随着 2022 年的顺利进行，许多企业正在部署新的数据驱动战略和模型，以促进增长、加速数字化转型并提高运营效率。然而，为了最大限度地取得成功，企业领导者必须将决策智能和数据驱动的洞察力纳入他们的决策过程。

决策智能是一种方法，可以帮助减轻数据分析的负担，并使每个人都能做出以洞察力为导向的决策。决策智能通过 AI/ML 增强人类决策制定，以从企业数据中生成更快、更好的业务洞察力。

正确的数据洞察力使团队能够释放新的价值来源并为客户提供更好的服务。它们还允许管理人员更深入地挖掘问题并找到降低风险的解决方案。当然，问题在于从数据中提取有用的发现说起来容易做起来难。

如今，许多组织都在努力从他们的数据中获得及时的洞察力。遗产 分析 工具通常更擅长提供被动而非主动的见解。最重要的是，许多公司没有足够的数据背景来做出自信的决策或假设。数据往往会告诉我们业务绩效背后的“内容”，而不是“原因”。

因此，要由数据团队来揭示完整的故事，在因果关系之间建立联系，并提出改善长期结果的改变建议。但由于数据人才供不应求，组织需要的不仅仅是数量；他们需要能够以有意义的方式组织、解释、构建和呈现数据的可靠方法。他们还需要整个企业的所有个人都可以使用的工具，无论其技术专长如何。能够访问数据、提出数据问题并迭代见解的人越多，组织中的决策制定就越好。

以下是组织可以使用决策智能获得竞争优势并在 2022 年变得更加数据驱动的五种方式。

自动化洞察生成

由于云计算和物联网技术的兴起，公司可以使用的数据比以往任何时候都多。事实上，许多企业没有足够的资源来管理好它。当结合我们成长的现实 技术技能差距，自动化是我们大规模分析数据的最佳答案之一。

自动化解决了数据分析方面的许多挑战。团队可以快速分析所有可用变量中所有可能的数据组合，分析师不必手动执行一次性 SQL 查询来测试各个假设。他们还可以避免将自己的偏见带到他们的数据分析中，而是相信决策智能可以客观地研究所有因素。

例如，考虑一家在多个地区销售商品的电子商务公司。决策智能可以按位置和年龄组快速自动地细分销售数据，并将该数据与促销计划、折扣或其他潜在变量相结合，以确定销售工作最成功的地方。使用决策智能，业务团队不必单独深入每个区域，也不必冒着错失复杂性中的宝贵见解的风险。

此外，自动化洞察还可以为团队甚至不知道要问的问题提供答案。这些现代分析工具可以在粒度级别发现新趋势并确定这些趋势出现的原因，然后主动向团队提供这些见解。

自然语言处理

近年来，自然语言处理技术有了巨大的进步。当应用于决策智能时，允许用户以文本或语音的方式用人类语言进行查询或分析。例如，人们可以问他们的决策智能软件问题，比如“为什么纽约的销售额下降了？” 并收到清晰的回复以及引人注目的可视化效果。

因此，业务用户可以获得他们需要的答案以完全了解正在发生的事情，而无需手动执行复杂的分析。所有部门的人都可以弄清楚为什么某些指标发生了变化，或者为什么绩效在特定时期内下降了。 自然语言处理 正在通过让更多人能够访问高级分析功能（无论他们的技能水平如何）来实现数据分析的民主化。

大规模机器学习

基于民主化理念，决策智能软件支持技能提升计划，以便所有员工都可以帮助驾驭更大的数据生态系统。凭借大规模部署机器学习的能力，企业可以通过为更多利益相关者配备易于使用的分析工具来克服技术技能短缺的问题。

当更多人可以使用机器学习时，组织可以缩小当今困扰许多企业的洞察力差距。数据科学家和数据工程师不再单独承担在整个组织中提供数据洞察力的责任，业务用户可以参与发现新洞察力的迭代过程。

决策智能提供了一定程度的可解释性和透明度，因此用户可以解释结果，确信洞察力是准确的，并了解数据如何与业务结果相关联。

云数据仓库和数据湖中的实时分析

在一个 现代数据堆栈 体系结构，对于分析层中的工具来说，利用存储层中云数据仓库的计算能力至关重要。大多数组织不希望将数据移动到分析层，而是希望所有处理都在数据仓库或数据湖中进行。

决策智能解决方案可以直接与数据仓库和数据湖集成，创建一种更加精简和高效的数据分析方法。业务用户可以通过机器学习程序直接在数据湖中对数据仓库执行实时查询和高级分析。通过将来自不同来源的大量数据直接吸收到他们基于云的存储库中，有可能获得更丰富的见解。

几乎无限的处理潜力

与传统的报告和仪表板系统不同，决策智能的架构没有数据大小限制。虽然较旧的分析平台通常在有限的数据集和聚合数据上效果最好，但决策智能在分析非聚合数据时会蓬勃发展。

人工智能和机器学习驱动的分析工具具有独特的能力来研究看似无关的变量。这些技术可以揭示原本不会被注意到的详细见解和模式，使组织能够更全面地了解更广泛的业务格局。而且，如前所述，所有这些都可以自动发生。

决策智能在现代数据战略中至关重要

如果没有强大的分析能力来产生及时、主动和精细的洞察力，现代数据战略是不完整的。今天的领导者需要的不仅仅是冰冷的事实和数据。他们需要上下文、实时智能和自动化工具来找出正在发生的事情背后的“原因”和“方式”。他们需要以一种允许所有业务利益相关者利用的方式打包这些功能。

只有通过将人工智能、机器学习和自然语言处理捆绑在强大的决策智能软件中，这才有可能实现。决策智能是希望释放数据全部潜力、做出更好决策并为企业创造新价值来源的领导者的答案。

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