我们每天产生的数据量惊人。随着ai和机器学习（ml）等创新的增长，这种速度在未来几年将只会加速。
事实上，正如precisely的rachel galvez所报道，77%的数据和分析专业人员将数据驱动决策列为其数据计划的首要目标——但不幸的是，只有46%的人对用于决策的数据有“高”或“非常高”的信任度。
能够有效利用数据作为战略资产的组织将不可避免地建立竞争优势，并在长期内超越同行。然而，这是一把双刃剑。如果不优先考虑，劣质数据最终会让组织付出代价。70%难以信任其数据的专业人士声称数据质量是最大的问题。
为了让组织有效地利用数据的力量并在其环境中取得成功，他们必须理解更好的数据讲故事为何必要，预测性分析与增强性分析之间的区别，以及如何最佳应用预测性分析。根据最近的一份报告，多达94%的商业领导者认为他们的组织应该从其数据中获得更多价值。
幸运的是，将此类分析嵌入到组织当前的基于网络的应用程序中，带来了新的体验和参与度层次。结果有三方面：(i)向用户提供不同的“可操作信号”，(ii)利用他们习惯的现有体验，以及(iii)专注于完成必要工作的用例（jtbd）。用户不需要另一个工具；他们需要更加增强的体验来更快完成工作。
数据讲故事的决策制定
嵌入式分析是一个仍在经历创新浪潮的领域，它增强了我们所知的传统操作报告和仪表板，变成更能适应商业条件且响应灵敏的体验。
探索数据质量和信任问题为何持续存在，阻碍组织从其数据计划中受益。
insight software的数据与分析总经理jay allardyce探讨了数据丰富带来的挑战和机遇，强调利用ai(ai)和ml(ml)提取宝贵洞察力的重要性。
我们每天产生的数据量是惊人的。随着ai和ml等创新的增长，这种速度在未来几年将只会加速。
实际上，正如precisely的rachel galvez所报告的那样，77%的数据和分析专业人士认为数据驱动决策是他们数据计划的主要目标——但不幸的是，只有46%的人对用于决策的数据有“高”或“非常高”的信任度。
能够有效利用数据作为战略资产的组织将不可避免地建立竞争优势，并在长期内超越同行。然而，这是一把双刃剑。如果不将数据质量作为优先事项，长期来看劣质数据可能会让组织付出代价。70%难以信任其数据的专业人士声称数据质量是最大的问题。
为了让组织有效地利用数据的力量并在其环境中取得成功，他们必须理解为什么更好的数据讲故事是必要的，预测性分析与增强性分析之间的差异，以及如何最佳应用预测性分析。根据最近的一份报告，多达94%的商业领导者认为他们的组织应该从其数据中获得更多价值。
幸运的是，将此类分析嵌入到组织当前的基于网络的应用程序中，带来了新的体验和参与度层次。结果有三个方面：（i）向用户提供不同的“可操作信号”，（ii）利用他们习惯的现有体验，以及（iii）专注于完成必要工作的用例（jtbd）。用户不需要另一个工具；他们需要更加增强的体验来更快完成工作。
数据讲故事的决策制定
嵌入式分析是一个仍在经历创新浪潮的领域，它增强了我们所知的传统操作报告和仪表板，变成更能适应商业条件且响应灵敏的体验。
尽管数据讲故事的概念仍然是新的并且不断发展，但完全理解其益处是至关重要的，进一步投资以推进公司的数据文化，以了解如何最好地使用数据也是至关重要的。
通过将分析层嵌入到应用程序中，组织将为提供更好的数据体验铺平道路，这些数据体验将带来更强的用户参与度，并促进强大的数据文化，这是成为更加数据驱动和以数据决策为导向的基础。最终，这本质上提供了更好的数据驱动产品体验。
例如，运营和产品团队可以通过简化数据准备和可视化以便于决策，同时优化应用程序以从近乎实时的数据、可视化、交互式报告和其他功能中获得洞察力，从而保持领先。更不用说，它节省时间，提高生产力，并允许业务用户比成为数据专家更快地创新。
