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组织正在使用数据发掘工具，以帮助提高其决策能力。我们现在看到这个概念演变成所谓的智能数据发掘，或增强智能。
增强智能通过使用机器学习算法、数据警报和人工智能功能自动查找数据中的趋势和肖像来提高商业智能。这大大提高了决策的速度，并使获取信息驱动的见解更加容易。
Gartner 负责最近推出”智能数据发掘”一词，并将它定义为”一种下一代数据发掘能力，使高级分析的见解可供企业用户或公民数据科学家访问。
后来，Gartner – 一家在软件、平台和工具方面具有巨大影响力的公司 – 决定进一步增强上述术语，并使其更准确地表示其功能，将其称为增强智能。
要了解 Gartner 帮助激发哪些数据发掘工具，以及他们对该领域的见解，请浏览此案例研究。
增强智能：增强分析和增强数据准备
Gartner 发布了一份完整的报告，讨论了增强分析在未来的重要性。让我们进一步研究一下。
增强分析使用机器学习算法和自然语言处理来自动化您从数据中获得的见解。从本质上讲，它通过自动化数据准备和进一步促进整个企业的数据共享，简化了得出您的见解的过程。它加快了从数据中获取价值的过程。
增强数据准备使企业内部人员能够访问更有目的性的数据，以便他们能够更自信、更轻松地测试基于信息的决策的所有假设和方法。它促进数据质量管理和治理，并允许数据透明度。
为什么它们很重要？
以下是一些原因，使我们认为增强分析和增强数据准备都至关重要：
您可以跨部门做出更准确的预测和解决方案。
他们腾出更多的时间进行战略决策。
它们可改善数据可访问性。
它们对投资回报率（投资回报率）和TCO（总拥有成本）产生了积极影响。
这些只是从增强智能解决方案中为您的业务获得的少数好处之一。随着技术的飞速发展，不断推出新的分析解决方案。作为专业人士，了解所有最新的商业智能趋势和信息是非常值得的。
在企业因致力于数据创新而生死存亡的时代，数据的发现不仅仅是一种可选活动。在现代，这是必须的。为了成为真正的数据驱动型组织，并推动决策能力取得圆满成功，组织必须采用一个发现过程，促进用户和部门之间的协作，并使那些非数据专家能够理解数据。
您应该采取一些必要的发现步骤，以确保您的努力在公司文化中根深蒂固。让我们更详细地探讨它们。
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