我們每天產生的數據量驚人。隨著AI和機器學習（ML）等創新的增長，這種速度在未來幾年將只會加速。 

事實上，正如Precisely的Rachel Galvez所報道，77%的數據和分析專業人員將數據驅動決策列為其數據計劃的首要目標——但不幸的是，只有46%的人對用于決策的數據有“高”或“非常高”的信任度。 

能夠有效利用數據作為戰略資產的組織將不可避免地建立競爭優勢，并在長期內超越同行。然而，這是一把雙刃劍。如果不優先考慮，劣質數據最終會讓組織付出代價。70%難以信任其數據的專業人士聲稱數據質量是最大的問題。 

為了讓組織有效地利用數據的力量并在其環境中取得成功，他們必須理解更好的數據講故事為何必要，預測性分析與增強性分析之間的區別，以及如何最佳應用預測性分析。根據最近的一份報告，多達94%的商業領導者認為他們的組織應該從其數據中獲得更多價值。 

幸運的是，將此類分析嵌入到組織當前的基于網絡的應用程序中，帶來了新的體驗和參與度層次。結果有三方面：(i)向用戶提供不同的“可操作信號”，(ii)利用他們習慣的現有體驗，以及(iii)專注于完成必要工作的用例（JTBD）。用戶不需要另一個工具；他們需要更加增強的體驗來更快完成工作。 

數據講故事的決策制定 

嵌入式分析是一個仍在經歷創新浪潮的領域，它增強了我們所知的傳統操作報告和儀表板，變成更能適應商業條件且響應靈敏的體驗。 

探索數據質量和信任問題為何持續存在，阻礙組織從其數據計劃中受益。 

Insight Software的數據與分析總經理Jay Allardyce探討了數據豐富帶來的挑戰和機遇，強調利用AI(AI)和ML(ML)提取寶貴洞察力的重要性。 

我們每天產生的數據量是驚人的。隨著AI和ML等創新的增長，這種速度在未來幾年將只會加速。 

實際上，正如Precisely的Rachel Galvez所報告的那樣，77%的數據和分析專業人士認為數據驅動決策是他們數據計劃的主要目標——但不幸的是，只有46%的人對用于決策的數據有“高”或“非常高”的信任度。 

能夠有效利用數據作為戰略資產的組織將不可避免地建立競爭優勢，并在長期內超越同行。然而，這是一把雙刃劍。如果不將數據質量作為優先事項，長期來看劣質數據可能會讓組織付出代價。70%難以信任其數據的專業人士聲稱數據質量是最大的問題。 

為了讓組織有效地利用數據的力量并在其環境中取得成功，他們必須理解為什么更好的數據講故事是必要的，預測性分析與增強性分析之間的差異，以及如何最佳應用預測性分析。根據最近的一份報告，多達94%的商業領導者認為他們的組織應該從其數據中獲得更多價值。 

幸運的是，將此類分析嵌入到組織當前的基于網絡的應用程序中，帶來了新的體驗和參與度層次。結果有三個方面：（i）向用戶提供不同的“可操作信號”，（ii）利用他們習慣的現有體驗，以及（iii）專注于完成必要工作的用例（JTBD）。用戶不需要另一個工具；他們需要更加增強的體驗來更快完成工作。 

數據講故事的決策制定 

嵌入式分析是一個仍在經歷創新浪潮的領域，它增強了我們所知的傳統操作報告和儀表板，變成更能適應商業條件且響應靈敏的體驗。 

盡管數據講故事的概念仍然是新的并且不斷發展，但完全理解其益處是至關重要的，進一步投資以推進公司的數據文化，以了解如何最好地使用數據也是至關重要的。 

通過將分析層嵌入到應用程序中，組織將為提供更好的數據體驗鋪平道路，這些數據體驗將帶來更強的用戶參與度，并促進強大的數據文化，這是成為更加數據驅動和以數據決策為導向的基礎。最終，這本質上提供了更好的數據驅動產品體驗。 

例如，運營和產品團隊可以通過簡化數據準備和可視化以便于決策，同時優化應用程序以從近乎實時的數據、可視化、交互式報告和其他功能中獲得洞察力，從而保持領先。更不用說，它節省時間，提高生產力，并允許業務用戶比成為數據專家更快地創新。 

