現(xiàn)代數(shù)字革命過程中出現(xiàn)了許多企業(yè)技術(shù)，一些技術(shù)甚至能夠改變企業(yè)未來，人工智能(AI)就是其中之一。如果將AI與其他企業(yè)技術(shù)結(jié)合起來，甚至能發(fā)揮其最大功效。
商業(yè)智能(BI)解決方案通常要求用戶具備豐富的背景知識才能充分發(fā)揮潛力。這時就需要結(jié)合AI，從而通過增加自動化等技術(shù)簡化BI的處理，提高處理和自然語言處理(NLP)的規(guī)模。這兩種技術(shù)在最近完成了強強聯(lián)合。BI和AI讓企業(yè)能夠以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向進行決策，從而在當(dāng)今的數(shù)字化時代保持競爭。未來幾年，AI有望打破傳統(tǒng)BI的局限，讓這一工具不僅能實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)報告撰寫，而且提供可行的商業(yè)洞察。
新一輪BI創(chuàng)新
最近在世界各地舉行的Gartner Data & Analytics Summits(Gartner數(shù)據(jù)峰會)上，能感覺到人們對兩者結(jié)合的期待。悉尼、達拉斯和倫敦的峰會呈現(xiàn)出明顯的跡象，BI和分析行業(yè)正在圍繞AI和機器學(xué)習(xí)(ML)開展新一輪的創(chuàng)新。在2017年一項名為Augmented Analytics Is the Future of Data and Analytics(《增強分析是數(shù)據(jù)和分析的未來》)的研究中，Gartner將這項技術(shù)稱為增強分析，并將其定義為“一種利用ML和自然語言生成技術(shù)自動獲得洞察的方法”。
在Gartner Summits上，許多企業(yè)(包括成熟的企業(yè)和新企業(yè))展示了AI影響下的增強分析功能，例如自然語言處理(NLP)、推薦洞察和自動化敘事。
NLP讓BI和分析工具用戶能夠建立報告，不需要使用鼠標(biāo)或進行拖放操作，只需要輸入或說出“收入、按季度、按產(chǎn)品類別”。自然語言識別讓這些指令具有更強的敘述性或疑問性，例如“根據(jù)季度和產(chǎn)品類別，去年的銷售額是多少?”。
推薦洞察不僅能夠回答用戶預(yù)先確定的問題(像上面關(guān)于銷售額的問題)，還能提供其他數(shù)據(jù)可視化功能，這些都與最初提出的問題相關(guān)。這種工具的智能之處在于可以找到具有統(tǒng)計意義的相關(guān)信息，從而不需要用戶直接提問，就能生成相關(guān)答案。
自動化敘事使用自然語言識別技術(shù)，在基于數(shù)據(jù)的回答中增加描述性和預(yù)測性的說明。例如，對于上面的銷售額問題，BI系統(tǒng)可以增加下面的描述性文本：“該季度的收入為X，較長一季度增長Y%，因此，下一季度的收入可能達到Z美元。”許多公司正在使用基于搜索的問題和關(guān)鍵詞自動編制表格，這個表格可以匹配用戶輸入或說出的詞，并生成相應(yīng)的回答。
實現(xiàn)從報告到洞察力的飛躍
盡管上面展示的功能讓人印象深刻，但它們并沒有讓BI進步多少，BI在企業(yè)中的功能依然是生成報告。問題就在這里，數(shù)據(jù)分析師可以耐心編寫報告，但企業(yè)用戶和主管沒有這樣的耐心。他們希望只通過一通電話，就能知道問題的答案，例如訂購量應(yīng)該是多少、應(yīng)該雇用多少護士，或者根據(jù)產(chǎn)品線，本季度的收入預(yù)計是多少?
這些問題說明AI技術(shù)將讓BI真正變得更智能，從而推動BI和分析領(lǐng)域的革命性變革，但怎樣做呢?
