南京2022年2月28日 /美通社/ -- 2022年2月25日，數睿數據召開了“了解更深懂得更多”nextionBI產品發布會，36氪、CSDN、甲子光年等媒體線上聯合發布。發布會探(tan)討了從無代碼到BI，從新風口到老行業，為什么選擇在這個時候進入BI賽道，數睿數據對下一代BI的思考(kao)和設計又是怎樣(yang)的...

01
價值驅動的下一代BI
專注知識的積累、發現與應用

發布會的(de)(de)開場數(shu)(shu)(shu)睿數(shu)(shu)(shu)據總裁劉超談到了公司初期是做(zuo)大(da)數(shu)(shu)(shu)據平臺的(de)(de)，在大(da)數(shu)(shu)(shu)據技(ji)術之上提供 BI 能力這件事情順(shun)理成章(zhang)，因(yin)為早前大(da)數(shu)(shu)(shu)據概念(nian)進入(ru)企(qi)業落地的(de)(de)第一步往往就是BI，通過對數(shu)(shu)(shu)據分(fen)析查看(kan)業務(wu)運行情況(kuang)，二者(zhe)的(de)(de)聯(lian)系(xi)十分(fen)緊(jin)密。如果(guo)說無代碼做(zuo)的(de)(de)是數(shu)(shu)(shu)字(zi)礦脈(mo)的(de)(de)探(tan)知和數(shu)(shu)(shu)字(zi)礦山的(de)(de)建設，那BI做(zuo)的(de)(de)是數(shu)(shu)(shu)字(zi)礦產(chan)的(de)(de)挖掘和輸出，實現價值從地下到手中的(de)(de)流轉。

在理解下一代BI應該具備什么能力之前，劉超對當前“工具負責好看、工作靠人來干、知識難以沉淀”的問題進(jin)行了總結分析，大致(zhi)歸納為“三個依賴”：對系(xi)統的依賴、對知識的依賴、對環境的依賴。

首(shou)先，目(mu)前(qian)BI分析的(de)(de)(de)數(shu)據大多數(shu)來(lai)源于各類(lei)業務系統，使用這(zhe)些數(shu)據的(de)(de)(de)時候會遇到很多質量、安全、標(biao)準(zhun)等(deng)方面的(de)(de)(de)問(wen)題。問(wen)題出自于機器，但(dan)卻需要靠人去治理，這(zhe)既不合理也產生了很多不必要的(de)(de)(de)工作量，因此(ci)下一代(dai)BI應該讓機器做機器該做的(de)(de)(de)事，讓人做人該做的(de)(de)(de)事。

其次，是對知(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)的(de)(de)依賴。人(ren)類社會發展到(dao)(dao)今(jin)天，各個學科、行業都積累了自己的(de)(de)知(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)，這些(xie)知(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)如果運用(yong)到(dao)(dao)數據分(fen)析中，需要(yao)事先(xian)積累、吸收、融匯貫通，需要(yao)付出大量的(de)(de)努力。能(neng)不能(neng)讓(rang)工具代替人(ren)去消化這些(xie)知(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)，降低知(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)(shi)運用(yong)的(de)(de)門檻，是第二個問題。

最后，是對環境的依賴。數(shu)睿數(shu)據(ju)相信(xin)數據積累到一定規模，結合企業的(de)(de)(de)知(zhi)(zhi)識(shi)(shi)歷史數據，就(jiu)能(neng)實(shi)現智能(neng)化的(de)(de)(de)知(zhi)(zhi)識(shi)(shi)共(gong)享(xiang)。但是運用知(zhi)(zhi)識(shi)(shi)的(de)(de)(de)環境(jing)是紛繁復雜(za)的(de)(de)(de)，如何讓基于(yu)一個系(xi)統分析形(xing)成(cheng)的(de)(de)(de)知(zhi)(zhi)識(shi)(shi)能(neng)夠快速分享(xiang)到另一個系(xi)統中產生(sheng)價(jia)值，這是目(mu)前的(de)(de)(de)BI缺(que)少的(de)(de)(de)能(neng)力，解(jie)決這個問題，企業才真正具備動(dong)態學習(xi)和積累的(de)(de)(de)能(neng)力。

