一、人工智能与数据分析之间是什么关系

【导读】为了获得成功，公司还必须在整个组织中培养数据素养的文化，简而言之，它是关于创建一个环境，在该环境中，总是基于经验数据优先考虑洞察力和决策，在AI日益推动的世界中-即使是非技术的员工也首次可以使用新工具，技术和见解-数据素养对于建立卓越业务至关重要，为了充分利用新技术和快速改进的业务技术并赢得持久的竞争优势，企业必须支持有立志通过使用这些技术产生大价值的人员，尤其是前线工人。当公司扩大对数据的访问并授权团队使用它们时，他们可以更好地了解客户，设计更有效的产品和服务，并提高组织效率。

尽管人工智能已经存在了50多年，但它仍然是当今企业公司重要的新兴技术，特别是在云的推动下，计算和数据的进步使AI成为企业的必需品，而不是科学实验，尤其是，AI可以在数据和分析方面实现逐步改进，人工智能中三分之二的机会都围绕着先进的数据分析技术，此外他们的研究人员估计，将人工智能的突破应用于现有的数据和分析方法，每年有可能创造高达5.8万亿元的价值。

人工智能使数据分析功能更加强大

更易于访问它使组织能够梳理越来越多的正在创建的数据-每天超过2.5亿亿字节-并提取人类永远没有时间自行寻找的见解，而且，它引入了与数据交互的新方法-新的方法之一是自然语言处理使语音驱动的界面成为可能，到2020年，有50%的分析查询将“通过搜索，自然语言处理或语音生成，或者将自动生成”，今天企业面临的大挑战是什么?大多数企业如何响应(并且有效)?

每个公司都希望变得更加以数据为主导

随着数字原生企业-由其本质决定数据驱动的公司-继续扰*广泛的行业，没有人愿意落后并成为下一家失败的公司，诸如此类的传统企业发展得太慢，以致无法跟上现代企业的吉卜赛式本质，同时，数字原生代利用其技术优势迅速适应不断变化的市场条件，消费者喜好和创新环境，各地的企业都在通过大量投资技术来做出回应，成功案例脱颖而出的是他们致力于将技术投资的产品(数据以及终的商业见解)提供给组织中重要的决策者：一线员工。

数据和分析中是否有一项新技术正在带来比大多数人意识到的更多的挑战?企业应如何调整其方法?

当今，人工智能既是大的机遇，也是大的挑战。尽管从技术角度来看，它为推进数据民主化创造了很多机会，但是要充分利用这些机会，则需要进行重大的组织变革，这绝非易事，除了将数据团队的工作重点从管理工作转移到教育，支持和指导之外，组织还需要找到并任命合适的首席数据官来带头进行转型，此人是一位**者，可以平衡新的和现有分析要求的需求，支持整个组织中数据的使用，并培养数据素养的文化，就是说如果企业希望驾驭即将来临的变革并在另一端蓬勃发展，那么整个执行团队就有责任倡导这种文化。

您想要一个既了解IT需求又了解业务需求的人

既可以看到更大的图景，同时又可以关注细节，并具有天生的教导和启发他人的能力，为了保持数据素养，人们必须既了解工具和技术，也必须理解为什么采用它们对业务至关重要，您的组织在今天花费多时间/资源的是什么计划?我们的整个团队都致力于创建一个更加以事实为导向的世界，在高层次上，它是要在业务和日常生活中的每次对话中都融入事实，以便使塑造我们周围世界的想法和决定更加清晰，明智和准确，对于我们的客户和合作伙伴言，这意味着将数据推进到业务的第一线，并将其带到决策的核心，对于我们内部的团队来说，一切都是为了创造市场上强大，易用的技术，以使一切变为可能。

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二、数据挖掘与数据分析的区别是什么

数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

数据分析与数据挖掘的思考方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。

我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的假设。

分析框架（假设）+客观问题（数据分析）=结论（主观判断）

而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确

数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。

其实不论数据分析还是数据挖掘，能抓住老鼠的就是好猫，真的没必要纠结他们之前的区别，难道你给**汇报时，第一部分是数据分析得出，第二部分是数据挖掘得出？他们只关注你分析的逻辑、呈现的方式。

