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想数字化转型却没有专业人员? 增强分析大法好!

浙江大数据产业联盟 2019-08-09 10:26 发文

数字化革命已经面向全球市场突进,数字化转型被频频提及,“数字化转型”是对业务过程进行的重塑,利用数字化技术来推动企业组织转变业务模式,组织架构,企业文化等的变革措施。


 数字化转型,落在数据,不仅要通过各种技术手段收集企业日常运营和创新所需的数据、客户使用产品或服务的体验数据、市场变化数据、行业趋势数据等等,还需要对这些数据进行挖掘分析,快速便捷了解企业各项业务运营情况,发现企业运营中可以改善的地方,甚至开发新的业务模式。 

 数字化转型难点  

对企业来说,信息化进程不一,面对“数字化转型”更是各有各的难点。 

Gartner的报告指出在调查当中很多的CIO认为“企业文化”是阻碍数字化转型的因素之一,占到了46%。这是因为数字化其实是一项创新的工作,而创新的工作需要企业有创新的基因。很多企业,执行力、成本控制或者其它的方面都很强,但是缺乏足够的“创新”基因,所以成为数字化工作进展的很大障碍。其它的阻力包括资源(23%)、人员素质(13%)、CEO的承诺(5%)以及董事会的关注(4%)等等。 

除了思想的转变外,更重要的是传统企业缺乏数字化转型人才,企业需要招募专业技术人员进行系统建设,这对众多传统企业形成了负担。因此增强分析成为了未来的战略趋势。  

增强分析的优势 
增强分析是一种新兴数据分析方式,在传统分析功能中加入更多的增强功能,这些功能基本上都是通过人工智能、深度学习等技术来实现,可以帮助分析人员对于数据进行自动化、或是更细维度的分析,并进行更加精准的模型训练,从而满足更多的数据分析需求。 

AI时代,产生的数据越来越多,需要采集的数据及维度也越来越复杂,依靠原有数据工程师进行分析,不仅是费时费力,也让数据分析只停留在企业当中的少部分人。企业用户前所未有地希望通过自己自服务形式做分析,让普通的业务人员也可以及时的进行数据分析。 从准备数据阶段到业务发现、业务分享,增强分析都可以进行一些自动化操作,例如自动建模、模型管理、代码生成、业务发现。一线业务人员能够直接可以获得数据洞察,而减少对数据工程师的依赖,通过AI增强引擎,不断优化调整,解决业务痛点,而让分析师做更加重要的工作。

  增强分析应用场景  增强分析可以在部分业务上代替人工的决策。一方面可以支持专业的数据分析师或者数据科学家通过数据建模来完善数据分析能力,另一方面针对普通的用户,增强分析可以支持他们访问有效数据,并对理论和假设情况展开测试与验证,从而为分析计划带来更多自动化动能以及创新洞察力。

 例如一个零售店内,通过BI与人工智能技术的结合,可以自动的分析客流量、库存量、不同商品的销量等数据,并通过自动洞察设置相应的警戒线,如果其判断热销商品将会很快触及低库存的警戒线,就会提醒补充库存或是调整销售策略。

 由于数据分析不再依赖于专业的数据分析师,因此企业有更多的机会从数据之中找到不同问题的答案。 增强型分析在银行业、农业、保险业、零售业等业务场景已经出现一些实际的应用案例,对希望数字化转型的传统企业来说,技术的进步将不断降低他们技术使用的门槛,也将降低数字化转型的难度,在经济下行之时,利用技术升级保证企业的发展。

声明:本文为OFweek维科号作者发布,不代表OFweek维科号立场。如有侵权或其他问题,请及时联系我们举报。
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