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到 2023 年，转向高级剖析的组织将可能更好地利用各自行业中的新机遇。随着自动化数据分析的应用，公司越来越多地转向剖析零碎和高级剖析用例，以实现策略转型和数字策略。
高级剖析零碎正在逐渐降级许多公司，发明商业价值，并钻研公司如何更好地应用他们的数据产品。随着世界朝着更加数据驱动的经济倒退，将越来越多的挑战带到数据迷信前沿的需要将依然是一个日益重要的优先事项。
到 2023 年，将施行高级剖析用例，以更好地实现流程自动化、实现更精确的预测、进步工作流程效率并加强员工能力。机器学习 (ML) 和自然语言解决 (NLP) 将用于以相似于人类工作形式的形式解决数据，并提供数据驱动的见解。
高级剖析可帮忙数据团队开发新的想法和策略，从而一直扭转他们更好地为客户服务的形式。2023 年业务剖析趋势的一些要害包含：
业务剖析云原生市场的衰亡
随着保险业进行数字化转型，预计将近 90% 的保险公司将利用人工智能和机器学习来更好地与客户互动
数据拜访形式更加民主化
数据存储和清理过程的自动化
通过自助服务剖析继续加强整体员工的能力
将人工智能（预测剖析）集成到保险应用程序中
业务用户对更多数据素养的需要
应用大数据深刻理解企业客户、产品、经营和市场
在数据分析中更多地应用人工智能来剖析客户行为、业务流程和企业数据
数据治理将超过治理非结构化数据，转向治理微小的数据流量
数据法规将塑造新型数据存储
生产人工智能零碎也将变得更加先进，使企业可能优化其 IT 零碎并更好地管制决策制定
古代自助服务剖析平台通过将高级剖析工具带到他们的桌面来为一般业务用户提供反对。明天的业务用户不须要技术团队成员的帮忙来发现趋势和模式，对将来做出精确的预测，或者在组织中推动数据驱动的文化。在人工智能类别中，“可解释的人工智能”仿佛也是最近的热门话题。加强剖析、继续智能和可解释的人工智能正在彻底颠覆商业剖析畛域，
依据 丽塔萨拉姆，Gartner 钻研副总裁：
“数据和剖析领导者必须查看这些趋势的潜在业务影响，并相应地调整业务模型和经营，否则就有可能失去竞争劣势。”
在加强和高级剖析场景中，大多数要害工作（如数据品质治理、数据集成、主数据管理和元数据管理）在很大水平上是自动化的。唐纳德范伯格 Gartner 副总裁兼卓越分析师认为，“数字化颠覆”带来的挑战与时机一样多。
物联网数据高级剖析：用例
越来越多的古代公司意识到大数据在剖析数字信息和应用高级模型模拟不同场景方面的后劲，以便在市场环境中做出更精确的决策。高级剖析零碎能够帮忙组织依据可用数据类型做出更适合的决策，而无需任何人为干涉。
高级剖析用例包含：
投资于整个企业的数据文化和数据素养，以取得数据分析的最大回报
翻新改良的数据拜访办法以加强组织内普通用户的能力
为剖析零碎开发用户敌对的界面，使用户无需简单的技术窍门即可轻松拜访他们的见解
开发人工智能工具，为数据工程师和数据科学家装备自动化工具，进步工作效率
利用剖析托管服务简化业务审查工作并提供相干剖析
Infor AI Datamarts 等服务工具可用于治理数据，并使团队更容易在整个组织内共享数据
物联网数据分析的一些风行利用包含：
产品应用剖析
消费者和企业用户的通用剖析
传感器和摄像头协同工作以剖析同时产生或关联的事件
监控和平安步骤的视频剖析
社交剖析
至关重要的方面 物联网数据分析 是，只管业务用户可能认为无线、传感器和挪动等古代硬件翻新正在推动业务价值，但实际上是传感器数据的高质量和大数据等高级剖析技术为增值剖析做出了奉献。
按行业划分的高级剖析用例
最近，企业领导者和管理者始终十分关注建设一个高级剖析 愿景和策略，其中波及对此类剖析练习的适用性的认真思考。高级剖析愿景和策略通常与整体业务策略严密相干，从而实现实现经营效率的次要指标。
古代人工智能平台提供了许多自动化或半自动化工具，金融、保险或医疗保健业务业余人员能够轻松应用这些工具将数据转化为信息，从而做出更理智的决策并进步盈利能力。作为 数据治理 在这三个行业畛域也十分重要，反对机器学习 (ML) 的 AI 平台为更精确、更高效的决策提供了更大的机会。这些先进的剖析技术正在帮忙企业从竞争对手中怀才不遇。
要理解预测剖析将如何帮忙做出将来决策，请查看 预测剖析用例，这表明高级剖析的真正力量取决于训练有素的专家和高级工具。
批发
用户能够申请 预测剖析 联合对大量市场和消费者数据的标准剖析，以取得可操作的情报
预测剖析工具能够帮忙用户预测近期的销售后果
过来的销售业绩数据在预测剖析中应用时，能够帮忙零售商预测因为市场趋势或消费者行为变动等特定因素导致的增长
大数据分析帮忙零售商钻研产品分销渠道数据以降低成本
保险和金融服务
高级预测剖析用于 散失治理
大数据和预测剖析能够帮忙预测需要
大数据分析在预防欺诈中起着至关重要的作用
危险剖析 大数据有助于确定客户的信用价值
数据挖掘、NLP 和文本剖析一起应用，以提供更好的产品和客户洞察力
卫生保健
Health Catalyst 等高级剖析平台有助于预测糖尿病酮症酸中毒 (DKA) 的危险，这是一种糖尿病的急性病例，能够进行晚期干涉。
营销
理解消费者行为是营销胜利的要害。在数字时代，营销数据是从各种输出渠道和客户接触点收集的。除了结构化聊天记录或电子邮件，许多非结构化数据源（例如传感器、点击流和社交媒体）也会生成大量消费者数据。
论断
到 2023 年，施行高级剖析用例来收集和清理数据的组织比以往任何时候都多。随着 AI 和 ML 在剖析中的施行，劳动力的角色也在一直倒退，因而数据科学家和业务分析师能够更多地关注更高级别的工作，例如从数据中获取洞察力，而不是手动清理数据。
高级剖析用例还应该可能依据对数据集的实时剖析提供无关降低成本和优化的倡议，从而帮忙企业在一直变动的市场环境中放弃竞争力。
2023 年，许多企业的重点将是展现他们在数据和剖析畛域的投资。对将来几年的预测表明“经济衰退环境”；然而，企业依然能够持续应用数据分析来确保更高的可靠性，并专一于数字驱动的决策制定。
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