辅助洞察数据发现的未来

企业不需要“数据发现”、“可视化”或“分析”工具——企业需要一件事： 洞察力。 挑战在于如何提供这种洞察力。二十年前，机器的处理能力是有限的。为了克服这个限制，传统的商业智能提供者创建了多维数据集和 OLAP。 图像企业不需要“数据发现”、“可视化”或“分析”工具——企业需要一件事： 洞察力。 挑战在于如何提供这种洞察力。二十年前，机器的处理能力是有限的。为了克服这个限制，传统的商业智能提供者创建了多维数据 商业智能的分层导航 分层导航改进商业智能策略的 5 种方式 谷歌报告显示 Android 用户需要 VPN 来保护数据隐私 CASB 帮助基于云的企业避免数据泄露 人工智能正在永远改变汽车行业 中小企业使用人工智能驱动的财务软件来提高效率 在过去十年中，这些限制已经解除，使用内存数据模型的交互式数据可视化工具已经蓬勃发展。范式发生了转变，随之而来的是的新强者。 在接下来的十年中，将发生同样深刻的转变。随着处理能力的提高和云计算的普及，新的能力将会出现——新的能力将推动新的范式。

其中之一将是 是辅助洞察力？

辅助洞察是在分析数据时以指导用户的方式向用户呈现计算机生成的洞察的过程。结合使用框架、算法和可视化，辅助洞察力将加速新洞察力的发现，并揭示以前隐藏的洞察力。 使用新的用户界面，用户将用商业术语而不是数学术语来描述他们的问题。这将使算法能够更深入地挖掘并呈现可视化效果以最大化新见解。如果用户输入他们的假设和期望，数据发现软件可以使用该框架来发现意外情况。 通过将此框架与统计和机器学 Whatsapp 手机号码列表 习算法相结合，数据发现软件将创建一个潜在见解列表，按置信度排序，供用户探索。凭借当今用户拥有的大量计算能力，算法已经可以探索数以千计的潜在数据组合，而用户手动探索一个数据组合所需的时间相同。 一旦确定了洞察力，洞察力的框架和性质将用于配置交互式可视化，使用最佳实践将这些洞察力传达给用户。用户将探索这些可视化以验证洞察力并获得对它的细微理解。 最后，用户将使用可视化效果通过更改分析参数来完善见解，并深入挖掘数据。一个循环出现了：用户完善他们的问题框架，软件提出潜在的见解，以及用户进一步探索和完善这些见解。

构建问题 框架是指用

如何定义他们的分析。传统上，数据分析是使用“数学”框架完成的。指标有低有高，计算平均值和中位数等统计数据（假设分布呈钟形），并向用户提供一系列数字，他们需要将这些数字转化为他们的问题空间。 通过使用“问题”框架来构建分析，用户可以直接在他们用来推动业务的概念中现配置为传达 CU列表 问题的概念空间的可视化效果。 使用算法生成见解 算法可以帮助用户快速探索其数据中的潜在组合和相关性，以发现未知的趋势、异常和关系。但算法的好坏取决于它们的输入——垃圾输入，垃圾输出。 通过将 数据的含义 （假设、期望和已知关系）添加到分析中，算法可以帮助用户找到业务洞察力，而不是数学洞察力。 使用可视化来提炼洞察力 可视化有助于使数据变得可消费。通过使用与数据含义一致的颜色、形状和其他视觉方面，可以增强对洞察力的理解。通过突出潜在的见解并获得自然语言解释，可以更快地向用户展示见解。 但并非所有潜在的见解都是有价值的。大多数不会。