全球著名咨询公司Gartner曾发出了一份报告,对2020年BI产品发展趋势做了5个方面的预判:
1、到2020年,增强分析将成为新用户购买BI产品、数据科学和机器学习平台、以及嵌入式分析的主要驱动力。
2、到2020年,有50%的分析查询会通过搜索、自然语言处理或语音生成,或者自动生成。
3、到2020年,为用户提供对内部和外部数据策划目录的访问权限的组织将从分析投资中获得两倍的业务价值。
4、到2020年,业务部门的数据和分析专家数量的增速将是IT部门专家的3倍,这会迫使企业重新考虑其组织模式和技能。
5、到2021年,自然语言处理和会话分析这两个功能,会在新用户、特别是一线工作人员中,将分析和商业智能产品的使用率从35%提升到50%以上。
我们对新一代BI的实践
亿信华辰深耕商业智能领域十多年,在丰富的数据分析挖掘、报表处理等经验基础上,基于这种预测和市场趋势成立专项开发团队,精心打造了全新一代不用做表的智能BI——智能数据问答平台(简称亿信智问),将AI与BI紧密结合。
而同时期国外BI厂商Tableau也发布了类似产品Ask Data。亿信智问和Ask Data的定位都是:通过自然语言提问,系统能够智能地使用丰富的图表去展示数据分析的结果。
大家肯定想知道,亿信智问和Ask Data 哪一个才是最符合我们需求的产品。接下来我们通过说明和实际产品演示展示ask data和智问的异同。
Ask Data
Ask Data是Tableau公司最新推出的一个数据分析功能,其宣传的口径是“输入一个问题,立马得到回复”。按照Tableau官方说法,提出问题,得到答案。使用自然语言提出问题,从任何已发布数据源直接获取见解。“数据问答”支持 Tableau 的众多分析功能,包括排序、筛选和聚合。
亿信智问
亿信智问是一个可以人机对话的全新一代BI系统,在传统BI的基础上融入了AI相关技术,包括语音识别、自然语言处理、知识图谱、深度学习等技术。该系统可以理解人类关于数据的问题,并以丰富的图表和数据回答相关问题,与传统的数据分析方式相比,交互更加智能,效率提高成百上千倍。
通过以上两个产品的功能演示,我们可以看出:Ask Data可以对于简单的英文语言问题做出分析,并能给出简单的分析结果。但首先作为一家英语环境为主的公司,没有展现其处理复杂得多的中文自然语言理解问题的成果和能力,然后由于ask data本身敏捷BI的定位,其快捷使用的理念对于模糊查询和歧义词语的处理也让人略有些担忧。
亿信智问的优势
亿信智问在满足基本智能数据分析能力的基础上,充分考虑了国内的使用情况和传统的语义理解的局限,做出了一些功能的增强和本地化的优化。
1、能结合知识图谱理解业务
中文的自然语言理解一直是一个十分困难的国际难题,在处理的过程中还能够理解用户问题的业务含义,更是难上加难了。智问除了传统的自然语言处理,还加入了知识图谱的相关技术,能够基于知识图谱进行自然语言理解,能够更加精准地理解用户的问题。
下面是一个智问使用知识图谱的简单样例:
假设有这么一个场景,在公司经营方面,现在我们部署了智问产品,我们可以轻易地回答出“今年公司地营业总收入”这样的问题了,但是实际的分析场景往往更加复杂,比如“公司近几年的经营状况”,就是一个不能通过业务指标理解的问题了。
于是我们可以构筑如下图所示的知识图谱:
我们将经营状况和感兴趣的业务指标关联起来,定义他们的从属关系,系统就可以根据知识图谱了解到经营状况应该包含的业务含义,进而给出相应的作答。
在知识图谱的帮助下,智问不仅能够理解中文问题,而且能够基于其对行业的理解深入地分析问题,达到真正的智能分析的效果。
2、支持语音交互
作为智能化的分析产品,当然也要有智能化的交互方式,纯文字交互的方式在很多场合都显得不太便捷。除了传统的文字输入,智问还支持用语音直接询问问题,交互方式更加方便更加智能,让用户能有真正与人交流的感觉。
3、更好的中文支持
相对于Tableau更注重国外市场,智问更关注中文客户的产品体验,立足于解决中文的自然语言处理和数据分析等相关问题,对中文有更好地支持。一方面智问积累了大量通用的中文词库,另一方面每个放入知识图谱的实体和属性也会促进智问的机器学习,让智问能够更加精准地理解用户的问题。
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