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Qlik全球產品市場副總裁 James Fisher 過去幾年里,很多分析家都預測“智能數據探索”將代表分析市場的下一波顛覆浪潮——利用人工智能和機器學習來自動分析信息,獲得深度分析結果。數據自動準備、自然語言處理和生成,以及對模式識別、相關性和異常識別進行高級統(tǒng)計分析等功能的出現將顛覆分析領域,這些功能是如此強大,甚至讓人有點難以置信了

2017-11-23 00:00:00 · 中國自動化網 閱讀:312
Qlik全球產品市場副總裁 James Fisher 過去幾年里,很多分析家都預測“智能數據探索”將代表分析市場的下一波顛覆浪潮——利用人工智能和機器學習來自動分析信息,獲得深度分析結果。數據自動準備、自然語言處理和生成,以及對模式識別、相關性和異常識別進行高級統(tǒng)計分析等功能的出現將顛覆分析領域,這些功能是如此強大,甚至讓人有點難以置信了

Qlik全球產品市場副總裁 James Fisher

過去幾年里,很多分析家都預測“智能數據探索”將代表分析市場的下一波顛覆浪潮——利用人工智能和機器學習來自動分析信息,獲得深度分析結果。數據自動準備、自然語言處理和生成,以及對模式識別、相關性和異常識別進行高級統(tǒng)計分析等功能的出現將顛覆分析領域,這些功能是如此強大,甚至讓人有點難以置信了。

對這一波顛覆性浪潮,企業(yè)應該保持一個謹慎的態(tài)度以及采取不同的對待方法。企業(yè)最關心的是在能夠快速實現數據價值的同時達成個人、團隊和企業(yè)的目標。雖然數據量、計算能力和員工對使用數據的需求呈指數增長,但整個數據探索的發(fā)展卻受制于企業(yè)數據素養(yǎng)的欠缺。這就是Qlik的所有舉措都以用戶為中心的原因所在,Qlik開發(fā)能夠支持人類分析流程的產品——幫助更多的人進行深度分析,為整個企業(yè)帶來價值,滿足他們的目標。雖然機器智能為改善分析流程提供了更多可能性,但這并不意味著機器智能將以黑盒方法[ 黑盒方法:指的是隱藏邏輯算法/流程,只對用戶展示最終推論的分析方法。在Qlik,所有的分析以及推論背后的邏輯是一步一步向用戶展示的,并沒有隱藏整個過程。

]最終取代用戶驅動的視覺分析——至少在短期內不會。因此,現階段為了推動價值的實現,智能數據探索功能應與以人為中心的分析和研究相結合,以滿足企業(yè)所有用戶和應用的需求。當機器和人一起合作時,會產生乘數效應,因而可以稱之為新一類的增強智能。

人工智能和真正的增強智能是有區(qū)別的,人們的目的是能夠更智慧地利用機器智能,而不應被局限在機器規(guī)定的預定義問題或者分析框架上。有些時候,機器智能能夠從統(tǒng)計上得出深度見解,讓用戶以不同的角度看待事物,最終消除偏見,拓寬知識面。有些時候,用戶會通過機器不具備的直覺、知識和上下語境等能力來預測和研究概念。最好的解決方案是讓兩者能一起合作,創(chuàng)造1+1大于2的效果。

讓我們換一種思考方式,比如在《星際迷航》里,如果不是斯波克和柯克船長聯手,進取號星艦肯定無法超越它的第一次任務…

展望未來,正如Qlik今年早些時候所宣布的,通過一系列機器產生的涵蓋分析周期的全部三個階段(數據準備、研究和分析、協作)的深度分析和建議來優(yōu)化Qlik Sense,包括新的智能數據準備功能、用于處理數據和提出深度分析建議的先進算法和服務,以及能讓更多用戶輕松使用的自然語言搜索和通信功能。其他功能還包括其本身具有的擴展平臺、在下游應用和工作流中嵌入深度分析的能力,使用Qlik開放的APIs獲得與數據互動的新方式,例如進行對話分析[ 對話分析:指對自然語言的處理能力,Qlik具備并一直在不斷完善這種能力。不同于語音分析,對話分析與谷歌的工作原理相同,針對用戶與軟件對話的方式進行不斷改善, 可以使用戶與軟件溝通時類似人與人之間的溝通。]。Qlik的CTO Anthony Deighton曾在2017年全球客戶大會——Qonnections上展示了一些令人興奮的新標準應用,這些應用都構建于Qlik的認知規(guī)則引擎之上。

在過去幾個月里,Qlik已經向全世界的客戶展示了這些應用,它在幫助人們靈感閃現的那一刻是非常令人感到興奮的。人工智能的前景不可限量,為了推動價值實現,并能夠從乘數效應中獲益,智能數據探索結合以人為本的分析將成為今后的主導模式,而Qlik總是走在前端。


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