AI 分析流程中进行协作。这包括数据摄取和建模、数据准备和扩充以及可视化,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,可帮助整个组织提供 AI 分析。

随着科技公司继续与 LLM 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希望考虑利用人工智能驱动的分析工具。这些分析师的下一步将是领导为他们的组织实施人工智能分析流程,开辟一个未来,让公司中的更多决策者能够获得最新的数据驱动洞察。

面向 CIO 的数据和 AI 成功指南

数据是人工智能分析的动力。如果没有高质量的相关数据,AI 模型就无法学习、做出准确的预测或提供有价值的洞察。下面介绍 CIO 如何帮助其组织实现数据,从而为 AI 提供坚实的基础。

AI 分析常见问题解答

AI 分析需要哪些技能?

在组织中建立 AI 分析流程时,有许多技能非常重要,从数据科学家和数据分析师目前掌握的技能开始。一旦程序启动并运行,其目标是让拥有业务知识但数据分析专业知识很少的人能够使用母语文本和语音提示进行深入分析。

人工智能分析师做什么?

AI 分析师使用最新的 AI 工具和 LLM 增强分析能力,让非专家能够使用文本和自然语言提示执行数据分析。

数据科学家在人工智能分析中做了什么?

数据科学家是设置 AI 分析流程不可或缺的一部分。它们能够定义问题并设计人工智能将基于的分析方法。他们还可以负责监视 AI 操作并帮助解释其输出。

人工智能是一种分析形式吗?

与分析一样,人工智能依赖于以多种形式摄取和解释数据。然而,人工智能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程序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,人工智能分析无法取代人类分析师,但它可以使个人分析师更具生产力和创造力。人工智能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 构建的基于云的服务增长意味着小型企业可以上载数据并提取洞察。人工智能分析正在使执行富有洞察力的数据分析所需的数据专业知识民主化。

企业如何开始使用 AI 分析?

企业应与云提供商联系,以了解越来越多的分析工具,这些工具利用 AI 模型在很少的数据专业知识或前期投资的情况下提供分析。

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