野蛮增长时代远去，增强分析开启大数据未来-600学习网

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随着残酷增长时代的消逝，精细化和效率将成为未来企业竞争的赢家和输家。

作为一个无形的”金矿”，不断增长的数据规模为企业发展带来了新的机遇。

数据驱动模型越来越受到企业的关注，并逐渐从基本的可视化分析发展到更高的智能分析阶段。在此过程中，人工智能将在数据分析和决策中得到充分实施。

“增强分析”被认为是数据分析.人工智能和机器学习相结合的产物。这一概念于2017年由Gartner首次提出，被定义为下一代数据和分析范式。它面向广泛的业务用户.运营商和数据科学家，并使用机器学习来自动化数据准备.洞察力发现.洞察力共享和其他流程。这个概念起初很模糊，但逐渐变得清晰起来。

到2021，Gartner在2021中国ICT的HypeCycle中做出了最新定义：增强数据分析包括机器学习(ML)和人工智能(AI)，并在统一平台上提供数据管理和分析能力。

它通过将ML和AI应用于现有的操作流程，使数据管理和分析自动化，从而更有效地进行数据分析。

它使更多的用户能够获得更深入的洞察力，并减少当前对It处理的依赖所导致的效率问题和口径偏差。

大数据与机器学习的交叉点

在大数据时代，基础数据的维度.数量和类型(结构化和非结构化)越来越大，越来越分散，企业需要分析和探索的数据越来越复杂。

另一方面，很少有人才能够考虑专业的数据分析和业务洞察力。加强分析是解决这一矛盾，使数据分析惠及所有业务用户的最佳途径。简单地说，增强分析可以理解为利用人工智能技术进行智能和自动化的数据分析，挖掘数据价值，降低分析阈值，提高分析深度。

增强分析的实施过程可以简单概括为：训练未知数据和已知问题，最后列出各种可能姓和影响因素，帮助用户加快并进行有效的数据分析。”增强分析”并不意味着用户可以在人工智能或数据科学背后编写一些代码，而是意味着如何封装它，以便用户仍然可以以非常愚蠢且易于使用的形式执行更高级的数据分析，例如拖动和自然语言。

未来，我们将看到越来越多的增强分析技术，使大数据行业能够让更多的人以更低的门槛进行更深入的分析。

增强分析的特点是BI产品开发中最重要和最重要的发展趋势之一。

当云生态系统也影响人们的决策时，增强分析能力将成为区分通用分析平台和BI平台的关键因素。

目前，增强分析正成为用户体验的重要组成部分。其优点包括以下几个方面：更快的数据准备。由于增强的数据准备可以快速集成多个数据源，因此它可以快速检测重复的操作和连接，加快洞察力的获取并提高工作效率，从而生成完全自动化的数据和高质量的建议，帮助提供个姓化的用户体验。

减少了分析偏差。增强型分析支持计算机执行数据分析工具中常用的分析。通过对更广泛的数据进行操作，并且只关注统计上重要的因素，可以减少潜在的偏差。

增加信任。用户和数据之间的交互可以为机器学习算法提供线索。随着时间的推移，向用户提供的建议更加相关和准确。这些建议有助于赢得用户的信任。

提高数据素养。通过提供结果的自动化分析，用户可以轻松地搜索见解并以最小的努力可视化见解，从而提高数据素养。

节省更多时间。业务人员不再需要花费时间收集和分析大量数据集，并从分析中提取可行项目

同时，自动特征工程.自动模型评估等技术的研究和商业化也使得AutoML的概念能够覆盖机器学习的整个过程。

如何充分利用大数据和机器学习

“组合拳”？

机器学习技术主要取决于三个因素，即计算能力.算法和数据。

大数据技术提供的能力是机器学习建模的必要基础。同时，机器学习为大数据技术提供了更高的智能，并为业务创造了价值。

大数据技术和机器学习技术是相互因果的。尽管大数据和机器学习的集成似乎有着广阔的应用前景，但许多企业客户尚未实现两者的集成。

亚马逊云技术大中华区产品部总经理陈小建认为，主要有三个原因。首先，大数据和机器学习被划分和管理。

他们自己的技术发展路线是两条不同的路线。在许多企业中，这两个职能属于两个完全不同的团队。当然，数据也存储在不同的仓库中。

第二，数据处理能力不足。许多机器学习团队不具备处理海量数据的能力。第三，数据分析师的参与度很低。

在大数据和机器学习领域，亚马逊云技术认为，为了帮助客户解决深度数据分析的问题，有必要从业务和用户需求上实现大数据与人工智能的深度融合。企业需要在云中创建统一的数据库，实现大数据与机器学习的”双剑结合”，为企业发展提供创新引擎。

为此，亚马逊云技术提供广泛而深入的服务，不仅可以在这两个领域打开数据治理的底层服务，还可以在大数据和机器学习之间相互促进。

近日，亚马逊云技术宣布推出”云.数据.智能三位一体”大数据和机器学习集成服务组合，帮助企业推动大数据与机器学习的融合，将机器学习从实验转向大规模实施实践。

服务组合具体涵盖三个方面：在云中构建统一的数据治理基础，为机器学习提供生产级数据处理能力，为业务人员提供更智能的数据分析工具。

亚马逊技术帮助机器学习从实验转变为实践，并为机器学习提供生产级数据处理能力。它不仅专门构建处理复杂数据的大数据服务，还根据数据规模的动态变化及时优化数据质量。

Amazon Athena可以在支持各种开源框架的大型数据平台上执行联邦查询，包括Amazon EMR.高性能关系数据库Amazon Aurora.NoSQL数据库服务Amazon DynamoDB.Amazon Redshift等数据源，并快速完成机器学习建模的数据处理。

由Amazon Redshift.Amazon MSK和Amazon EMR代表的无服务器分析功能允许客户轻松处理任何大小的数据，而无需配置.扩展或管理底层基础设施，并为机器学习项目提供具有性能和成本效益的特征数据准备。

虽然增强分析在一定程度上改变了当前的数据分析模式，但这并不意味着数据分析师和数据科学家不再重要。

相反，这对数据科学家的专业能力提出了更高的要求。他们不仅应该关注企业数字化转型过程中数据价值的重新思考，还应该追求终极的”专业化”。毕竟，其他人会做一些简单的话题，很难留下来。

[原始技术云报告]

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