总的来说，数据讲故事和分析平台专门设计用于围绕数据构建叙事，可以为用户提供更大的背景并帮助从分散或集中的数据治理框架中提取信息，利用企业今天可能已有的资源。
这有助于推动决策和想法并引发情感，这些用户不会像对静态仪表板那样容易忘记。更重要的是，拥有数据治理计划的组织正在看到数据分析和洞察力（57%）以及数据本身（60%）的质量改善。
现在是企业领导者和用户认识到数据讲故事对当今企业越来越重要的时候了。为了最大化这些洞察力，组织正在利用预测性和生成式ai来帮助增强数据讲故事，并提供可操作和基于知识的洞察力。
了解预测性分析的潜力
正如前所述，越来越多的公司每天都在发掘融入预测性分析的潜力——一些使用ai/ml，另一些则使用更多基于规则的分析。利用嵌入式分析，结果令人印象深刻。嵌入式分析可以提高用户采纳率，创造人们喜爱的应用程序，并改变软件和软件即服务（saas）提供商的游戏规则。
在这些应用程序中包含预测性分析的机会创造了更高的参与度，因为预测可以根据上下文、设置和公司动态而变化。最简单的形式，预测性分析可以洞察出创建“下一最佳行动”场景的方法。用户根据历史条件发出警报，以指导未来的行动，帮助用户了解关于如何完成工作的领域和设置的最佳知识。
例如，金融机构、团队和首席财务官可以使用此类预测性分析进行信用风险评估、欺诈检测和投资规划。这对于更好地准备组织应对持续波动的市场至关重要。此外，产品和运营团队可以从其嵌入式策略中的ai/ml中受益，立即为其应用程序用户创造新的数据驱动体验，而不是启动单独和分散的ai应用程序。
考虑到这一点，客户可以使用ml和ai驱动的预测性分析来预见变更是否将帮助他们降低风险、改善运营和/或增加收入。从本质上讲，预测性分析回答了两个常见问题：
•基于我当前的数据，最有可能发生什么？
•我可以做什么来改变那个结果？
大约60%的116家受访企业表示他们在2023年通过数据驱动创新。随着组织为2024年做准备，考虑如何加速实施数据和分析至关重要，这一切都始于询问基于当前数据最有可能发生什么，可以做什么来改变那个结果，以及他们如何使用历史数据、ml和ai来为客户构建更加适应性和可预测的体验。
预测性 vs. 增强性：利用分析策略的力量
首先，预测性和增强性分析是两种不同的方法，无疑将在未来几年塑造分析领域。目前，预测性分析使用来自多个来源的数据集合来发现关系和相关性，主要是在不告诉人们其含义的情况下向人们展示数字。简而言之，它是对未来情景或可以采取的最佳下一步行动的预测。
另一方面，增强性分析使用ml和ai帮助数据洞察和分析，以提高工作人员分析数据的能力——从一个关键要点开始，然后深入到数字中。我们经常听说这些技术可以应用于预测性分析，同时帮助组织预测多个行业的未来趋势。然而，很少有公司正在试验这项技术，甚至更少的公司将其投入生产。
企业需要优先考虑通过增强性分析简化数据分析。这使信息更容易被更多的用户访问，使更多的用户能够从数据中获得价值。预测性和增强性分析有不同的过程和益处。然而，它们有一个共同点。它们是两种强大的技术，可以一起使用以改善决策和解决问题。
在当今的数字世界中，做出数据驱动的决策和创建由分析信息指导的策略是任何行业成功领导的核心。幸运的是，92%的所有分析和it决策者理解信任数据比以往任何时候都更加必需，另外95%的全球高管同意需要新的数据架构和策略来管理他们组织的数据环境的重大变化。
数据和嵌入式分析是帮助企业构建能够抵御最不可预测环境的弹性和敏捷运营的强大工具。特别是当我们展望未来时，现代组织的成功将依赖于由预测性和增强性分析驱动的高质量数据，将ai和ml与预测性分析相结合，从而导致富有洞察力的讲故事。
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