智能BI的標(biāo)準(zhǔn)
在最近一篇名為AI Unlocks The Business Intelligence In BI: Close The Insights Gap With AI-Enabled BI(《AI讓BI實現(xiàn)商業(yè)智能：利用AI賦能的BI跨越洞察鴻溝》)的報告中，技術(shù)和市場調(diào)研公司弗雷斯特介紹了利用AI提升BI的方法。弗雷斯特副總裁兼首席分析師Boris Evelson提出了六種方法。通過這些方法，企業(yè)可以利用AI支持的技術(shù)和工具進一步擴展BI的價值，比如利用BI獲得數(shù)據(jù)庫之外的信息，實現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作的自動化、以更自然、更認知的方式與計算機交互，讓人人都能使用高級分析、運用ML的指導(dǎo)發(fā)現(xiàn)洞察，并利用所有數(shù)據(jù)(不只是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù))獲得洞察。
能夠?qū)崿F(xiàn)上述宏偉功能的BI和分析解決方案最適合滿足企業(yè)用戶的高要求，因此必須讓BI擺脫只能生成報告的印象，并使其具備預(yù)測性、描述性的功能。未來，通過AI賦能的BI和分析平臺不是提供生成報告的分析工具，而是讓用戶和企業(yè)高管能夠使用日常業(yè)務(wù)語言提出問題，并獲得實施意見。
目前，大多數(shù)公司已經(jīng)在積極投資AI，并通過客服聊天機器人等方式將其功能應(yīng)用到BI。繼2017年7月，Infor發(fā)布企業(yè)級行業(yè)專用人工智能(AI)平臺——Coleman，2018年9月又發(fā)布InforColeman數(shù)字助手，這是在Coleman AI產(chǎn)品線下發(fā)布的一系列新產(chǎn)品中的第一款產(chǎn)品，可以為Infor OS平臺(InforCloudSuite的基礎(chǔ)平臺)提供對話界面。它提供自定義技能創(chuàng)建、語音用戶體驗(UX)與導(dǎo)航，以及自然語言處理(NLP)可擴展性等功能，幫助最大限度發(fā)揮人類工作潛力，從而使用戶的工作變得更有趣、更高效。
BI為什么需要AI
另外，Evelson還在報告中簡要總結(jié)了對企業(yè)用戶更為友好的BI的需求。該研究公司2017年的報告Global Business Technographics Data And Analytics Survey(《全球商業(yè)科技消費數(shù)據(jù)和分析調(diào)查》)中指出：“在大多數(shù)企業(yè)中，獲取數(shù)據(jù)已經(jīng)不是問題，全球72%的數(shù)據(jù)和分析決策者表示，他們可以及時獲得獲取洞察所需的數(shù)據(jù)。”
然而，即使最新的BI工具能讓獲取數(shù)據(jù)變得更加輕松，也需要有效的專業(yè)知識才能找到適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)，提出正確的問題，準(zhǔn)確地解釋結(jié)果，從而獲得切實的業(yè)務(wù)成果。Global Business Technographics Data And Analytics Survey(《全球商業(yè)科技消費數(shù)據(jù)和分析調(diào)查》)指出，大部分?jǐn)?shù)據(jù)和分析決策者(52%的業(yè)務(wù)決策者和63%的技術(shù)決策者)表示計劃招聘具備高級數(shù)據(jù)技能的員工，為企業(yè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動計劃提供支持。但即使有了這些數(shù)據(jù)專家，他們依然在發(fā)現(xiàn)和理解數(shù)據(jù)方面感到困難重重。
正如弗雷斯特研究公司所說的，只是獲取數(shù)據(jù)還不夠，選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)并提出正確的問題依然需要專業(yè)技能。在識別適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)和為企業(yè)用戶提供相關(guān)洞察方面，AI可以扮演重要的角色。這種方法可以降低BI的準(zhǔn)入門檻，讓它能夠像以往的數(shù)據(jù)專家分析師一樣，為更廣泛的企業(yè)用戶提供支持。AI增強的“智能分析”可以形成一個數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，讓所有用戶能夠快速獲得洞察，它將在商業(yè)智能行業(yè)引發(fā)新一輪的變革。對于企業(yè)用戶而言，這次創(chuàng)新充分證明最好的事情即將到來。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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