随着我国大数据产业政策日趋完善、产业基础日益巩固、数据要素市场建设不断深化，大数据产业再次迎来巨大发展空间。在由中国通信标准化协会和中国信息通信研究院联合主办的“2023大数据产业发展大会”上，发布了“2023大数据十大关键词”，分别是湖仓一体、数据资产化、DataOps、数据服务、增强分析、数据伦理、数据基础制度、公共数据授权运营、数据安全风险评估、数据出境。
今天我们来聊一聊“增强分析”这个关键词。
随着大数据时代的来临，数据分析已经成为企业决策和产品优化的重要支撑。传统的数据分析方法已经无法满足现代业务的快速发展和复杂需求。在这个背景下，增强分析（Augmented Analytics）作为一种新兴的数据分析技术，开始受到越来越多企业的关注和重视。
增强分析是什么？
增强分析指结合复杂机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）使用户能够更快、更轻松地提取信息。
增强分析的其他定义包括：
使用“机器学习自动化来在整个分析生命周期中补充人类智能”。（信息周刊）
“一种使用机器学习和自然语言生成来自动生成见解的方法。”（Gartner IT术语表）
“将机器学习结合起来以自动化数据准备，见解发现和见解共享，这已成为具有日益重要的战略意义的领域。”（福布斯杂志）。
增强分析的体现形式
自主分析
自主数据可视化分析是主动式的企业数据分析模式，它能够让业务人员直接参与数据分析，无需专业分析团队，借助于专业智能数据分析平台充分分析探索数据，获取第一手的数据分析结果，辅助商业决策。自主分析工具主要由组织中的业务部门操作，而不是由IT专业人员或专门的数据分析师来操作。
自主分析工具应该具备以下功能：
●图形化点选操作
●多种图表工具，包括条形图、折线图、饼图、雷达图、热力图、旭日图等
●实现部件之间的关联，点击某个部件的元素实现其它部件数据的更新
●支持PDF、EXCEL等多种导出方式
●分析文档分页展示
●业务人员通过简单拖拉拽，即可实现从多个业务的不同数据集取数
●满足不同的钻取分析场景
自动发现
自动发现即借助一些数据模型，系统自动的去发现、挖掘一些有价值的数据。
与人工数据发现相比，自动化进行数据发现，成本降低高达80%。
对话式商务智能
商务智能指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。对话式商务智能其实就是在现在BI的基础上结合大模型、机器学习、自然语言处理等技术，通过自然语言分析引擎解析翻译，深度识别用户意图并通过图文、报表的形式展现结果。
智能增强型数据分析工具是实现对话式商务智能的途径。
智能增强型数据分析工具使用户能通过对话式的形式同工具进行交互；工具通过语义解析，调用相关的数据源，适配相应的分析算法和数据可视化呈现方式，并自动生成统计图表、文字见解和分析报告；智能增强型数据分析工具使得数据分析工作可以通过类似聊天的形式轻松完成，使非技术背景的用户能够以更低的门槛、更高的效率实现具有一定深度的分析，使数据能够赋能于更多一线人员，这将极大地促进数据分析工作的普惠化发展。
增强分析的实现价值
增强分析可以使分析师的工作更快、更高效、更准确。机器学习和自然语言技术可以降低分析的技术障碍，包括让数据技能和经验不太成熟的人可以使用更先进的技术，帮助领域专家（深入业务的人员）更敏捷的使用他们的数据。
敏捷性：提高洞察速度
通过广泛跟踪分析用户使用行为，增强分析可以提供更智能的默认设置和推荐操作，并进行迭代优化，加速与用户的信任关系。当人们更快地回答他们的数据问题时，他们可以专注于更具战略性，挑战性的任务，并花更少的时间梳理数据以获取见解。
准确性：提供全面视角
机器可以不睡觉不休息，高质量地执行重复任务和计算。增强分析背后的AI和ML技术可以有效地检查每个细节，让用户可以根据透彻的分析做出最明智的决策。
效率化：自动操作任务
将机器学习和人工智能集成在高度专业化、重复性的算法驱动的流程中已经取得了巨大进步，增强分析通过任务自动化来减少人们在处理数据（例如数据准备、数据发现、运行统计分析等）时需要付出的时间和精力。
民主化：加速分析普及
增强技术通常易于使用，降低了技术门槛，这使得广泛的业务人员可以大幅减少对数据科学家的依赖，能够基于增强分析的结果更充分的发挥自己的业务专业知识，当更多人参与数据分析时，数据素养就会提高。随着时间的推移，组织文化发生了变化。越来越多的团队开始习惯于使用数据并通过协作来创造商业价值。