面对大数据分析六大困境,如何用智能搜索一招制敌?

首先以大数据分析6大困境开篇:

1、杂。购买了多套系统,甚至重复的系统,每个系统的功能也未完全使用,甚至系统缺失或闲置、缺乏有效使用,导致成本上升的同时,因系统本身的制约而失去方向。

2、阻。信息不能及时共享,需求传递存在断层,误差且随沟通层数增多而递增。从需求方,历经数据分析员,IT人员,甚至产品经理,老板等,最后从原本的土豆实现成乒乓球,耗时耗力。

3、迷。无论多简单的信息,收集起来不能有效的利用,且随着数据量的增大,不断超出人员思维极限,经验极限和算法极限,如同大海捞针,雾中取蒂。

4、飘。缺少评估体系,无法衡量数据分析结果的准确性。无法及时讨论,就算结果错误,也无法及时改正,或是由项目组的任何一个人进行接手。

5、难。以不可抗力为借口,怪体量人员,而大部分人员不太懂,不太会,不太做,书到用时方恨少。

6、虚。数据分析完成后,不知如何使用,有何实际作用,可视化怎么实现。老板看不懂,自己半桶水,客户一脸懵。看似经历了很多努力的数据分析结果,出来后却没有实际意义。

此类困境看似如远山泛景,择一而无法顾其他,亦或无一纸之画法。其实我们仔细分析会发现,上述的困境皆来自于我们作为一个人,而不是一个机器,所伴随而来的极限导致的。但随着人工智能的不断普及,这些极限,就可以被轻松突破,完成一个人类想做而做不到的事情。这里为各位分享一种技术,目前已由中科院助力研发完成,叫做中文自然语言搜索技术,我们来看看,以这种技术的旗舰产品DataFocus为例,这种技术如何解决所谓大数据分析六大困境。

我们先来通过一张动图了解一下,什么是自然语言搜索技术,请看下面动图。。

没错,当数据导入完毕后(从数据库或是零散EXCEL等),只需要和谷歌百度一样,搜索想要的需求即可秒出可视化结果。

所以,首先针对”杂”,一套具备自然语言搜索的数据分析系统,可以抵上一个大数据仓库+一个数据可视化系统+一个数据分析引擎+一个报表系统+一个机器学习引擎+一个预测系统。

无需徘徊在多套系统之间,难以权衡,甚至成本砸入水中。

第二,针对”阻”,层层沟通?不存在的。需求方直接使用此技术即可搜索自己想要的数据分析需求结果,没有断层,100%词可达意。

第三,针对”迷”,与传统的,有着大量人工工作占比的数据分析系统不同,自然语言搜索技术在亿级数据中,抓取各类“首级”犹如探囊取物,人工智能帮助需求者突破人类极限,迅速披荆斩棘。

第四,针对”飘”,搜索本身自带修正效应。比如电脑突然蓝屏,百度搜索解决方案,当搜索者发现结果不对时,会主动补充关键词或修正语义,再次搜索,直到结果正确为止,期间也没有任何修正成本。此外,少数具备自然语言搜索功能的数据分析软件,比如上图的DataFocus,具备多人协作甚至点赞投票功能,可以及时评估最好的数据看板。

第五,针对”难”。以前的数据分析,关乎技术,关乎经验,关乎时间,甚至关乎熬夜头凸。有了自然语言搜索功能后,只关乎语文是否及格而已。

第六,针对”虚”。搜索的结果是可视化,并且秒出的,这已经解决了虚的问题,解决了不会,不敢,不知道的问题,如果还有,搜索两次。那么下一步就紧接着可以根据此决策了,有了客观依据,即可运筹帷幄,决胜于千里之外。

以没有极限攻克有极限,好似无招胜有招。不仅是DataFocus,像国外的微软Power BI等也支持英文的自然语言搜索。此新技术,看似无招,看似只有一个空白的搜索框和背后的数据源,而当真正挥舞起来之后,所到之处,招招精准。

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