Tableau 157亿收购背后，50页深度报告看清BI的未来
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图22: 一站式大数据平台数据管理与自助式服务
数据来源：永洪科技 AI技术分为三个流派，以知识图谱为代表的符号学派，以机器学习为代表的连接学派以及以智能机器人为代表的行为学派。在BI行业，知识图谱与机器学习将成为BI与AI融合的主流。AI技术将不局限于目前火热的连接学派中的机器学习技术，而是多种流派技术的融合使用。 图23: BI与AI融合降低数据分析门槛的途径
数据来源：爱分析 BI与自然语言处理NLP、知识图谱等技术的融合，将促使语义搜索成为主流BI查询接口，交互式BI将渐成潮流。根据2019年Gartner的报告预测，到2020年有50%的查询分析通过自然语言搜索、语音搜索完成。在这个领域，基于行业的标注数据与基于专家知识的知识库建设将构建新的行业壁垒。 BI与机器学习技术的融合将促成增强分析的功能快速丰富，这一方面数据科学平台、机器学习平台以及嵌入式分析将成为主要推动力，从而实现预测式分析。适用化更强的AI算法与基于行业的模型，将成为该领域增长的核心要素。 增强分析技术、语义搜索与自助数据准备的成熟将大幅降低现代BI平台的使用门槛。业务人员使用自然语言即可实现预测式分析。需要注意到的是，这个过程并不是一蹴而就的事，IBM Watson近期的裁员表明这两项技术在医疗领域并不能获取比人更高的判别精度。 BI与AI的深度融合将促使BI的行业标签更加明显。在行业内部有数据积累和长期实践的企业，将建立长期优势，迅捷、开放、移动、弹性、自服务、增强分析成为企业对数据技术的新需求，而单纯的BI产品将会成为BI应用中简单的一个环节。 永洪科技利用AI技术可以实现全链路的自服务数据准备工作，大幅增强了可视化分析能力。同时，其分析引擎内置AI深度分析算法，通过可视化工作流的方式，可以进行预测式分析。在金融、物流和公安等领域，专家+AI的应用模式获得了极大的成功。 5.3 边缘计算、IOT等技术成熟，基于大量设备联网后的场景 （编辑：晋中站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
