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nextionBI發(fā)布：憑什么斷言“十年后回頭看，現(xiàn)在做的都不算BI”

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2022年2月25日，數(shù)睿數(shù)據(jù)召開了“了解更深懂得更多”nextionBI產(chǎn)品發(fā)布會(huì)，36氪、CSDN、甲子光年等媒體線上聯(lián)合發(fā)布。從無代碼到BI，從新風(fēng)口到老行業(yè)，為什么選擇在這個(gè)時(shí)候進(jìn)入BI賽道，我們對(duì)下一代BI的思考和設(shè)計(jì)又是怎樣的...
價(jià)值驅(qū)動(dòng)的下一代BI 專注知識(shí)的積累、發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用發(fā)布會(huì)的開場(chǎng)，數(shù)睿數(shù)據(jù)總裁劉超談到了公司初期是做大數(shù)據(jù)平臺(tái)的，在大數(shù)據(jù)技術(shù)之上提供 BI 能力這件事情順理成章，因?yàn)樵缜按髷?shù)據(jù)概念進(jìn)入企業(yè)落地的第一步往往就是 BI，通過對(duì)數(shù)據(jù)分析查看業(yè)務(wù)運(yùn)行情況，二者的聯(lián)系十分緊密。如果說無代碼做的是數(shù)字礦脈的探知和數(shù)字礦山的建設(shè)，那BI做的是數(shù)字礦產(chǎn)的挖掘和輸出，實(shí)現(xiàn)價(jià)值從地下到手中的流轉(zhuǎn) 。
在理解下一代BI應(yīng)該具備什么能力之前，劉超對(duì)當(dāng)前“工具負(fù)責(zé)好看、工作靠人來干、知識(shí)難以沉淀”的問題進(jìn)行了總結(jié)分析，大致歸納為“三個(gè)依賴”：對(duì)系統(tǒng)的依賴、對(duì)知識(shí)的依賴、對(duì)環(huán)境的依賴。

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首先，目前BI分析的數(shù)據(jù)大多數(shù)來源于各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)，使用這些數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)遇到很多質(zhì)量、安全、標(biāo)準(zhǔn)等方面的問題。問題出自于機(jī)器，但卻需要靠人去治理，這既不合理也產(chǎn)生了很多不必要的工作量，因此下一代BI應(yīng)該讓機(jī)器做機(jī)器該做的事，讓人做人該做的事。
其次，是對(duì)知識(shí)的依賴。人類社會(huì)發(fā)展到今天，各個(gè)學(xué)科、行業(yè)都積累了自己的知識(shí)，這些知識(shí)如果運(yùn)用到數(shù)據(jù)分析中，需要事先積累、吸收、融匯貫通，需要付出大量的努力。能不能讓工具代替人去消化這些知識(shí)，降低知識(shí)運(yùn)用的門檻，是第二個(gè)問題。
最后，是對(duì)環(huán)境的依賴。我們相信數(shù)據(jù)積累到一定規(guī)模，結(jié)合企業(yè)的知識(shí)歷史數(shù)據(jù)，就能實(shí)現(xiàn)智能化的知識(shí)共享。但是運(yùn)用知識(shí)的環(huán)境是紛繁復(fù)雜的，如何讓基于一個(gè)系統(tǒng)分析形成的知識(shí)能夠快速分享到另一個(gè)系統(tǒng)中產(chǎn)生價(jià)值，這是目前的BI缺少的能力，解決這個(gè)問題，企業(yè)才真正具備動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)和積累的能力。
“按照“DIKW”模型理論，BI不能停留在數(shù)據(jù)階段，做統(tǒng)計(jì)與可視化，而要專注于把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí) 。下一代BI與人的關(guān)系，應(yīng)該是BI工具去數(shù)據(jù)中總結(jié)知識(shí)，人把知識(shí)和業(yè)務(wù)結(jié)合，產(chǎn)出智慧，創(chuàng)造價(jià)值 ?！眲⒊f道。
這就是nextionBI的產(chǎn)品設(shè)計(jì)理念。
增強(qiáng)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)算法 nextionBI的隱形巨擘面向知識(shí)的BI該如何設(shè)計(jì)？對(duì)于nextionBI的AI能力，我們的設(shè)計(jì)是“當(dāng)用戶感知不到時(shí)，就是它無處不在的時(shí)候”，就是說它工作的時(shí)候你不會(huì)感知到它，當(dāng)它不工作了，你才會(huì)強(qiáng)烈地感到不適。

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數(shù)睿數(shù)據(jù)AI科學(xué)家車文彬博士
我們?cè)趎extionBI的很多功能組件里都封裝了AI 算法，在看不到的地方，有更多的自動(dòng)化和智能化。比如數(shù)據(jù)分析模型提供了時(shí)序分析、預(yù)測(cè)、分類、聚類這些通用算法，用戶過去想做一些預(yù)測(cè)或分類，都需要機(jī)器學(xué)習(xí)的一些模型訓(xùn)練，現(xiàn)在用戶只需要開箱即用，很快的一鍵操作就可以完成三維/時(shí)序/圖譜等分析。
數(shù)據(jù)分析儀的另一大亮點(diǎn)是基于NLG（自然語言生成）的智能數(shù)據(jù)解讀，解讀也是自然語言式的，讓枯燥乏味的數(shù)據(jù)自動(dòng)說人話，對(duì)于數(shù)據(jù)不敏感人群可以提供友好的數(shù)據(jù)解讀輔助。當(dāng)數(shù)據(jù)量和維度都比較繁多的時(shí)候，智能數(shù)據(jù)解讀可以快速告訴你數(shù)據(jù)的分布是什么樣的，有哪些特征，特征之間是否有隱形關(guān)聯(lián)？關(guān)聯(lián)程度怎么樣？整體數(shù)據(jù)分布是否有空值？

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