自然语言生成这是BI下一波潮流的3个原因
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-17
自然语言的生成通过以普遍理解的方式（书面词）交流见解
从而消除了数据可视化的歧义,NLG目前在50多个行业中使用，包括医疗保健，政府，金融服务和消费品。尽管每个特定的用例可能完全不同，但是NLG的好处仍然是相同的：扩展的分析师专业知识和增强的数据素养导致更好，更快的决策。
扩展分析师的专业知识
随着越来越多来自各种技术背景的人使用BI进行工作，即使使用强大的工具（例如数据可视化平台），洞察发现和交流也可能成为挑战,结果终用户通常需要分析人员为数据集提供其他上下文。关键分析和数据科学资源经常被过度利用，无法编写每周报告或回答问题，从而限制了它们的及时可用性并增加了组织负担。
使问题更加复杂的是，数据专家和分析人员短缺
即使他们有足够的时间为一个组织中的多个团队构建报告，对于组织而言，将分析师的专业知识用于更高价值的任务，例如在整个企业范围内扩展数据分析，使用预测性分析来预测未来业务，覆盖新的面貌，也更具优势。和相关的见解，或创建仪表盘以更准确地衡量组织的运行状况。
通过使分析人员的团队可以使用NLG直接将其专业知识嵌入到仪表板中
可以在短时间内将关键的见解传递给组织中的更多人，与其他人共享和理解。由于用户在查看仪表盘时将获得易于理解的见解，因此，整个组织中的分析平台和工具的收益不断增加,利用NLG技术来推动自动化和创新解决方案，为每个消费者提供定制分析。将无穷无尽的数字转换成有意义的见解，使用户能够发现趋势，并使他们能够自信地采取数据驱动的下一步。
数据素养的提高
素养是从书面文字中获取信息的能力,数据素养是从数据中获取有意义的信息的能力,公司被事实和数字所淹没，但是除非观众能够理解它们的意思，否则它们是没有价值的,数据素养是一项关键技能,到2020年，将有80％的组织“在数据素养领域开始有意的能力发展” 。这些计划是由数据团队推动的，这些团队努力提高其公司“说数据”的能力。组织数据素养方面的差距可能会成为一个障碍，如果不加以弥合，将阻碍公司从BI和数据投资中获得全部收益。
过去分析是一个高度专业化的领域
仅在大型组织的团队的一小部分中可以找到，如今现代商业环境中的几乎每个角色都有机会与数据分析进行交互并从中受益，从C级主管和非数据专家到经验丰富的数据科学家，NLG消除了对尚未完全沉浸在阅读数字世界中的人们的大数据威胁，NLG消除了只能由公司中的少数几个人理解数据的污名，并通过提供一种理解的方式使组织能够从头开始进行数据素养。
通过减少花费在辩论数字含义上的时间来增加利润
对话从“我认为”转换为“我知道”，因为团队配备了准确的单一事实来源，并且可以“说出数据”更好、更快的决策拥有理解数据并根据数据采取行动的能力，对组织发展具有变革性。组织中的个人可以释放隐藏在数据中的力量和知识，从而使他们能够更快地做出更好的决策。用户无需花时间分析图表和可视化内容，寻找关键的见解并没有成功地试图理解它们的含义（或瞥见了整个画面，却缺少了不太明显的见解），而是能够立即知道问题是什么以及要解决的问题，对他们做。
这就像一个难题您可以对齐边框
从而消除了数据可视化的歧义,NLG目前在50多个行业中使用，包括医疗保健，政府，金融服务和消费品。尽管每个特定的用例可能完全不同，但是NLG的好处仍然是相同的：扩展的分析师专业知识和增强的数据素养导致更好，更快的决策。
扩展分析师的专业知识
随着越来越多来自各种技术背景的人使用BI进行工作，即使使用强大的工具（例如数据可视化平台），洞察发现和交流也可能成为挑战,结果终用户通常需要分析人员为数据集提供其他上下文。关键分析和数据科学资源经常被过度利用，无法编写每周报告或回答问题，从而限制了它们的及时可用性并增加了组织负担。
使问题更加复杂的是，数据专家和分析人员短缺
即使他们有足够的时间为一个组织中的多个团队构建报告，对于组织而言，将分析师的专业知识用于更高价值的任务，例如在整个企业范围内扩展数据分析，使用预测性分析来预测未来业务，覆盖新的面貌，也更具优势。和相关的见解，或创建仪表盘以更准确地衡量组织的运行状况。
通过使分析人员的团队可以使用NLG直接将其专业知识嵌入到仪表板中
可以在短时间内将关键的见解传递给组织中的更多人，与其他人共享和理解。由于用户在查看仪表盘时将获得易于理解的见解，因此，整个组织中的分析平台和工具的收益不断增加,利用NLG技术来推动自动化和创新解决方案，为每个消费者提供定制分析。将无穷无尽的数字转换成有意义的见解，使用户能够发现趋势，并使他们能够自信地采取数据驱动的下一步。
数据素养的提高
素养是从书面文字中获取信息的能力,数据素养是从数据中获取有意义的信息的能力,公司被事实和数字所淹没，但是除非观众能够理解它们的意思，否则它们是没有价值的,数据素养是一项关键技能,到2020年，将有80％的组织“在数据素养领域开始有意的能力发展” 。这些计划是由数据团队推动的，这些团队努力提高其公司“说数据”的能力。组织数据素养方面的差距可能会成为一个障碍，如果不加以弥合，将阻碍公司从BI和数据投资中获得全部收益。
过去分析是一个高度专业化的领域
仅在大型组织的团队的一小部分中可以找到，如今现代商业环境中的几乎每个角色都有机会与数据分析进行交互并从中受益，从C级主管和非数据专家到经验丰富的数据科学家，NLG消除了对尚未完全沉浸在阅读数字世界中的人们的大数据威胁，NLG消除了只能由公司中的少数几个人理解数据的污名，并通过提供一种理解的方式使组织能够从头开始进行数据素养。
通过减少花费在辩论数字含义上的时间来增加利润
对话从“我认为”转换为“我知道”，因为团队配备了准确的单一事实来源，并且可以“说出数据”更好、更快的决策拥有理解数据并根据数据采取行动的能力，对组织发展具有变革性。组织中的个人可以释放隐藏在数据中的力量和知识，从而使他们能够更快地做出更好的决策。用户无需花时间分析图表和可视化内容，寻找关键的见解并没有成功地试图理解它们的含义（或瞥见了整个画面，却缺少了不太明显的见解），而是能够立即知道问题是什么以及要解决的问题，对他们做。
这就像一个难题您可以对齐边框
并使用盒子上的图片大致了解拼图的外观，但是仍然有数百个丢失的拼图，这些遗漏的部分保留了整个谜题的故事，自然语言生成是读取数据整个故事的关键部分，以确保在数字噪音中不会遗漏任何见解，它插入了所有片段以完成难题，并为您提供了基础，让您知道自己看到了所有关键的见解，就可以快速而自信地做出准确无误的决策，在我们数据驱动的世界中，现在，每个人都有责任沟通，理解数据并根据数据采取行动-角色不再仅由专家承担，自然语言的生成有助于弥合分析师与组织之间的鸿沟，通过讲故事来提供对上下文的理解，以获取海量数据，从而引导公司和个人做出更明智的决策，从而使他们迈出一步。
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