我們正暢游在數據的海洋之中，每一次點擊、每一筆交易、每一次傳感器讀數，都在為數字數據庫添磚加瓦，這些數據蘊含著無數的洞察與商機，然而，對許多企業而言，這些潛力尚未得到充分挖掘。

盡管如今企業收集的數據量比以往任何時候都要多，但其中高達73%的數據并未用于分析。數據孤島，以及數據量之大、流動速度之快、種類之多，讓許多傳統分析流程不堪重負，導致寶貴的信息被束之高閣。

解鎖這些潛力的關鍵是什么？AI。

事實證明，在整個數據分析工作流中，AI是提升效率最具變革性的推動力。從數據攝取與準備，到分析、可視化與預測，AI不僅僅是一個新工具，它正逐漸成為整個工具箱的設計師。

各行各業的公司已經看到了顯著成效。AI讓分析更快速、更智能、更易獲取，但我們仍處于這一變革的初期階段。對于有遠見的領導者和企業而言，現在正是投身其中的好時機。

拓展數據收集能力

AI提升數據分析效率的能力，始于數據收集這一初始環節。AI工具能夠幫助整合來自各種渠道的數據，包括公司實時收集的數據，以及視頻、社交媒體帖子或音頻片段等非結構化數據源。智能體能夠自動化地從公司自有數據源以及公開的第三方資源中提取數據，從而提供更具相關性的數據。

若使用得當，AI工具能夠幫助打破企業內部的數據孤島，匯聚各部門洞察，全面審視企業健康狀況。借助智能數據收集管道，AI分析工具可根據數據分析師的提示、數據使用情況等，調整數據收集和轉換實踐。

例如，百事公司利用AI優化其全球供應鏈的數據攝取流程，自動從倉庫和配送中心收集傳感器和交易數據。結果如何?實現了近乎實時的可視性，并大幅減少了手動提取、轉換和加載的工作量。

提升數據清理與準備水平

雖然增強數據收集是重要的第一步，但為分析清理和準備數據同樣至關重要。去除重復和錯誤、分類和企業數據點、識別異常值和標準化報告格式等任務，對于獲得有用的分析結果至關重要。

正如Pyramid Analytics公司首席執行官兼聯合創始人Omri Kohl在《解決方案評論》的一篇文章中所寫：“AI利用自然語言處理和模式識別技術，加速了整個流程，實現了數據清理、合并、驗證甚至增強的重復性任務自動化，它能夠自動化模式匹配和數據對齊，建議標準化格式，并填補缺失的信息信號。借助AI驅動的工具，可以識別數據類型、理解數據集之間的關系、分配元數據，并將相似資產分組，以改進數據分類和檢索。”

具備自然語言處理能力的機器學習工具尤其擅長準備非結構化數據，并發現手動數據準備過程中可能被忽視的隱藏模式，這在從PDF文件或社交媒體帖子等多樣化來源提取信息時同樣適用。

提供洞察與分析

數據準備完成后，AI尤其擅長以適合終端用戶的方式呈現和可視化洞察。只需簡單提示，AI就能在易于理解的儀表板、敘述或報告中展示數據發現。發現結果可根據對關鍵績效指標最重要的指標，或最易于理解的展示類型，為不同受眾量身定制。

數據分析的主要界面將變為自然語言。無需在商業智能工具中點擊和拖動，只需像向人類專家提問一樣提出問題：“嘿，我們上次針對中小企業的營銷活動對潛在客戶生成產生了什么影響，與之前的活動相比如何?”由大型語言模型如GPT驅動的生成式AI將解析請求，進行分析，并給出包含圖表和敘述的全面答案。

通過這種方法，企業內的每個人都能更輕松地獲取數據分析，這使得數據分析專家能夠專注于更復雜的任務，同時讓數據更易于探索，以便其他人做出更明智的決策。

Verizon利用谷歌AI幫助客服代表梳理信息，以更好地解決客戶問題。結果銷售額增長了近40%。

提供預測分析

AI在數據分析中最令人興奮的應用之一是其提供預測性洞察的能力，它將歷史和實時數據與先進算法相結合，幫助企業預測趨勢和風險，統計模型甚至可用于預測不同商業決策的結果。

基于廣泛、高質量數據集的預測分析，使企業在應對行業事件或規劃自身舉措時更加主動和靈活。

UPS利用AI驅動的路線優化模型，每年節省數百萬加侖的燃料，同時縮短了配送時間，其ORION平臺每條路線使用超過200個數據點(手動建模無法實現)，以生成最高效的路徑。

如今的AI在發現相關性方面表現出色，但往往難以區分相關性與因果關系。下一個前沿領域是因果AI，它將幫助我們理解事情發生的原因，這將使企業從被動決策轉向真正主動的策略，自信地預測其干預措施的結果。

未來的系統不會等待你提出問題，它們將不斷監控你的數據流，識別關鍵事件或異常——如客戶參與度的突然下降或供應鏈中斷——并主動向你發出警報，提供診斷和建議行動方案。

AI驅動未來的行動計劃

如何獲取這些優勢?

• 對于個人而言：培養數據素養。你無需成為數據科學家，但必須學會提出正確的問題，并批判性地評估AI提供的答案。熟悉已內置到你常用工具(如Excel、谷歌表格和公司的BI平臺)中的AI功能。

• 對于團隊而言：從小處著手，大處著眼。確定一個高價值的單一業務問題，并啟動一個使用AI驅動的分析的試點項目。這里的成功將為更廣泛的采用建立所需的勢頭和商業案例，培養一種鼓勵數據驅動假設的實驗文化。

• 對于企業而言：制定統一的數據和AI戰略。這不應僅僅是一項IT計劃，而應成為核心業務要務。投資于現代數據基礎設施，使數據易于獲取且可靠。自上而下倡導數據優先的文化，并從一開始就建立強有力的治理和道德準則。

結語

AI正從分析中的一個功能，轉變為整個價值鏈背后的引擎。將AI視為核心能力而非附加功能的企業，將發展得更快、服務得更好、創新得更超前。

數據分析的效率不僅關乎速度，還關乎大規模實現更明智的決策。有了AI，我們才剛剛開始理解我們能走多遠、多快。