總的來說，數據講故事和分析平臺專門設計用于圍繞數據構建敘事，可以為用戶提供更大的背景并幫助從分散或集中的數據治理框架中提取信息，利用企業今天可能已有的資源。 

這有助于推動決策和想法并引發情感，這些用戶不會像對靜態儀表板那樣容易忘記。更重要的是，擁有數據治理計劃的組織正在看到數據分析和洞察力（57%）以及數據本身（60%）的質量改善。 

現在是企業領導者和用戶認識到數據講故事對當今企業越來越重要的時候了。為了最大化這些洞察力，組織正在利用預測性和生成式AI來幫助增強數據講故事，并提供可操作和基于知識的洞察力。 

了解預測性分析的潛力 

正如前所述，越來越多的公司每天都在發掘融入預測性分析的潛力——一些使用AI/ML，另一些則使用更多基于規則的分析。利用嵌入式分析，結果令人印象深刻。嵌入式分析可以提高用戶采納率，創造人們喜愛的應用程序，并改變軟件和軟件即服務（SaaS）提供商的游戲規則。 

在這些應用程序中包含預測性分析的機會創造了更高的參與度，因為預測可以根據上下文、設置和公司動態而變化。最簡單的形式，預測性分析可以洞察出創建“下一最佳行動”場景的方法。用戶根據歷史條件發出警報，以指導未來的行動，幫助用戶了解關于如何完成工作的領域和設置的最佳知識。 

例如，金融機構、團隊和首席財務官可以使用此類預測性分析進行信用風險評估、欺詐檢測和投資規劃。這對于更好地準備組織應對持續波動的市場至關重要。此外，產品和運營團隊可以從其嵌入式策略中的AI/ML中受益，立即為其應用程序用戶創造新的數據驅動體驗，而不是啟動單獨和分散的AI應用程序。 

考慮到這一點，客戶可以使用ML和AI驅動的預測性分析來預見變更是否將幫助他們降低風險、改善運營和/或增加收入。從本質上講，預測性分析回答了兩個常見問題： 

?基于我當前的數據，最有可能發生什么？

?我可以做什么來改變那個結果？ 

大約60%的116家受訪企業表示他們在2023年通過數據驅動創新。隨著組織為2024年做準備，考慮如何加速實施數據和分析至關重要，這一切都始于詢問基于當前數據最有可能發生什么，可以做什么來改變那個結果，以及他們如何使用歷史數據、ML和AI來為客戶構建更加適應性和可預測的體驗。 

預測性 vs. 增強性：利用分析策略的力量 

首先，預測性和增強性分析是兩種不同的方法，無疑將在未來幾年塑造分析領域。目前，預測性分析使用來自多個來源的數據集合來發現關系和相關性，主要是在不告訴人們其含義的情況下向人們展示數字。簡而言之，它是對未來情景或可以采取的最佳下一步行動的預測。 

另一方面，增強性分析使用ML和AI幫助數據洞察和分析，以提高工作人員分析數據的能力——從一個關鍵要點開始，然后深入到數字中。我們經常聽說這些技術可以應用于預測性分析，同時幫助組織預測多個行業的未來趨勢。然而，很少有公司正在試驗這項技術，甚至更少的公司將其投入生產。 

企業需要優先考慮通過增強性分析簡化數據分析。這使信息更容易被更多的用戶訪問，使更多的用戶能夠從數據中獲得價值。預測性和增強性分析有不同的過程和益處。然而，它們有一個共同點。它們是兩種強大的技術，可以一起使用以改善決策和解決問題。 

在當今的數字世界中，做出數據驅動的決策和創建由分析信息指導的策略是任何行業成功領導的核心。幸運的是，92%的所有分析和IT決策者理解信任數據比以往任何時候都更加必需，另外95%的全球高管同意需要新的數據架構和策略來管理他們組織的數據環境的重大變化。 

數據和嵌入式分析是幫助企業構建能夠抵御最不可預測環境的彈性和敏捷運營的強大工具。特別是當我們展望未來時，現代組織的成功將依賴于由預測性和增強性分析驅動的高質量數據，將AI和ML與預測性分析相結合，從而導致富有洞察力的講故事。