来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君
在本世纪初BI主要专注于报告和指标
但是在过去的十年中，我们已经看到大数据及其相关技术的兴起，SQL数据库的统治地位的终结是唯一存储数据的地方，企业的数据，以及新语言，方法论，体系结构和基础结构的广泛采用，以支持更广泛的分析领域，使其更符合企业战略，由于其对企业的变革性影响，CIO和首席执行官在未来几年中将分析和商业智能反复放在其投资领域的首位。
当我们展望2020年时一遍又一遍地出现的词就增加了
当我们展望未来的十年时，我们将看到的变革很有可能将迎来新一代的人工智能，并将对社会和工作前景产生重大的经济影响。我们可能会看到一项创新，该创新目前处于起步阶段，或者尚未被设想，这将对分析领域产生重大破坏性影响，但是2020年注定将成为该未来的垫脚石，通过使用增强分析来提高采用率和进行转型。
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在接下来的12个月中机器人几乎不可能取代大部分工作场所
但是很有可能是将分析技术比以往任何时候都集成到更多的业务流程，更多的决策活动和更多的工作计划中，这些分析过程的目标是增强员工的能力，使他们的效率提高到新的水平。实现这一目标的原因是，自动化被用来接管工作的重复性工作，并使工作人员专注于工作中对组织最有价值的部分，增强分析是人与机器的组合，以使工作尽可能有效，这是关于人类扩增，而不是人类替代，当我们查看分析空间时，“增强”一词通常出现在三个主要领域：数据准备，数据发现和数据可视化。
扩充和数据准备
在数据准备空间中，我们看到机器学习被用于简化数据管理。我们看到统计增强被用作数据质量程序的一部分，以执行诸如实体匹配和合并，数据处理，数据充实和推断之类的任务，以填补数据中存在的漏洞。同样，方法被用于创建统计上一致的合成数据集，其目的是增强有价值的机器学习算法的训练。我们还看到主要的供应商正在寻求人工智能作为自动调整其性能的基础，从而扩大了数据库管理团队，使其可以专注于更具战略性的项目。
增强和数据发现
在数据准备的同时，我们将继续看到自动化数据发现工具的利用率不断提高，以隔离需要进一步研究的数据异常。通过使用不断从数据中学习并调整边界的聚类，识别这些聚类的离群值将成为一个更有效的过程。此自动数据发现步骤使数据科学团队可以将更多精力放在解释当前结果的原因上，并创建可以更好地预测和预期未来结果的算法。增强其功能使企业可以将工作从常规描述性分析转移到更高级别的分析，包括诊断，预测和描述性分析。
增强和数据可视化
当今的分析工具正在变得越来越智能，并且越来越能够自动化创建数据可视化过程，通过使用增强分析，用户现在可以开始将其可视化工具指向一组数据，并让工具为他们提供智能选择的可视化选项，从而消除了许多前期准备工作，这种扩充功能使用户可以花更多的时间来解释结果，而不是在数据周围建立可视化。
随着自然语言搜索和自然语言答案生成功能的增强
工具提供商可以通过向最终用户提供数据选项的方式变得更加用户友好，这些自然语言技术将从根本上改变自助服务分析的结构和执行方式，并降低进入门槛，以便公司可以采取措施来创建更具数据素养的用户群，随着这些功能的增加，与简单的数据解释相比，数据讲故事将成为更受欢迎的技能，转向数据讲故事的做法将使数据科学家进一步朝着与业务一致而不是与IT部门保持一致的方向发展。
即将发生的变化随着增强分析技术的这些进步
机器将不会在2020年接任工作，而是将专注于提高用户的能力，消除将时间和精力花在可以自动化的重复任务上的需求，这些进步直接转化为更有能力和效率的员工队伍，他们可以专注于与公司目标直接相关的活动，未来十年注定是激动人心的一年，分析技术取得了巨大进步，而2020年将是通往未来的垫脚石，到明年年底，我们将记住的许多要点将集中在增强分析如何使业务更有效上，尤其是在数据准备，数据发现和数据可视化方面。
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