许多机构已经对他们的商业智能方案感到满意，因此很难证明高级分析的必要性。实际上高级分析的优势是多方面的，这些优势基于进一步促进业务、提升用户采用率（以及用户授权和责任性）的能力，最重要的是提高预测的基准和准确度，这将决定企业未来的成功。
高级分析和商业智能的区别是什么？
简单来说，商业智能使用历史数据描述商业业务，管理者使用这些数据来预测竞争反应，并发现客户购买行为和销售中的变化。高级分析超越了历史，它利用预测分析帮助企业洞察未来，并允许在无风险的环境下测试理论和假设，使企业能够计划、预测商品定价变化、新地点、客户购买行为变化、竞争反应等。
目前的高级分析工具（相关资料：https://www.dataversity.net/what-is-advanced-analytics-and-what-are-the-benefits-of-advanced-analytics/），允许企业用户使用以下功能，包括自助数据准备、智能数据可视化和辅助预测建模功能。这些工具通过自助推荐和建议，通过提供的各种选项来引导用户实现最佳可视化效果和最好的预测效果。
平均水平以上的企业用户能够通过高级分析工具，探索和共享数据，并以更好、更清晰的结果生成报告（这些并不需要数据分析师或数据科学家的技能与知识）。这些增强的分析工具使用复杂的算法和分析技术，结合了自然语言处理（NLP），因此用户可以以正常的人类语言与之交互，以人类语言提出问题并得到结果。这种功能（Clickless Search Analytics）的增加，让企业很容易获得高级分析能力，并让商业用户对用户采纳充满信心。
一个综合的、自助式高级分析解决方案将计算语言学、分析算法和数据挖掘结合到自助式环境中，并为快速、准确的数据分析提供易于使用的NLP搜索功能。它使组织能够洞察以前隐藏的数据，从而能够探索和“发现”关键的模式、趋势、问题和机会，从而提高整个组织的生产力和改进决策制定。
自助高级分析的构成
高级分析工具通过其底层复杂的算法和易于使用的交互环境，为企业和用户带来了超越BI（商业智能）工具的综合功能。
辅助预测模型通过自动推荐和建议的指导提供预测分析能力，使得用户可以针对任何业务案例，应用预测分析功能实现预测、回归、分类、聚类等模型，以分析大量实际案例，并分析解释客户目标、交叉销售机会，报价、定价、风险评估、促销目标和购买行为。
智能数据可视化（相关资料：https://www.dataversity.net/smart-data-visualization-can-make-business-users-smarter/）帮助用户查看和分析数据，以确定问题并定位根本原因。并更其轻松地与数据发现工具和分析软件交互，过程中在视觉引导和推荐数据展示功能的辅助下，用户不需要其他帮助或延迟。指导建议是根据数据类型、数据量、维度、模式和属性提供的。
自助数据准备，允许平均水平的用户在没有高级技能的情况下，执行数据准备、转化、变型、降维、整合、探索、清洗样本数据和聚合数据，也就是说，企业用户可以独立地完成数据抽取、转换和加载（ETL）——面向企业用户的ETL。
结合了NLP（相关资料：https://www.dataversity.net/why-is-natural-language-processing-important-to-enterprise-analytics/）的高级分析，为用户提供了类似于谷歌操作界面，使用人类语言输入问题，无需在菜单和导航中滚动鼠标。搜索分析（相关资料：https://www.smarten.com/blog/advanced-analytics-with-natural-language-processing-nlp/），允许用户以自然语言输入查询问题，系统会将问题转译，并以适当的形式（如可视化、表格、数字或描述）以自然语言形式返回结果。
如今，商业市场和竞争的发展速度更快，因此预测和计划未来比以往都更为重要。同样关键的是，团队的每个成员都是重要的商业资产，将结合对业务活动成果的洞察，贡献他们的知识与技能，帮助修正企业的发展方向，并基于清晰、简洁的信息提出建议。高级分析是帮助企业优化投资和实现目标的逻辑工具。
原文标题：
Is Advanced Analytics the Next Logical Step Beyond Self-Serve Business Intelligence?
原文链接：
https://www.dataversity.net/is-advanced-analytics-the-next-logical-step-beyond-self-serve-business-intelligence/#
