这听起来是一次不错的会议，数据科学团队向公司领导层简要介绍了有关一项削减成本计划的数据，兴奋地透露了他们花了几周时间才收集到的调查结果，他们收到了几十份类似的关键任务请求。

但会议结束时，会议桌旁的高管们才意识到，由于自己的过失，团队留下的问题和答案一样多： 改变供应链是有风险的，我们能权衡好风险吗?削减销售人员对我们的伤害会大于帮助吗?这一切究竟意味着什么?

在数据驱动决策的场景中，类似的情况经常发生，因为数据科学家没有足够的时间迅速回到数据中去回答新的问题，他们也并不总是能够将技术发现转化为商业策略。这就把决定下一步行动的工作留给了业务利益相关者。

然而，2023 年 CIO.com 对数据科学和分析领导者的调查显示，大多数人认为很难确定他们所收集的数据的价值，这意味着业务领导者在解释如何实施这些数据时将面临更大的挑战。

那么，业务团队和数据分析团队如何才能站在同一起跑线上，解决方案之一是利用人工智能驱动的高级分析工具提高业务分析师的技能。

人工智能驱动的工具如何帮助分析师改进业务战略

人工智能驱动的分析平台让业务分析师有能力为企业数据战略增加更多价值，并在企业战略的背景下提供答案。

以下是这项技术的四种实现方式：

1. 承担更复杂的数据分析工作

过去，业务分析师需要高级分析技能来探索复杂、相互关联的数据集，来回答重大业务问题。但人工智能驱动的分析可以完成大量繁重的工作，自动为分析师寻找见解，并以通俗易懂的语言建议如何做才能更深入地探索数据。这样，企业领导者就能在更短的时间内获得所需的重要答案。

2. 揭示改进业务的新机遇

当今世界，数据集变得越来越复杂和多维，每个样本都有大量记录的属性(维度)。数据结构的这种复杂性给数据探索带来了挑战和机遇，因为分析人员必须浏览和分析多个维度之间的关系，以便更全面地了解数据集中的模式、趋势和相互依存关系。

由于其具有挑战性，多维数据经常被闲置，因为分析师没有探索这些数据的工具，而数据科学团队也没有时间编写代码查找信息并应用可视化来充分表达这些信息的含义。

有了人工智能，洞察力和可视化都可以自动生成，使业务分析师能够将更多时间用于推断新机会的战略价值，并与利益相关者合作，测试想法、分析结果并根据需要进行迭代。

3. 验证AI用例并确定其优先级

2023 CIO.com 调查还发现，一半以上的人工智能项目未能产生可操作的结果。具有讽刺意味的是，只有将人工智能交到分析师手中，他们才能对上游大数据计划的潜在价值进行必要的战略分析。

例如，业务分析师可以通过信用评分模型、风险管理系统和监管要求来探索客户旅程信号，从而为新的营销计划确定最 佳的AI解决方案。适当的工具可以帮助他们完成这种深入调查工作，使企业能够在适当的AI用例上投资。

更进一步，数据分析师可以利用人工智能来帮助识别与潜在AI用例相关的风险。通过采取措施，分析师可以证明这些AI用例的可行性并预测其影响。有了强大的人工智能驱动的数据探索，团队可以利用数据做更多的事情，并取得巨大的成果。

4. 充当企业的数据翻译

能够准确解读数据科学语言的业务领导者并不多。但业务分析师却是优秀的数据翻译者，他们充当着数据科学团队与业务部门之间的联络人。人工智能驱动的分析可以帮助分析师进行深入的数据探索，而且分析师对业务目标的了解不仅能让他们保持在相关的分析路径上，还能让他们将洞察力与对战略的影响联系起来，帮助领导者更有信心地根据数据采取行动。

投资分析师

仅靠软件并不能构成策略，因此为员工提供他们工作所需的正确工具非常重要。

在投资于更好地利用资源以发现数据中隐藏的竞争优势时，您也在投资分析师，帮助他们发展和提高技能。这样，分析师不仅更有可能留在赋能他们的公司，而且还能帮助公司适应未来的发展，因为数据将真正推动公司运营的各个环节。

作者 Ciro Donalek 是 Virtualitics 的首席技术官兼联合创始人。