三、数据分析和商业智能的区别

数据分析：一般指对数据进行研究的方法和过程。

商业智能：是指将数据分析商业化、信息化，实现商业价值的企业信息化建设过程。

所以数据分析包含的内容可以很宽泛，而商业智能则更聚焦于实现商业价值。

1.数据分析的概念：

通俗意义上来讲，“数据分析”并没有特定的应用场景，人们更喜欢将数据分析作为一种行为过程去讨论，或在其后加上诸如方**这类的具体名词来定义。

作为对数据进行研究的过程而言，数据分析将经历明确目标、收集、处理、探索、展现、发现问题这几个步骤。

数据分析的六个步骤

在这个过程中我们更加注重过程劳动和成果价值，而这个过程小到凝视身边人一眼，大到制定国家发展五年计划，它发生在生活的方方面面。

举个生活中的小例子，比如我们想买一款适合自己的手机，在对手机市场不熟悉的情况下，可以在各大论坛搜集参数信息，结合自己的预算、喜好，选出要购买的手机品牌、价格、性能等需求细节，进而确定我们的终选择。

这样的行为也可以是属于数据分析，属于个人行为，也并不需要专业的工具，更不会对个人产生直接的商业价值。

这意味着广义上的数据分析代表的仅是一种行为的过程，没有特定的应用对象和场景，和商业智能并没有很明确的对比意义。

1.1数据分析方法：

对于具体的数据分析方法，在各行各业的应用也是多如繁星、数之不尽，下面的一些方法作为例子，为大家抛砖引玉。

数据分析方法

2.商业智能的概念：

商业智能是指将数据分析商业化、信息化，实现商业价值的企业信息化建设过程。

“商业智能”（或商务智能）这个词其实诞生于上世纪90年代，经过几十年的发展演变，许多人会将商业智能看成一种解决方案，终目标是为管理者提供决策支持。

究其实际情况而言，解决方案是一种运用合理的方法、合理的工具手段，以合理的成本投入去解决企业一段时间范围内可预见难题的行动方案，是有保质期的。

而商业智能是经过阶段性递进、持续优化的信息化建设过程，追求的是持续收益、长期决策支持，而不是短期见效。

2.1商业智能建设的难点：

而且在商业智能建设过程中，我们会遇到以下几大难题：

平台挑战：数据分析链条很长，从采集、治理、整合、存储、计算、建模到展现，涉及工具和技术太多，成本高昂，架构复杂，需求实现效率太低，难以满足企业业务的洞察需要。

应用挑战：IT部门辛苦做出的数据报告，业务部门觉得没用，问业务部门有什么需求，又难以提出。

服务挑战：无论是自建服务团队还是找第三方供应商，缺乏贴身的精细化专业服务能力导致解决问题效率低下，带来负面用户反馈。

运营挑战：用的都是国际大牌产品，但系统就是不稳定，问题频出，本质是因为缺少运营的系统化方法。

解决商业智能建设过程中的难题，使商业智能建设过程能在企业内取得长远收益，为管理者做持之以恒、稳健发展的决策支持，发挥数据价值，进而驱动商业价值体现，我们需要的是数据驱动业务增长能力模型——PASO能力模型。

PASO能力模型

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通过PASO能力模型，稳健的完成企业商业智能建设过程，获得长期受益，才是真正意义上诠释和体现数据的商业价值，实现长期决策支持。

举个例子：

这是我们根据某企业国际物流业务的实际情况，进行调研和分析之后，建立的一套营销体系模型。

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通过营销体系模型，分析出每一步的销售过程的数据，从而不断改进销售技巧以及优化服务流程，终实现了广告投放上的价值大化，以及销售流程环节标准化。

这是一个企业应用商业智能的实例，也显示出我刚才提到的，商业智能不是短期解决问题的方案，而是一个追求持续收益的长期建设过程。