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。
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。
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 |
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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
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。
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 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。
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。
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。
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。
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:
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:
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。
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。
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。
注:为免疑义,本网页所用以下术语专指以下含义: