增强型数据分析
伴随着大数据技术应用的普及与推广，基于大数据规模下的数据分析逐渐成为了软件及产品的发力方向。
如何展开行之有效的数据分析呢？
运用不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析结果就没有太大的使用价值。
明确搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导。
针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。
总之，数据分析方法是理论而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
出于数据量的激增以及对数据分析结果的指导性要求不断提高，增强型数据分析的概念被引入。
增强型分析是什么？用户最熟悉的数据分析，就是各种报表。业务部门提需求，由IT技术人员实现。然而报表不是分析只是一种展现。
由技术人员提供的报表可以满足数据分析的需要吗？很多时候分析的结果差强人意。而怎么样改善数据分析的效果？这就是“增强型分析”要解决的问题。
了解了上面的情况那么增强型数据分析的“增强”首先是基于“业务”层面的即由被动的技术人员提供报表，转变为在增强型数据分析技术的支持下，由业务人员主动的分析数据。这里可能存在一个疑问：“业务人员具备进行数据分析的技术能力吗？”。这个问题应该这样理解：业务人员具备数据分析的“业务实力”而技术实力需要通过借助（机器学习）ML、（人工智能）AI功能来完成。
上面的解决方案意味着需要这样的一款软件：
即通过对于未知的数据以及已知的问题对于现有的模型进行训练，最终罗列各种可能性和影响因素，从而帮助用户加速并开展有效的数据分析工作的软件。
出于数据量的激增以及对数据分析结果的指导性要求不断提高，增强型数据分析的概念被引入。增强型分析是什么？用户最熟悉的数据分析，就是各种报表。业务部门提需求，由IT技术人员实现。然而报表不是分析只是一种展现。
由技术人员提供的报表可以满足数据分析的需要吗？很多时候分析的结果差强人意。而怎么样改善数据分析的效果？这就是“增强型分析”要解决的问题。
了解了上面的情况那么增强型数据分析的“增强”首先是基于“业务”层面的即由被动的技术人员提供报表，转变为在增强型数据分析技术的支持下，由业务人员主动的分析数据。这里可能存在一个疑问：“业务人员具备进行数据分析的技术能力吗？”。这个问题应该这样理解：业务人员具备数据分析的“业务实力”而技术实力需要通过借助（机器学习）ML、（人工智能）AI功能来完成。
上面的解决方案意味着需要这样的一款软件：
即通过对于未知的数据以及已知的问题对于现有的模型进行训练，最终罗列各种可能性和影响因素，从而帮助用户加速并开展有效的数据分析工作的软件。
这么做的意义与价值何在？
首先，业务人员通过新的数据准备和输入，对业务变化进行分析。“增强型分析”最大的变化是可以由业务人员主导分析流程，而分析软件会推荐用户做出可以参考的“推荐策略”。
“推荐”提供的结果是否有效呢？
这个问题没有固定的答案，需要实际使用的业务人员来回答，因为最终的判断还是要依靠业务人员做出，“增强型分析”也不过是助力作用。虽然不必盲从机器分析的结果，但是机器可以帮助人拓宽视野。在机器的帮助下，业务人员比以往更能获取数据背后的价值。
最后可以自豪的说Inossem的产品线InStock、InData、InoVAT、ProcessGo等在这个领域都已经展开了各种应用的尝试。
“美味材料”已经备齐，一场华丽的盛宴即将展开，期待你的参与。
end.
作者:杨永松
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