BI和自助服务分析是否必然要朝着更高的自动化方向发展？

Q&AQ&A问答

BI和自助服务分析是否必然要朝着更高的自动化方向发展？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-25

自动化和学习算法
自动驾驶汽车和智能机器人带来的破坏将给商业智能，分析，数据管理解决方案和平台的制造商以及与之合作的专业人员施加压力，为了更快，更智能，响应更快，这些技术还必须变得更加自治，数据库和配套的自动安全系统将于今年投入使用，它将使用机器学习（ML）来“消除人为错误”，这会降低性能，并减少手动调整的需要，从而降低了人工成本。甲骨文表示，其数据库管理系统（18c）将基于ML自动调整自身，并可以自行调整计算机和存储使用的大小。

几乎没有什么比机器学习更热门
它是AI的一种应用程序，使从业者（主要是数据科学家）可以应用程序和算法来教计算机学习数据，并使用基于规则的方法和AI方法自动采取行动，将ML算法构建到其解决方案中，以期变得更加智能，更快，更具可扩展性和自动化。对于那些希望获得灵活性和性能并且不希望听到无法提供服务的原因的云服务客户来说，这一点尤其重要。如果他们不满意，他们将转换为竞争对手。

自主的BI和自助服务分析
BI和自助服务分析是否走同一条路？当然，为了支持易用性，这些解决方案在内部比其企业级BI的自动化程度更高，如今许多解决方案都在如何使用户能够在更高的抽象级别上工作（包括拖放式可视化）方面展开竞争，从而使用户不必编写代码来构成查询，一些解决方案结合了自然语言处理（NLP），以使用户能够以日常语言编写查询，在过去的许多用户会议上，一些流行的演示是用户在设备上说出查询的示例。

尚不确定BI和分析是否真的适合这种抽象水平
分析有关客户流失的数据涉及导致更多问题的问题，了解查询的上下文等等，其他解决方案提供商确实促进了预建的查询和访问，从而使查询满意度的途径更加快捷。但是假定大多数用户都希望进一步探索数据，包括使用公司的ML语言编写查询来访问SQL数据库，尽管一些BI和自助式视觉分析供应商已开始嵌入ML和其他AI功能以进行查询，但这些技术正迅速成为数据准备，分类和元数据管理的一部分，使用ML使他们的客户能够从大数据中进行探索，剖析和获取知识，从而使他们不仅限于处理样本和汇总，这些解决方案可帮助组织了解出于安全性，市场营销，风险管理和其他业务目的的多种来源之间的数据关系。

人工智能，高级分析和新兴技术

随着AI成为BI，分析和数据管理的重要组成部分，令人振奋的发展即将到来，但是企业织需要做出审慎的决定，不要被提供大量炒作却没有足够好处的银弹所吸引，致力于为实施BI，分析，绩效管理，数据发现，数据可视化以及相关技术和方法的企业提供基于研究的见解和实践。

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