（本文原創，源自微信公衆號：世平信息，轉載請註明來源“杭州世平信息科技有限公司”）
在這個人人玩概念的科技領域，今天我們一起玩一波概念。
如果你每天的工作都圍繞着商業分析（對企業等機構所擁有的數據進行分析，包括市場數據以及用戶行爲和喜好等數據，導出對商業決策和商業活動有用的信息；“商業分析”也是近幾年十分熱門的新興專業），那麼一定對“智能數據發現”這個術語不陌生。
“如果你（數據）不盡快產生價值，休怪我把你碎屍萬段！”
（圖片來源：timoelliott）
01
智能數據發現
智能數據發現比一般的數據監控更“高端”，幫助商業用戶發現細微但非常重要的信息，發現數據中存在的問題和模式，及時看到商業機遇中的挑戰與價值。這些工具能夠幫助用戶在沒有技術專家或分析師協助的情況下仍然能夠利用複雜的分析技術。也就是說，即使沒有任何統計分析與算法的知識背景，用戶也可以在一個易於使用的拖拽界面中執行高級分析（聽起來就很酷啊）。
圖片來源：techcircle.vccircle.com
一個優秀的智能數據發現工具能夠完成數據的收集、準備、整合和分析，幫助用戶及時分享發現內容，並應用於商業活動中，確認數據之間的關係、數據模式，爲可視化技術提供信息，最終做出科學的趨勢預測，並預估計劃項目的結果。
02
增強數據準備
在正式進入數據分析之前，都需要對數據進行數據抽取、數據清洗、數據融合等數據準備工作，有效的數據準備工作能提高數據分析的效率和準確性，更利於決策。數據準備的過程也有利於梳理各業務規則的實現邏輯，便於後續的架構搭建、部署實施和分析處理等工作。
而增強數據準備能夠幫助普通用戶在沒有數據科學專家或IT人員協助的情況下，訪問有用數據，並對理論和假設情況展開測試與驗證。也就是說，普通用戶也能夠訪問關鍵數據與關鍵信息，與多個數據源（個人、外部、雲、IT數據等）建立聯繫。用戶可以在單一且統一的交互式視圖中混合和集成數據，並利用工具自動給出的關係、JOIN、類型轉換，層次結構展開數據清理（簡化數據的使用與解釋過程），使用像binning、聚類和迴歸的集成統計算法減少數據噪音、總結有用數據中反映出來的趨勢。理想的解決方案應做到敏捷性與數據治理的平衡。
03
增強分析
2017年7月，Gartner發佈報告稱，增強分析是數據分析的未來。
增強分析是指通過機器學習和自然語言處理實現數據準備的自動化並啓用數據共享的過程。這種對數據的高級利用、操作和展現不但簡化了數據處理過程，而且能夠呈現出清晰的結果，爲更加複雜的工具提供了資源支持，幫助商業用戶自信地做出日常決策，摒棄錯誤觀點，準確快速地開展業務活動。
（圖片來源：enterprise.browserweb.com）
爲什麼說這些概念很重要？
如果概念落地，形成解決方案，就能讓數據科學專家與IT人員把所有精力都放在戰略問題和具體項目上。
增強分析使得人人都有可能成爲“數據科學專家”，極大地提高工作效率。
智能數據發現與其它複雜技術的提高會對ROI(投資回報率)和TCO(總所有成本)產生積極影響。
有利於作出更好的決策、更準確的商業預測以及產品、服務、定價、財務、生產等業務層面的量化分析。
增強數據準備及相關工具能夠在很大程度上優化用戶採用率、數據流通率、數據素養（閱讀、理解、創建和傳遞數據信息的能力）以及BI整合。
在數據分析領域，時刻保持對術語、專業技術和解決方案的敏感度和與時俱進並非易事，但意義重大。
不管你是IT諮詢顧問、坐辦公室的IT專家還是中層或高層領導，關注商業分析和相關技術的進展都很有必要。如果你的團隊擁有合適的工具和一個管理大量數據的簡便方法，那麼每一個成員都將成爲整個團隊的財富，共同實現商業共贏。
數據分析工具與管理方法從何而來？
杭州世平信息科技有限公司是國內少數致力於行業業務數據智能化管理與應用的高科技企業，爲用戶提供專業的數據提取、保護、流通、治理和利用的產品與技術，爲客戶持續提升大數據價值發掘與安全保障能力。智能數據發現、增強數據準備、增強分析等數據管理技術與數據安全的結合，讓每一個客戶都成爲大數據時代的最終贏家。
增強分析的未來
2018年將會有80％的數據科學專家都會在工作中採用深度學習技術。
2019年將實現BI和分析平臺上NLP（自然語言處理）使用的標準化。在這樣的情況下，至少有一半的數據查詢將通過NLP、語音或自動化工具進行。
到2020年，超過三分之一的數據科學活動都將對目標商業實體產生正向作用。
本文觀點參考來源：dataversity.net
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