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2022 年 2 月 25 日数睿数据召开了“理解更深 懂得更多”nextionBI 产品发布会，36 氪、CSDN、甲子光年等媒体线上联结公布。从无代码到 BI，从新风口到老行业，为什么抉择在这个时候进入 BI 赛道，咱们对下一代 BI 的思考和设计又是怎么的 …
01
价值驱动的下一代 BI
专一常识的积攒、发现与利用
发布会的收场数睿数据总裁刘超谈到了公司初期是做大数据平台的，在大数据技术之上提供 BI 能力这件事件牵强附会，因为早前大数据概念进入企业落地的第一步往往就是 BI，通过对数据分析查看业务运行状况，二者的分割非常严密。如果说无代码做的是数字矿脉的探知和数字矿山的建设，那 BI 做的是数字矿产的开掘和输入，实现价值从公开到手中的流转。
在了解下一代 BI 应该具备什么能力之前，刘超对以后“工具负责难看、工作靠人来干、常识难以积淀”的问题进行了总结剖析，大抵演绎为“三个依赖”：对系统的依赖、对常识的依赖、对环境的依赖。
首先，目前 BI 剖析的数据大多数来源于各类业务零碎，应用这些数据的时候会遇到很多品质、平安、规范等方面的问题。问题出自于机器，但却须要靠人去治理，这既不合理也产生了很多不必要的工作量，因而下一代 BI 应该让机器做机器该做的事，让人做人该做的事。
其次，是对常识的依赖。人类社会倒退到明天，各个学科、行业都积攒了本人的常识，这些常识如果使用到数据分析中，须要当时积攒、排汇、融汇贯通，须要付出大量的致力。能不能让工具代替人去消化这些常识，升高常识使用的门槛，是第二个问题。
最初，是对环境的依赖。咱们置信数据积攒到肯定规模，联合企业的常识历史数据，就能实现智能化的常识共享。然而使用常识的环境是纷繁复杂的，如何让基于一个系统分析造成的常识可能疾速分享到另一个零碎中产生价值，这是目前的 BI 短少的能力，解决这个问题，企业才真正具备动静学习和积攒的能力。
“依照‘DIKW’模型实践，BI 不能停留在数据阶段，做统计与可视化，而要专一于把数据转变为常识。下一代 BI 与人的关系，应该是 BI 工具去数据中总结常识，人把常识和业务联合，产出智慧，发明价值。”刘超说道。
这就是 nextionBI 的产品设计理念。
02
加强剖析与机器学习算法
nextionBI 的隐形巨擘
面向常识的 BI 该如何设计？对于 nextionBI 的 AI 能力，咱们的设计是“当用户感知不到时，就是它无处不在的时候”，就是说它工作的时候你不会感知到它，当它不工作了，你才会强烈地感到不习惯。
咱们在 nextionBI 的很多性能组件里都封装了 AI 算法，在看不到的中央，有更多的自动化和智能化。比方数据分析模型提供了时序剖析、预测、分类、聚类这些通用算法，用户过来想做一些预测或分类，都须要机器学习的一些模型训练，当初用户只须要开箱即用，很快的一键操作就能够实现三维 / 时序 / 图谱等剖析。
数据分析仪的另一大亮点是基于 NLG（自然语言生成）的智能数据解读，解读也是自然语言式的，让枯燥乏味的数据主动说人话，对于数据不敏感人群能够提供敌对的数据解读辅助。当数据量和维度都比拟繁多的时候，智能数据解读能够疾速通知你数据的散布是什么样的，有哪些特色，特色之间是否有隐形关联？关联水平怎么样？整体数据分布是否有空值？
商业智能的表象是可视化剖析报表的出现，但它的实质还是业务问题、治理问题。总而言之，加强剖析就是尽量减少数据工程师的工作，开释数据分析师的能力，让机器代替开发者去实现很多事件。
03
数据取之于民
剖析的自主权也要还之于民
把 AI 融入 nextionBI 的能力引擎，绝不是为打造性能而打造，而是让产品设计的各个细节都让用户感觉十分难受。比方 nextionBI 的导航式入口让用户花数十秒就能够实现从数据接入、数据筹备到简略的数据分析。
日常生产中像生产 / 销售 / 库存类数据都带“工夫”属性，因而时序数据在 BI 剖析畛域十分重要。“nextionBI 在继续预测的准确度方面体现卓越，在各个不同维度里都能够很好地拟合过来的数据，失去一个齐全拟合好的、肉眼可见的预测后果。咱们调研的有些产品只在数据颗粒度比拟小的能力预测进去，颗粒比拟大就有可能就变成直线了。”数睿数据 AI 科学家车文彬博士介绍到。
周期探测和趋势探测而言，先不谈局部 BI 平台基本不具备这个能力，即使有限度也比拟“死”，只能按季度 / 月度或者按周来探测。nextionBI 充分考虑到理论业务的需要，在周期探测、趋势剖析、异样值检测等性能设置上都反对自定义区间或占比值，齐全能够按本人的自由度去调整，对业务十分敌对。
nextionBI 做到了真正把剖析的自主权还给用户，不是让用户匹配工具，而是让工具放弃进化，反对用户去做想做的事件。
04
如何应答“中国式简单报表”
器重复杂性问题的零碎解决方案
大家都晓得中国式报表格局简单、信息量大，习惯在单元格中加个斜线来辨别行和列的信息，一张 excel 表就承载了很多细分档次的数据源。表样简单、取数简单、跨组过滤的报表…nextionBI 在满足业务人员进行灵便但规定的自助剖析的同时，反对简单报表的开发和解决，让数据资产秒变可视图表！
例如在报表中将城市通过地区来进行分组，并将不同商品类别的销售额再依据购买用户类型进行细分。设置过滤条件，对数据单元格和共计单元格别离进行字体、色彩、高亮等款式配置，不便直观发现和突出数据。
如果横纵坐标体现的维度过于繁多，用户在剖析的时候很有可能会被动漠视暗藏在报表中的重要常识或事实。而 nextionBI 反对汇总多个报表的不同维度，在一张表里体现，提供色彩、标签、大小三类标记能力，帮忙用户更充沛地了解业务关系，更容易地辨认数据特色、发现数据价值。
05
同舟之道
渠道政策与服务模式
发布会的最初环节，数睿数据副总裁李争辉学生介绍了 nextionBI 的渠道单干政策。咱们置信将来 BI 市场肯定会切分得越来越细，善于的人做善于的事，数睿数据善于的是大数据技术和产品研发，咱们是产品型公司，不是我的项目型 / 计划型公司。因而咱们不签直客，将线索商机收费调配给渠道搭档。
一套奔赴数字翻新蓝海的理念、方法论、工具平台曾经开展全图景。如果你违心“理解更深 懂得更多”，能够拜访 nextionBI 官网体验产品，大家在应用过程中有任何问题，只有是非业务方面的需要，数睿数据对通用性能都提供收费的研发技术支持，欢送大家多应用，多提贵重倡议。