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“数据和分析的未来”

管理理论家和质量控制专家 W·爱德华兹·戴明 (W. Edwards Deming) 曾说过——“我们相信上帝；我们相信上帝；我们相信上帝。其他人必须提供数据。”

Deming在三十年多年前去世，但从那时起，商界就更加紧密地接受了他的哲学，数据分析和商业逻辑的紧密结合，构成了我们今天耳熟能详的商业分析（Business Analytics）。

今天，在人工智能技术的加持下，我们解析、分析和解释这些数据的能力甚至可能超出了Deming在30年前的预言。

在传统的商业分析中，碎片化的数据需要商业分析师运用强大的分析能力、细致入微的思考和创造性的处理，将其拼凑成完整的图景，从中获得有价值的洞察。

例如传统上分析师需要运用多维数据分析，依靠业务理解和经验对数据指标进行拆解，找出影响因素。他们通过透视销售数据按照不同的维度（如时间、地区、产品类别）进行数据切片，并花费大量时间查看特定产品的销售情况。通过人工自定义查询，如某个地区或时间段的销售额，来检索所需的数据。这种方式使得分析师能够了解过去一年的销售情况和业绩表现，以便做出相应的决策。然而，面对海量的数据和复杂的分析过程，分析师有时会感到有些无从下手。

现在，随着技术的不断演进，一种全新的商业分析方法正崭露头角，它就是 增强分析（Augmented Analytics，AA）。

这种新兴的分析趋势将传统的商业智能（Business Intelligence，BI), 人工智能（Artificial Intelligence，AI）和自然语言处理（Natural Language Processing) 结合在一起，让分析师可以直接和系统平台对话，得出基于企业内外完整部数据库的自动化决策建议。

例如分析师可以直接问："过去一年哪个地区的销售增长最快？"“上个季度哪一个产品获得了