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4种方式在BI工具中查询的自然语言可以使用户受益

自然语言查询有助于简化对BI数据的访问,并改进分析洞察力。看看组织是如何使用自然语言查询技术的。

自然语言查询旨在简化用户界面商业智能应用程序。它使BI专业人员和业务用户能够使用语音或文本以自然语言生成查询和研究分析数据。早期的实现主要集中于使更多的雇员能够获得关于通用业务指标的信息。

随着自然语言查询技术的成熟,这一过程可以通过人工智能引导来增强洞察力,以及自然语言处理应用于后端数据分析的技术,如会话分析和情感分析。会话分析评估客户服务或员工之间的互动,而情绪分析可以帮助总结消费者从社交媒体、电子邮件和调查的意见。

使用自然语言查询工具的一些优点包括以下功能。

1.简化员工对BI数据的访问

Corporación Hijos de Rivera s.l.,西班牙Estrella Galicia啤酒和其他饮料品牌的生产商,是自然语言查询的早期采用者,以改善一线商业工作者对BI数据的访问。该公司的首席数字官JJ Delgado一直在努力增加一个自然语言生成其MicroStrategy BI系统顶部的接口 - AN增强分析应用程序他说,这使用户能够运行新的查询类型,更容易理解结果。

Delgado说道:“我们相信增强分析能够改变我们的游戏。“我们的用户不仅可以连接到MicroStrategy平台来获取商业信息,通过问Alexa一个问题来获得他们想要的见解,而且,通过我们的NLG技术实现,他们还可以阅读描述他们所看到分析的智能叙述。”

Marge Marge Breya,MicroStrategy的首席营销官表示,Bi供应商与客户的经验表明,BI系统有“需要立即见解的大型企业员工”。但许多企业用户缺乏解释复杂的舒适程度或技能图形和其他数据可视化自己,她补充道。

像Alexa这样的语音界面会让这些用户更容易利用语音技术以一种自然的方式提问并得到可以理解的答案,布雷亚说。例如,MicroStrategy已经创建了NLP功能,可以根据用户输入的文本句子形成数据可视化;它还增加了Alexa连接和聊天机器人支持。

2.推动更深层次的业务洞察

一些专家认为,通过降低交互所需的专业知识,自然语言查询可以帮助推动更深入的见解BI和分析工具。而不是被限制BI分析人士在美国,数据科学家和其他熟练的分析专业人士,这些工具可以直接被企业用户使用民主化的分析

用于BI的自然语言查询示例
自然语言查询使BI用户无需编写代码就可以探索数据。

此外,会话分析平台供应商Chorus.ai的联合创始人兼研发主管米查·布雷斯通(Micha Breakstone)表示,通过查询BI和分析数据,通常需要多个步骤才能获得有用的结果。Breakstone说:“许多深刻的见解是通过仔细的迭代过程产生的,在这个过程中,查询导致的结果带有隐藏在其中的非常微妙的信号,通过仔细的清理、交叉分析和投影,噪声被清除,信号变得更清晰,并产生深刻的见解。”

他补充说使用NLP进行查询当数据专家和非技术业务专家更有效地协作时,是否能够极大地简化此类迭代并实现更快的进展更好的分析见解

自然语言查询还隐藏了在多个系统中定位相关数据的一些复杂性。例如,如果一个用户在搜索数据元素可能挑战信用卡号码跨多个数据源,使用不同的名称,一个自然语言查询可以帮助识别和定位的各种情况下,加Ziton说,首席技术官兼联合创始人Octopai,元数据管理平台供应商。

3.减少对分析结果的困惑

为了帮助查询过程,NLG技术使BI工具能够从数据中创建叙述,以便可视化和描述趋势,差异和例外。格言“一张图片胜过千言万语”通常是真实的,但在许多情况下,有不同的方法来解释图片 - 或数据可视化。

甲骨文公司产品管理业务分析副总裁约翰·哈格蒂说:“叙述描述了一种可视化,所以它的含义没有歧义。”此外,对于许多BI团队成员或者业务分析师,创建分析结果的叙述会占用大量时间。哈格蒂说,NLG以一种深刻的方式加速了这种活动。

4.将结构应用于非结构化数据

在前端查询的自然语言的翻盖在于应用NLP技术来帮助分析非组织性数据。数据管理API提供商PubNub的创始人兼首席技术官斯蒂芬·布卢姆(Stephen Blum)说:“NLP让那些非结构化数据变得有组织、可查询、可搜索。”

非结构化数据的一个常见例子是关于公司品牌的社交媒体数据。企业高管想知道人们在说什么,他们对这个品牌有什么感觉。NLP既可以根据话题对社交媒体提及进行分类,也可以分析帖子中的情绪。这些功能为业务用户提供了一种查询和分析公司系统中所有非结构化数据的新方法,一个经常被引用的统计数据说可能是这样的高达80%企业数据的整体。

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