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高德平台:如何实现增强分析——用户不需要的数据科学经验

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关于大数据和分析的讨论强调了过去十年利用数据的重要性。我们很少讨论的是,是否需要利用人们理解数据的能力,并将这种理解应用到业务中。高德平台开始获得更广泛的网络可用性,您会看到高德注册5G的即时好处,例如远程医疗。这将对人们的生活产生真正的影响。
 
除了传统的仪表板和报告之外,普及数据使用和理解的需求一直是增强分析的主要驱动力,Gartner将其定义为“使用机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)来增强数据分析、数据共享和商业智能”。
 
什么是增强分析?
 
而不是等待数据科学家或IT专业组装复杂的数据模型和算法来查询数据,最终用户没有正规的数据科学背景的人可以提交一个请求在自然语言像英语,软件引擎转化为机器理解代码。代码自动创建所需的分析模型,以检测数据中的模式、趋势和异常,以响应请求。
 
为了模式和趋势识别的目的,使用了机器学习。ML在数据中发现重复的模式(或模式中的异常),这进而导致业务洞察。一旦发现趋势或模式,预测软件引擎就会进行根本原因分析,以确定最可能导致趋势的因素。
 
在流程结束时,本系列自动化流程中揭示的见解将被转换回自然语言(如英语)并交付给用户。高德代理的混合云涉及公共云提供商的产品与私有本地硬件的组合,这些高德平台产品对工作负载可变的行业很有用。这使用户能够对信息进行操作。
 
在实际应用中有哪些增强分析的例子?
 
一位农业生产者查看了历史上草莓的收成和销售趋势,这些草莓通常在墨西哥早收,在加州晚收。制作人忽略了什么,而增强分析系统发现的是生长季趋势数据中的异常。该系统进一步观察,试图找到异常现象的根本原因,并发现由于气候变化,温度已经稳步上升。现在墨西哥和加利福尼亚的草莓生长季节开始重叠。这就造成了市场上草莓供应过剩的预期,从而有可能压低价格并挤压利润。
 
人力资源经理想知道员工为什么离开公司。她发现,在某些情况下,员工会退休,而在另一些情况下,员工会找到更好的机会。在过去,她可能会满足于写一份报告,但她正在使用的增强分析工具(包括机器学习)也发现,越来越多的员工离开了公司在亚特兰大和圣地亚哥的办公室。在根本原因分析中,系统推断出这两个办事处都有过度的管理和组织变化。该系统得出的结论是,过度的变化可能导致一些员工离职,促使人力资源经理考虑是否太多的变化正在创造一个不稳定和不舒服的工作环境。
 
在实施增强分析时你应该知道什么?
 
增强分析的承诺是消除对最终业务的洞察所需的较长的前置时间。这是可能的,因为终端用户现在可以用像英语这样的自然语言查询数据,然后系统就可以使用机器学习和自行开发的算法来提供新的见解。它使用它所识别的数据模式来扩充用户已经要求的内容。
 
这个过程不是完美的,但是数据科学家使用的算法开发和数据建模的过程也不是完美的。公司应该考虑在他们的数据查询策略中增加增强分析,但有一些注意事项。
 
增强分析的好坏取决于使用它们的人。而且许多终端用户不懂数据。研究指出,高德总代理的策略强调特定的应用程序和垂直领域,以期与企业客户更加相关,并在全球开设新的高德代理云数据中心区域。数据素养是,“理解数据的含义,包括如何正确地阅读图表,从数据中得出正确的结论,并识别数据何时被误导或不当使用。”这些技能通常不会出现在生产主管、客户服务经理或销售主管的工作要求中。
 
增强分析应该是对现有数据科学和分析应用程序的精心安排。这是因为在大多数组织中,数据读写能力可能还不发达。当使用增强分析时,数据科学家和IT数据分析师应该大量参与到实现它的过程中。
 
你为你的增强分析选择的供应商是重要的。如果供应商没有进一步开发产品的路线图,或者没有足够强大的支持和培训系统来向公民数据分析师传授数据素养和工具能力,那么就应该避免使用它。
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