BI分析师崛起！告别传统BI，拥抱预测性AI。利用云平台和自动化工具，BI分析师无需数据科学团队，也能玩转客户流失预测、追加销售等。数据准备自动化，赋能分析师，从“报告过去”到“预测未来”， KPIs驱动，概率至上，让企业获得预测超能力！
译自：From BI to Predictive AI: Why Analysts Are the Heroes of the Next Data Frontier
作者：Zohar Bronfman
如果你曾经构建过一个漂亮的 BI 仪表板，并且感受到一切都井然有序时的那种胜利时刻，你就会知道最终看到你的数据变得有意义是多么令人满意。但问题是：这些仪表板只会告诉你发生了什么。 这就像在后视镜里窥视。有用，是的，但并不能准确地告诉你前面的道路是否布满坑洼或超速陷阱。
多年来，许多组织一直满足于回顾性的浏览。商业智能提供了关键的历史见解，但我们已经达到了一个新的前沿：预测性分析。它从“报告过去”转变为“预测未来”。这就是一切变得令人兴奋的地方，BI 分析师成为了你意想不到的英雄。
像数据领域的许多初创公司一样，Pecan 的旅程始于一个熟悉的痛点：繁琐的数据准备。将数据整理成正确的格式的噩梦占据了我们 80% 的精力，几乎没有留下时间用于实际的模型构建。这种经历激励我们专注于自动化繁重的工作，任何现代平台都应该努力实现这一点。
因为事实是：预测性分析并非科技巨头的专属。是的，从历史上看，大型企业拥有巨额预算、整个数据科学团队和先进的基础设施。但得益于现代云平台和自动化工具，预测建模比以往任何时候都更容易获得——无论是通过像我们这样的平台还是该领域的其他平台。
我们经常将预测性分析与大型科技公司或财富 500 强企业联系起来。是的，长期以来，只有他们才有资源：整个数据科学家团队、先进的基础设施和高昂的预算。他们会找到预测需求、优化运营和个性化客户互动的方法，所有这些都由幕后的机器学习模型提供支持。
但你知道吗？这些模型不是由独角兽的眼泪驱动的。 数据为它们提供动力，许多中小型企业拥有大量数据。他们没有时间、专业技能或足够的资金来整理数据。这就是为什么较小的公司历来坚持使用描述性仪表板，根据已经发生的事情做出决策，而不是利用算法来预测将要发生的事情。
好消息是，情况正在发生变化。得益于现代云平台和自动化工具，预测建模比以往任何时候都更容易获得，无论是通过像我们这样的平台还是该领域的其他平台。你不需要博士学位或一支数据科学家军队就可以开始预测客户流失或识别追加销售机会。预测即将发生的事情现在几乎对任何愿意尝试的组织都是可行的。
现在，让我们来谈谈真正的惊喜：构建仪表板和运行 SQL 查询的人——BI 分析师——是领导这项工作的最佳人选。当然，你可能会认为你需要一个专业的数据科学团队。有时，这仍然很有价值，尤其是在高度复杂的项目中。但对于营销、运营或客户成功中的许多预测性用例，你的 BI 分析师已经完成了一半。
原因如下：
1. 他们知道数据埋藏在哪里
BI 分析师非常了解你组织的数据来源。他们花了多年时间将它们整理到仪表板中，并且知道哪些是可靠的，哪些是粗略的。
2. 他们既懂业务又懂技术
这些分析师定期与营销、财务、运营部门互动——你能想到的都有。他们习惯于将技术查询与现实世界的决策联系起来，这对于成功的预测项目至关重要。
3. 他们天生好奇
任何构建过像样的 BI 仪表板的人都知道，好奇心会带来更好的见解。同样的好奇心对于探索哪些特征可能有助于预测客户流失或推动转化至关重要。
4. 他们已经融入了你的 KPIs
因为他们生成你的常规报告，所以他们了解你的指标。添加预测功能是自然而然的下一步。
通过自动化工具处理繁重的数据准备工作，你的分析团队需要提出前瞻性的问题。突然，你的“报告人员”变成了你的算命先生（没有戏剧性的手势）。他们预测的是下周的转化率，而不是报告上周的点击量。
当然，采用预测分析既是一种文化转变，也是一种技术转变。组织必须学会问：“接下来可能发生什么，我们应该如何准备？”，而不是“昨天发生了什么，为什么？” 这听起来像是一个很小的变化，但它改变了你处理数据的整个方法。
概率高于绝对性
预测建模处理的是概率，而不是保证。这意味着团队必须适应一定的不确定性——并学会根据它采取行动，而不是等待完全的清晰。
持续学习
当 BI 仪表板偏差 5% 时，人们会耸耸肩说：“差不多了。” 但是，偏差 5% 的预测模型是改进你的数据或功能的机会。这是一个迭代过程，而不是静态的每周快照。
闭环
最重要的区别之一是运营你的见解。客户流失预测不应该只是放在幻灯片中。它需要触发对有风险客户的实际外联。 预测的真正力量在于，而不是观察——如果它可以自动化，那就更好了（而且它可以）！
行动 当一个组织像曾经对待报告一样自然地对待预测时，它就真正拥抱了预测思维。这需要一定的风险承受能力，但回报是巨大的。
所以我们来了：在一个从 BI 到预测的飞跃比以往任何时候都更容易的世界里。我亲眼目睹了这一点：中型企业使用客户流失倾向模型来改进他们的营销，小型电子商务商店像零售巨头一样巧妙地预测销售高峰，以及使用前瞻性模型来优化供应链的知名品牌。
神奇的成分？ 授权那些已经生活和呼吸你公司数据的人。 虽然数据科学团队对于复杂或前沿的项目来说是宝贵的，但你的 BI 分析师是你未被充分利用的超级明星——只是在等待一个释放预测洞察力的机会。
我们构建 Pecan 来解决这个问题，但这种趋势比我们更大。预测的未来属于任何准备好授权其分析师并提出更好问题的组织。工具可以处理数据准备的繁琐工作，因此这些分析师可以花更少的时间清理数据，而花更多的时间进行预测。较小的组织没有理由不能利用这种力量。毕竟，如果预测分析是大型企业成功的引擎，为什么它不能也为你的企业提供动力呢？
这并不是要抛弃 BI 仪表板——它们仍然很重要。但是，当我们进入一个业务决策通过预测性洞察力得到增强的未来时，现在是从分析过去到塑造未来的时候了。让我们拥抱这个新时代——最好的数据故事不是关于发生了什么，而是关于即将发生什么……以及我们将对此采取什么行动。