如果这听起来有些牵强，请考虑一下 Gartner 定义的增强分析基础的三个组件并不是下一代愿望清单的一部分，而是已经在许多其他领域得到广泛应用的成熟技术：
机器学习
自动化
机器学习是一个概括性术语，描述了基于加 阿根廷电话号码数据 权概率做出“决策”的算法。它不仅允许高级分析，还充当了 Gartner 确定的另外两项增强分析关键组成部分技术的基础。
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自然语言生成 (NLG) 和自然语言处理 (NLP) 将计算机语言翻译成人类语言，反之亦然，这样人类和计算机就可以在没有计算机代码编写者帮助的情况下进行交互。我们现在已经很熟悉这一点了。当我们让手机导航到最近的披萨店时，我们实际上是在使用增强技术来收集数据、进行计算，然后将计算结果翻译成我们可以理解的东西——自然语言中的指示。
应用这种增强技术方法回答基于 KPI 的业务问题其实并不是什么大问题。想象一下以下场景：
用户询问：“与 2020 年相比，2021 年冷冻披萨的销量如何？”增强分析解决方案回答“2020 年至 2021 年间，冷冻披萨的销量下降了 30%。”然后，用户会问后续问题，例如“2021 年哪个地区的冷冻披萨销量最低？”平台回答“美国西部”。用户可能会继续查询系统，了解到某种披萨产品线在其他地区卖得很好，但库存严重不足。