当今的企业依靠人工智能 (AI) 支持的分析正在成为数字化转型的“标配”。任何需要使用数据来管理其运营的数据驱动型公司都可以证明这一点。

然而，许多企业发现不仅要收集大量数据，还要理解数据并将其应用到正确的环境中是非常具有挑战性的。结果，他们未能充分利用不断增长的信息资源。

传统的分析工具已经达到了某种目的，但它们有几个缺点，使它们在当今的商业环境中显得不够用。它们无法轻松扩展以满足不断增长的需求，也无法提供在快节奏市场中跟上创新竞争对手所需的实时洞察力。

人工智能和机器学习正在通过提供人类无法实现的速度、规模和颗粒度水平来改变分析领域。

大数据和分析资源TDWI指出，组织正在采用 AI/ML 技术来做出更明智的决策并提高竞争优势。它说，“人工智能是分析领域数字革命的核心”，它“承诺帮助组织改善运营，并带来新的收入机会。”

人工智能/机器学习采用复杂的算法，公司可以使用这些算法来分析客户、竞争对手、员工和其他人的历史行为，以得出关于未来可能发生的事情或需要做的事情的最佳结论，以最好地应对挑战和机遇。

▌ AI 分析入门

尽管分析不是一个新领域，但我们已经看到分析工具堆栈由于人工智能和机器学习等领域的进步而发生转变：

• 在实施和构建有效的人工智能分析解决方案时，公司应该采取的第一步是整合和集成数据孤岛和分散的系统，以便全面了解整个组织的情况。对于大多数公司来说，这是一项重大的技术和组织挑战，可以通过现代 ETL 工具（也称为数据管道）来解决，这些工具可以自动同步、转换任何来源的数据并将其加载到数据仓库中。

• 一旦将数据存放在中央仓库中，就可以对其进行查询和分析以获取洞察力。为了解决公司正在编译的数据量不断增加的问题，基于云的存储系统是关键，因为它们使企业能够大规模管理数据，同时降低运营成本和 IT 基础设施要求。

• 最后，组织需要为人工智能分析提供适合其业务流程、数据源和用例的适当基础。有些人将与其内部团队一起构建和管理解决方案；其他人将依赖第三方提供商支持的预构建解决方案。

▌ AI 分析的关键要素

并非所有基于人工智能的分析解决方案看起来都一样，但最有效和最强大的将结合实时分析和相关性分析。

实时分析：实时分析数据对于按照业务节奏提供洞察力至关重要。这减少了补救事件和洞察机会的时间，因为分析是不断进行的，而不是像传统分析那样每天、每周或每月进行。

分析：相关性分析揭示了不同指标或指标组之间的有意义的关系，从表面上看，这些指标可能看起来不相关。如果指标之间存在很强的相关性，可以将它们组合在一起以减少单独分析的需要。相关性分析还通过过滤不相关事件并将相关异常分组为单个警报来减少误报。

▌ 商业成功的支柱

人工智能驱动的分析可以帮助各种公司，从电子商务公司到金融科技初创公司，甚至电信公司，为他们的新业务模式做出更好的决策，并为业务成功的三大支柱做出贡献：增加收入、控制成本和确保高质量用户体验。

• 增加收入：人工智能/机器学习工具、方法和算法有助于寻找新的商机、市场优化以及更有效的营销和销售。公司可以更好地跟踪市场中某些产品和服务的表现以及影响趋势的因素。

• 控制成本：在控制成本方面，企业可以通过更多的方式找出运营成本的盲点。薪资和云服务是消耗组织的最昂贵的项目之一。他们可以使用 AI/ML 进行深入挖掘，找出导致他们为工资单和云计算支付过高费用的原因。或者他们可以分析是什么造就了具有成本效益的营销活动，从而避免为低迷的转化花费大量资金。

• 改善客户体验：在质量和客户体验方面，企业可以使用这些技术来分析交互和交易并找到改进方法。AI 可以立即检测有问题的使用模式（例如，登录或转化率的异常下降）。它还可以预测哪些客户更有可能流失，以便团队可以对摩擦点做出快速反应。

不使用基于 AI 的分析的组织可能会面临挑战。他们最终可能会在大数据上花费大量资金，而这些大数据并未得到全面分析或速度不够快，无法产生最大影响。今天的任何企业都应该假设其竞争对手正在使用 AI/ML，或者很快就会使用。

通过确保数据可靠性和建立人工智能驱动的文化，组织可以更好地装备自己，以在数字业务时代进行竞争。