Qlik分析:人工智能超越你的想象

  过去几年里,很多分析家都预测“智能数据探索”将代表分析市场的下一波颠覆浪潮——利用人工智能和机器学习来自动分析信息,获得深度分析结果。数据自动准备、自然语言处理和生成,以及对模式识别、相关性和异常识别进行高级统计分析等功能的出现将颠覆分析领域,这些功能是如此强大,甚至让人有点难以置信了。

  对这一波颠覆性浪潮,企业应该保持一个谨慎的态度以及采取不同的对待方法。企业最关心的是在能够快速实现数据价值的同时达成个人、团队和企业的目标。虽然数据量、计算能力和员工对使用数据的需求呈指数增长,但整个数据探索的发展却受制于企业数据素养的欠缺。这就是Qlik的所有举措都以用户为中心的原因所在,Qlik开发能够支持人类分析流程的产品——帮助更多的人进行深度分析,为整个企业带来价值,满足他们的目标。虽然机器智能为改善分析流程提供了更多可能性,但这并不意味着机器智能将以黑盒方法最终取代用户驱动的视觉分析——至少在短期内不会。因此,现阶段为了推动价值的实现,智能数据探索功能应与以人为中心的分析和研究相结合,以满足企业所有用户和应用的需求。当机器和人一起合作时,会产生乘数效应,因而可以称之为新一类的增强智能。

  人工智能和真正的增强智能是有区别的,人们的目的是能够更智慧地利用机器智能,而不应被局限在机器规定的预定义问题或者分析框架上。有些时候,机器智能能够从统计上得出深度见解,让用户以不同的角度看待事物,最终消除偏见,拓宽知识面。有些时候,用户会通过机器不具备的直觉、知识和上下语境等能力来预测和研究概念。最好的解决方案是让两者能一起合作,创造1+1大于2的效果。

  让我们换一种思考方式,比如在《星际迷航》里,如果不是斯波克和柯克船长联手,进取号星舰肯定无法超越它的第一次任务…

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  展望未来,正如Qlik今年早些时候所宣布的,通过一系列机器产生的涵盖分析周期的全部三个阶段(数据准备、研究和分析、协作)的深度分析和建议来优化Qlik Sense,包括新的智能数据准备功能、用于处理数据和提出深度分析建议的先进算法和服务,以及能让更多用户轻松使用的自然语言搜索和通信功能。其他功能还包括其本身具有的扩展平台、在下游应用和工作流中嵌入深度分析的能力,使用Qlik开放的APIs获得与数据互动的新方式,例如进行对话分析。Qlik的CTO Anthony Deighton曾在2017年全球客户大会——Qonnections上展示了一些令人兴奋的新标准应用,这些应用都构建于Qlik的认知规则引擎之上。

  在过去几个月里,Qlik已经向全世界的客户展示了这些应用,它在帮助人们灵感闪现的那一刻是非常令人感到兴奋的。人工智能的前景不可限量,为了推动价值实现,并能够从乘数效应中获益,智能数据探索结合以人为本的分析将成为今后的主导模式,而Qlik总是走在前端。

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