我们正畅游在数据的海洋之中，每一次点击、每一笔交易、每一次传感器读数，都在为数字数据库添砖加瓦，这些数据蕴含着无数的洞察与商机，然而，对许多企业而言，这些潜力尚未得到充分挖掘。
尽管如今企业收集的数据量比以往任何时候都要多，但其中高达73%的数据并未用于分析。数据孤岛，以及数据量之大、流动速度之快、种类之多，让许多传统分析流程不堪重负，导致宝贵的信息被束之高阁。
解锁这些潜力的关键是什么？AI。
事实证明，在整个数据分析工作流中，AI是提升效率最具变革性的推动力。从数据摄取与准备，到分析、可视化与预测，AI不仅仅是一个新工具，它正逐渐成为整个工具箱的设计师。
各行各业的公司已经看到了显著成效。AI让分析更快速、更智能、更易获取，但我们仍处于这一变革的初期阶段。对于有远见的领导者和企业而言，现在正是投身其中的好时机。
拓展数据收集能力
AI提升数据分析效率的能力，始于数据收集这一初始环节。AI工具能够帮助整合来自各种渠道的数据，包括公司实时收集的数据，以及视频、社交媒体帖子或音频片段等非结构化数据源。智能体能够自动化地从公司自有数据源以及公开的第三方资源中提取数据，从而提供更具相关性的数据。
若使用得当，AI工具能够帮助打破企业内部的数据孤岛，汇聚各部门洞察，全面审视企业健康状况。借助智能数据收集管道，AI分析工具可根据数据分析师的提示、数据使用情况等，调整数据收集和转换实践。
例如，百事公司利用AI优化其全球供应链的数据摄取流程，自动从仓库和配送中心收集传感器和交易数据。结果如何?实现了近乎实时的可视性，并大幅减少了手动提取、转换和加载的工作量。
提升数据清理与准备水平
虽然增强数据收集是重要的第一步，但为分析清理和准备数据同样至关重要。去除重复和错误、分类和企业数据点、识别异常值和标准化报告格式等任务，对于获得有用的分析结果至关重要。
正如Pyramid Analytics公司首席执行官兼联合创始人Omri Kohl在《解决方案评论》的一篇文章中所写：“AI利用自然语言处理和模式识别技术，加速了整个流程，实现了数据清理、合并、验证甚至增强的重复性任务自动化，它能够自动化模式匹配和数据对齐，建议标准化格式，并填补缺失的信息信号。借助AI驱动的工具，可以识别数据类型、理解数据集之间的关系、分配元数据，并将相似资产分组，以改进数据分类和检索。”
具备自然语言处理能力的机器学习工具尤其擅长准备非结构化数据，并发现手动数据准备过程中可能被忽视的隐藏模式，这在从PDF文件或社交媒体帖子等多样化来源提取信息时同样适用。
提供洞察与分析
数据准备完成后，AI尤其擅长以适合终端用户的方式呈现和可视化洞察。只需简单提示，AI就能在易于理解的仪表板、叙述或报告中展示数据发现。发现结果可根据对关键绩效指标最重要的指标，或最易于理解的展示类型，为不同受众量身定制。
数据分析的主要界面将变为自然语言。无需在商业智能工具中点击和拖动，只需像向人类专家提问一样提出问题：“嘿，我们上次针对中小企业的营销活动对潜在客户生成产生了什么影响，与之前的活动相比如何?”由大型语言模型如GPT驱动的生成式AI将解析请求，进行分析，并给出包含图表和叙述的全面答案。
通过这种方法，企业内的每个人都能更轻松地获取数据分析，这使得数据分析专家能够专注于更复杂的任务，同时让数据更易于探索，以便其他人做出更明智的决策。
Verizon利用谷歌AI帮助客服代表梳理信息，以更好地解决客户问题。结果销售额增长了近40%。
提供预测分析
AI在数据分析中最令人兴奋的应用之一是其提供预测性洞察的能力，它将历史和实时数据与先进算法相结合，帮助企业预测趋势和风险，统计模型甚至可用于预测不同商业决策的结果。
基于广泛、高质量数据集的预测分析，使企业在应对行业事件或规划自身举措时更加主动和灵活。
UPS利用AI驱动的路线优化模型，每年节省数百万加仑的燃料，同时缩短了配送时间，其ORION平台每条路线使用超过200个数据点(手动建模无法实现)，以生成最高效的路径。
如今的AI在发现相关性方面表现出色，但往往难以区分相关性与因果关系。下一个前沿领域是因果AI，它将帮助我们理解事情发生的原因，这将使企业从被动决策转向真正主动的策略，自信地预测其干预措施的结果。
未来的系统不会等待你提出问题，它们将不断监控你的数据流，识别关键事件或异常——如客户参与度的突然下降或供应链中断——并主动向你发出警报，提供诊断和建议行动方案。
AI驱动未来的行动计划
如何获取这些优势?
• 对于个人而言：培养数据素养。你无需成为数据科学家，但必须学会提出正确的问题，并批判性地评估AI提供的答案。熟悉已内置到你常用工具(如Excel、谷歌表格和公司的BI平台)中的AI功能。
• 对于团队而言：从小处着手，大处着眼。确定一个高价值的单一业务问题，并启动一个使用AI驱动的分析的试点项目。这里的成功将为更广泛的采用建立所需的势头和商业案例，培养一种鼓励数据驱动假设的实验文化。
• 对于企业而言：制定统一的数据和AI战略。这不应仅仅是一项IT计划，而应成为核心业务要务。投资于现代数据基础设施，使数据易于获取且可靠。自上而下倡导数据优先的文化，并从一开始就建立强有力的治理和道德准则。
结语
AI正从分析中的一个功能，转变为整个价值链背后的引擎。将AI视为核心能力而非附加功能的企业，将发展得更快、服务得更好、创新得更超前。
数据分析的效率不仅关乎速度，还关乎大规模实现更明智的决策。有了AI，我们才刚刚开始理解我们能走多远、多快。
