效益,因管理而变,管理因我们(Smartbi)而变
发布时间:2021-07-29 游览量:3382
近日,全球权威的顾问咨询公司Gartner发布《Hype Cycle for ICT in China, 2021》报告(2021年中国ICT技术成熟度曲线报告),思迈特软件Smartbi作为国内知名的BI厂商,凭借Smartbi一体化大数据分析平台,再次入选增强数据分析代表厂商(Augmented Data and Analytics Sample Vendor)。
Gartner 对增强数据分析的解读
技术成熟度曲线是Gartner为企业提供的评估新技术成熟度的典型工具,主要用来帮助客户跟踪技术的成熟度和未来潜力。从Gartner发布的2021技术成熟度曲线上可以看出,增强数据分析技术正处于“Innovation Trigger(萌芽期)”。在这个阶段,企业开始有这方面的技术需求,一批拥有探索精神的厂商不断研发实践, 整个市场处于“蓄势待发”的状态。Smartbi连续两年成功入选Gartner增强数据分析代表厂商,是市场对Smartbi的充分认可和肯定。
报告认为,增强数据分析包括机器学习(ML)和人工智能(AI),在统一的平台上提供数据管理和分析能力。它通过将ML和AI应用于现有的操作流程中,使数据管理和分析自动化,从而更有效地进行数据分析。它使更多的用户获得更深入的洞察力,减少了当前依赖IT处理所带来的效率问题和口径偏差。
Smartbi对增强数据分析的践行
Smartbi一直都在践行这一理念,从增强数据管理,到数据挖掘建模,再到自然语言分析,都是致力于解决用户在数据分析中遇到的挑战。采用ML和AI技术,提供更加智能和易用的工具,帮助更多的用户更深入地自助分析数据,提高分析效率。
01增强数据管理
Smartbi V10的数据模型,集成一体化的ETL,无需独立部署就可以使用,并且完全可视化操作,业务人员也能参与。在Smartbi ETL中,除了支持常规的行处理、列处理、聚合、关联之外,还应用ML技术扩大数据准备的能力,包括:数据降维、Onehot编码、聚类、分类、回归、神经网络等算子,甚至还支持通过Python扩展赋予用户更强的数据再加工能力。
02数据挖掘建模
Smartbi数据挖掘建模提供一站式的数据挖掘服务,涵盖数据预处理、机器学习算法应用、模型训练、评估、部署、服务发布全生命周期。它汇集50+种数据挖掘算法组件,能灵活建立业务模型流程,包含基本的数据特征处理、分类、聚类、关联、回归、深度学习算法,以及支持Java和Python算法扩展。
为了进一步降低ML的使用门槛,Smartbi V10还支持使用AutoML功能快速创建数据挖掘实验,自动化完成更多的工作。在新建回归、分类或聚类实验时,只需配置数据源、算法、特征的设置项,系统可快速自动生成实验。
03自然语言的数据分析
Smartbi提供基于AI技术的自然语言分析,用户可通过“智能小麦”对系统发出语音指令,解放双手完成打开报表、切换参数、探索分析等操作,进一步降低了数据分析的使用门槛,使得BI能够扩展到更多的用户群体。
下一步,不光是简单的图表查询,Smartbi自然语言分析还将支持智能推荐能力,以及更多的计算能力,比如同比环比,甚至是预测分析能力。
由此可见,正是对增强数据分析的不断践行,对ML/AI技术在BI领域的不断探索,Smartbi才得以连续两年入选Gartner增强数据分析代表厂商。
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