內包裝設計的設計目的在于代表企業或品牌的形象，良好的內包裝設計建立起品牌和客戶之間的聯系：

內包裝設計思路：

"數據驅動"是一個經常被使用的短語——來自數據驅動營銷、數據驅動外展、數據驅動方法等流行詞匯；這樣的例子不勝枚舉。但這并不意味著任何人都需要更多的數據——我們真正需要的是我們可以采取行動的洞察力。

分析的唯一目的是給你洞察力，而這些洞察力不應該只是聚焦于過去，更重要的是向你展示未來。企業用戶一直在等待、希望、祈禱（好吧，也許不是祈禱，而是拼命地希望！)的分析工具給了他們這樣的洞察力。

然而，大多數產生可視化的經典分析工具都是為更簡單的時代而構建的：當小數據流行時，等待幾個月進行分析是可以接受的，確認偏差是很酷的。對于幾代人來說，分析儀表板是笨拙的，單一的，主要告訴我們已經發生了什么。

我們現在正處于新一代分析的風口浪尖，2018年將成為分析——傳統上是后臺職能部門，提供關于過去的陳舊數據——進入前臺的一年，讓所有業務用戶在每個決策點都能獲得實時可行的見解。人工智能徹底改變了不起眼的儀表盤，將其提升到了一個全新的水平，成為了一個至關重要的戰略工具。

在這種全新的智能體驗中，關鍵不在于數據，而在于洞察力：

您不再手動搜索數據；洞察力找到你。洞察力是預測性的，指導你可能會發生什么和采取什么行動。洞察和建議融入您的工作流程和業務環境。洞察力是以敘述的形式傳遞的，它提供了關于一種情況和你的行動的可能結果的更大的背景。如果你沒有獲得這種水平的洞察力，你的分析工具已經過時了。你需要賣掉那個翻蓋手機（或者把它留在最近的電子垃圾處理中心),給自己買一部智能手機！是時候為你的數據制定一些新年計劃了——以下是你在2019年應該具備的6項必備能力：

自動發現（內置人工智能):我們淹沒在數據中，合成數十億個數據點是人類無法做到的。內置的人工智能自動化了從大量復雜數據中發現見解和做出預測的過程。這是必備的，也是加特納所謂的"增強分析"的基礎注重結果（預測分析):預測分析對每個企業都是必不可少的。你不需要另一個告訴你過去的可視化（尤其是如果過去不是那么好的話！).你需要更好的方法來預測未來。想象一個圖表，它不僅顯示發生的事情的趨勢線，而且延伸到今天以外，讓你對未來一瞥——這就是我所說的洞察力！完整的集成堆棧：您應該花更多的時間分析，少花時間集成。分析常常是孤立的，需要人們在不同的工具和系統之間轉換。您的分析產品應該能夠提供完整的分析范圍，從描述性的（可視化)、診斷性的、預測性的和規范性的—所有這些都在一個集成的體驗中。你希望口袋里有5個設備嗎——一個用來打電話，一個用來查看電子郵件，一個用來瀏覽網頁，一個用來拍照，一個用來指路？不要！你需要一個集成的通信設備（也就是智能手機！).同樣，你需要智能手機的分析功能。一個可操作的綜合體驗（數據驅動):不導致行動的洞察力只是一個啞圖。分析工具必須提供與底層業務流程無縫連接的能力，以便您可以根據洞察力采取行動。簡單的是新的黑色：無代碼人工智能不再是一個可選功能或你必須額外付費的附加配件。你想使用的任何分析技術都必須非常簡單：它應該是直觀的，基于點擊的，你不應該需要雇傭一個數據分析師的特種武器戰略(Special Weapons and Tactics)團隊。你不需要有數學和計算機科學或數據分析的高級學位來解釋數據。可信透明：最重要的是，你必須相信洞察力。您的人工智能分析產品應該提供對用于生成診斷故事和預測的底層模型的完全訪問。模型需要解釋它自己，并且解釋需要用簡單的人類語言。僅僅輸出一個預測的數字或分數是不夠好的。除此之外，產品還需要對導致這一結果的因素進行解釋。模型測量、反饋環路、偏置保護都是表格的賭注。當您將這些功能內置到您的分析中時，您的團隊可以花更多時間與客戶交流，而不用花太多時間在數據湖和數據水坑中跋涉。分析行業已經談論可操作的分析有一段時間了，但在2019年，人工智能分析終于使現代商業用戶的需求成為現實。

查看夢想力量2018的分析主題演講：每個業務流程的人工智能分析，了解更多信息，并查看我們最新的愛因斯坦分析和發現洞察專家超級大壩，獲得愛因斯坦分析增強版的實踐經驗！

愛因斯坦分析公司是一個適用于任何數據的完整分析平臺：CRM及其他。

分享文章只

內包裝設計文章總結：