許多機構已經對他們的商業智慧方案感到滿意，因此很難證明高階分析的必要性。實際上高階分析的優勢是多方面的，這些優勢基於進一步促進業務、提升使用者採用率（以及使用者授權和責任性）的能力，最重要的是提高預測的基準和準確度，這將決定企業未來的成功。
高階分析和商業智慧的區別是什麼？
簡單來說，商業智慧使用歷史資料描述商業業務，管理者使用這些資料來預測競爭反應，並發現客戶購買行為和銷售中的變化。高階分析超越了歷史，它利用預測分析幫助企業洞察未來，並允許在無風險的環境下測試理論和假設，使企業能夠計劃、預測商品定價變化、新地點、客戶購買行為變化、競爭反應等。
目前的高階分析工具（相關資料：https://www.dataversity.net/what-is-advanced-analytics-and-what-are-the-benefits-of-advanced-analytics/），允許企業使用者使用以下功能，包括自助資料準備、智慧資料視覺化和輔助預測建模功能。這些工具通過自助推薦和建議，通過提供的各種選項來引導使用者實現最佳視覺化效果和最好的預測效果。
平均水平以上的企業使用者能夠通過高階分析工具，探索和共享資料，並以更好、更清晰的結果生成報告（這些並不需要資料分析師或資料科學家的技能與知識）。這些增強的分析工具使用複雜的演算法和分析技術，結合了自然語言處理（NLP），因此使用者可以以正常的人類語言與之互動，以人類語言提出問題並得到結果。這種功能（Clickless Search Analytics）的增加，讓企業很容易獲得高階分析能力，並讓商業使用者對使用者採納充滿信心。
一個綜合的、自助式高階分析解決方案將計算語言學、分析演算法和資料探勘結合到自助式環境中，併為快速、準確的資料分析提供易於使用的NLP搜尋功能。它使組織能夠洞察以前隱藏的資料，從而能夠探索和“發現”關鍵的模式、趨勢、問題和機會，從而提高整個組織的生產力和改進決策制定。
自助高階分析的構成
高階分析工具通過其底層複雜的演算法和易於使用的互動環境，為企業和使用者帶來了超越BI（商業智慧）工具的綜合功能。
輔助預測模型通過自動推薦和建議的指導提供預測分析能力，使得使用者可以針對任何業務案例，應用預測分析功能實現預測、迴歸、分類、聚類等模型，以分析大量實際案例，並分析解釋客戶目標、交叉銷售機會，報價、定價、風險評估、促銷目標和購買行為。
智慧資料視覺化（相關資料：https://www.dataversity.net/smart-data-visualization-can-make-business-users-smarter/）幫助使用者檢視和分析資料，以確定問題並定位根本原因。並更其輕鬆地與資料發現工具和分析軟體互動，過程中在視覺引導和推薦資料展示功能的輔助下，使用者不需要其他幫助或延遲。指導建議是根據資料型別、資料量、維度、模式和屬性提供的。
自助資料準備，允許平均水平的使用者在沒有高階技能的情況下，執行資料準備、轉化、變型、降維、整合、探索、清洗樣本資料和聚合資料，也就是說，企業使用者可以獨立地完成資料抽取、轉換和載入（ETL）——面向企業使用者的ETL。
結合了NLP（相關資料：https://www.dataversity.net/why-is-natural-language-processing-important-to-enterprise-analytics/）的高階分析，為使用者提供了類似於谷歌操作介面，使用人類語言輸入問題，無需在選單和導航中滾動滑鼠。搜尋分析（相關資料：https://www.smarten.com/blog/advanced-analytics-with-natural-language-processing-nlp/），允許使用者以自然語言輸入查詢問題，系統會將問題轉譯，並以適當的形式（如視覺化、表格、數字或描述）以自然語言形式返回結果。
如今，商業市場和競爭的發展速度更快，因此預測和計劃未來比以往都更為重要。同樣關鍵的是，團隊的每個成員都是重要的商業資產，將結合對業務活動成果的洞察，貢獻他們的知識與技能，幫助修正企業的發展方向，並基於清晰、簡潔的資訊提出建議。高階分析是幫助企業優化投資和實現目標的邏輯工具。
原文標題：
Is Advanced Analytics the Next Logical Step Beyond Self-Serve Business Intelligence?
原文連結：
https://www.dataversity.net/is-advanced-analytics-the-next-logical-step-beyond-self-serve-business-intelligence/#