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如果说眼下的发生的事能证明什么，那就是基于实时可信的数据分析正在变得越来越重要。但是要是想要在需要的时候准确地获取中肯的洞察，我们所需要的可不只是漂亮的可视化。

如何让你的员工都有能力和机会都做出最好的决策，不管这个决策会有多大？

无论你是商业智能的领导者，业务分析师，IT经理，还是刚接触数据的人，人们越来越期望你能更好地利用数据来推动商业价值和竞争优势。在本指南中，你会发现分析学可以提升每个人的决策水平，以及你的组织如何授权更多的人采取更明智的行动的七个关键方法。

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数据史学家 vs. 数据与预言家

传统商业智能和预置筹谋的数据集的设计以收集历史数据为依据，然后预判下一步的行动。虽然历史数据十分重要，但是已经不足够了。

这些天，人们需要对不断变化的数据进行实时反应和回应的能力。下一代的数据分析正在迅速发展，包括 "运动中的数据"。这涉及到在正确的时间提供正确的数据，并有实时的态势感知。简单地说，这是一种状态，在这种状态下，用户被授权在任何给定的时刻，根据他们的数据中发生的事情采取行动。

如今，人们需要能够对不断变化的数据进行实时反应和回应。下一代的数据分析，正在迅速发展，其中包括“动态的数据”。它涉及在正确的时间，提供正确的数据，并具有实时的形势认知。简单来说，这是一种状态，它能赋能用户根据情势做出行动，而这一切都基于他们的数据。

什么是积极智能?

积极智能指一种持续的智能状态，它的技术和流程支持根据实时更新的数据做出即时行动。

机械取代 vs. 机械赋能

当商业客户需要依赖技术专家来使用可视化工具时，它们的生产力就会下降，随之疲软的还有洞见能力和明智决策的能力。而更糟的是，计算机算法随着时间的推移，会限缩你的视角，最终导致孤立的信息回音壁。

为了让每个都有能力驱动商业价值，我们必须以协同的方式将人工智能等技术和人类的直觉结合起来。挖掘人工智能的能力可以放大人类的思维，让人们从他们的数据中得到他们想要的答案，其中不需要专业的介入。

什么是增强分析?

增强分析是人工智能和机械学习的结合，它能够增加整个数据的生命周期，从创建到洞察到落地。它通过自动化任何来实现用户需求，让每个人都能使用数据分析.

隧道视野 vs. 发散视野

以调查为基础的线性数据开发常常是僵化的，耗时的，效果也相当有限。这种“问询，等待，回复”的循环给数据分析师带来了不必要的负担，最终限制了洞察能力，因此，该方法并不利于跟上业务的步伐。

不仅仅是专家，如果所有不同技能水平的用户想要发挥像专业人士一样的洞察力，他们需要在所有的数据中进行交互的、自由的数据探索。没有界限，不需要等待。这要求一个将不同的大型数据资源集成在一起的数据分析平台，并在用户使用。时提供高性能的计算能力和关联框架。有了这种扩张的视野和与之随行的能力，人们可以做到知行合一。

专家本位 vs. 自给自足

从行政班子到业务用户，每一个在你组织中的人都应该能轻松和直观地与数据互动。但是，如果大多数用户不得不依赖专家的帮助，效率就会大大降低——从而忽略掉有价值的见解。

当涉及到赋能更多用户、无需专家帮助的数据问询分析，自然语言处理就显得尤为重要。它通过自动处理人类语言的细微差别来理解用户的意图。这种与数据专家以更为直观方式进行互动的自由，为更多的普通商业用户释放了数据的力量。更重要的是，自然语言处理让他们能更快地获得答案，做出数据驱动的决策。