“按照‘DIKW’模型理(li)論(lun)，BI不能停留在數(shu)據階(jie)段(duan)，做統計與可(ke)視化(hua)，而要專注于把(ba)數(shu)據轉變為知識(shi)。下(xia)一代BI與人(ren)的關系，應(ying)該(gai)是BI工具去數(shu)據中總結(jie)知識(shi)，人(ren)把(ba)知識(shi)和業務結(jie)合，產出智慧(hui)，創(chuang)造價值(zhi)。”劉(liu)超說道。

這(zhe)就是(shi)nextionBI的(de)產品設計理念。

02
增強分析與機器學習算法
nextionBI的隱形巨擘

面向知識的BI該如何設計？對于nextionBI的AI能力，數睿數據的設計是“當用戶感知不到時，就是它無處不在的時候”，就是說它工作的時候用戶不會感知到它，當它不工作了，用戶(hu)才會強烈地感到不習慣。

數(shu)睿數(shu)據在nextionBI的很(hen)多功能組件里都封(feng)裝了AI 算(suan)法，在看(kan)不到(dao)的地方，有(you)更多的自動化和智能化。比如(ru)數據(ju)分析模型提(ti)供了時(shi)序(xu)分析、預(yu)測、分類(lei)、聚類(lei)這些(xie)通用(yong)(yong)算(suan)法，用(yong)(yong)戶(hu)過(guo)去想做(zuo)一些(xie)預(yu)測或分類(lei)，都需要機(ji)器學習(xi)的一些(xie)模型訓練，現在用(yong)(yong)戶(hu)只需要開(kai)箱即用(yong)(yong)，很(hen)快(kuai)的一鍵操作(zuo)就可以完成三維(wei)/時(shi)序(xu)/圖(tu)譜等分析。

數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析儀的(de)(de)另一(yi)大亮(liang)點(dian)是基(ji)于NLG（自然(ran)語言(yan)(yan)生成）的(de)(de)智能(neng)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)解(jie)讀(du)(du)，解(jie)讀(du)(du)也是自然(ran)語言(yan)(yan)式(shi)的(de)(de)，讓枯燥乏味(wei)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)自動說人(ren)話，對于數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)不敏感人(ren)群可(ke)以提(ti)供友好的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)解(jie)讀(du)(du)輔助(zhu)。當數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)量和維度都(dou)比(bi)較(jiao)繁(fan)多(duo)的(de)(de)時候，智能(neng)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)解(jie)讀(du)(du)可(ke)以快(kuai)速告(gao)訴(su)你(ni)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)(de)分(fen)布(bu)(bu)是什(shen)么(me)樣的(de)(de)，有(you)哪些特征(zheng)，特征(zheng)之間是否有(you)隱形關(guan)聯？關(guan)聯程度怎么(me)樣？整體(ti)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)布(bu)(bu)是否有(you)空值？

商業(ye)智能的(de)表(biao)象是可視化分析報表(biao)的(de)呈(cheng)現，但它(ta)的(de)本質還是業(ye)務(wu)問題(ti)、管(guan)理(li)問題(ti)。總而言之，增強分析就是盡量減少數(shu)據工程(cheng)師的(de)工作(zuo)，釋放數(shu)據分析師的(de)能力，讓(rang)機器替代(dai)開發者(zhe)去完成很多事情。

03
數據取之于民
分析的自主權也要還之于民

把AI融(rong)入(ru)nextionBI的(de)(de)能力引擎(qing)，絕(jue)不是為打造功能而打造，而是讓(rang)產(chan)品設計的(de)(de)各個細(xi)節都讓(rang)用戶覺得(de)非常(chang)舒服。比如nextionBI的(de)(de)導航式入(ru)口讓(rang)用戶花數(shu)十(shi)秒(miao)就可以(yi)完(wan)成(cheng)從數(shu)據接入(ru)、數(shu)據準(zhun)備到簡單的(de)(de)數(shu)據分析(xi)。

日常生產中像生產/銷售/庫存類數據都帶“時間”屬性，因此時序數據在BI分析領域非常重要。“nextionBI在持續預測的準確度方面表現卓越，在各個不同維度里都可以很好地擬合過去的數據，得到一個完全擬合好的、肉眼可見的預測結果。我們調研的有些產品只在數據顆粒度比較小的才能預測出來，顆粒比較大就有可能就變成直線了。”數睿數據AI科學家車文彬博士介紹道(dao)。

周期探測和趨勢探測而言，先不談部分BI平臺根本不具備這個能力，即便有限制也比較“死”，只能按季度/月度或者按周來探測。nextionBI充分考慮到實際業務的需求，在周期探測、趨勢分析、異常值檢測等功能設置上都支持自定義區間或占比值，完全可以按自己的自由度去調整，對業務非常友好。

nextionBI做(zuo)到了真正(zheng)把分析(xi)的自主權(quan)還給用(yong)戶(hu)，不是(shi)讓用(yong)戶(hu)匹配工具(ju)，而是(shi)讓工具(ju)保持進化，支(zhi)持用(yong)戶(hu)去(qu)做(zuo)想做(zuo)的事情。

04
如何應對“中國式復雜報表”
重視復雜性問題的系統解決方案

中國式報表格式復雜、信息量大，習慣在單元格中加個斜線來區分行和列的信息，一張excel表就承載了很多細分層次的數據源。表樣復雜、取數復雜、跨組過濾的報表…nextionBI在滿足業務人員進行靈活但規則的自助分析的同時，支持復雜報表的開發和處理，讓數據資產秒變可視圖表。

例如在報表中將(jiang)城(cheng)市通過地區(qu)來(lai)進(jin)行(xing)分(fen)組，并(bing)將(jiang)不同商品(pin)類(lei)別(bie)(bie)的銷(xiao)售(shou)額再根(gen)據購買用戶類(lei)型進(jin)行(xing)細分(fen)。設(she)置(zhi)過濾條件，對數(shu)據單元格和合計單元格分(fen)別(bie)(bie)進(jin)行(xing)字體、顏(yan)色、高(gao)亮等樣式配置(zhi)，方便直觀發現(xian)和突(tu)出數(shu)據。

如果橫縱坐標體(ti)現的維(wei)度過于單(dan)一，用戶在(zai)分(fen)析(xi)的時候很有可能(neng)會被動忽視隱(yin)藏在(zai)報表(biao)中的重要知識(shi)或事實。而(er)nextionBI支(zhi)持匯(hui)總多個報表(biao)的不(bu)同維(wei)度，在(zai)一張(zhang)表(biao)里(li)體(ti)現，提供顏色、標簽、大小三類標記(ji)能(neng)力(li)，幫(bang)助用戶更(geng)充分(fen)地理(li)解(jie)業務關(guan)系(xi)，更(geng)容易(yi)地識(shi)別(bie)數(shu)據特征(zheng)、發現數(shu)據價(jia)值。

05
同舟之道
渠道政策與服務模式

發布會的最后環節，數睿數據副總裁李爭輝先生介紹了nextionBI的渠道合作政策。他分享道，我們相信未(wei)來(lai)BI市場(chang)一定(ding)會切分得(de)越來(lai)越細，擅(shan)長的人做(zuo)擅(shan)長的事，數睿數據擅(shan)長的是大數據技術和產品研發，我們是產品型(xing)公司，不(bu)是項目型(xing)/方案型(xing)公司。因此(ci)我們不(bu)簽直客，將線索商機免費分配(pei)給渠道伙伴。

一套奔赴數字創新藍海的理念、方法論、工具平臺已經展開全圖景。如果大(da)家愿(yuan)意“了解(jie)更深懂得更多(duo)”，可(ke)以(yi)訪(fang)問nextionBI官網體驗產品，大家在使用(yong)(yong)過程中有任何問題，只要是非業務方面的需求，數(shu)睿數(shu)據對通用(yong)(yong)功能都提(ti)供免費(fei)的研(yan)發技術(shu)支持，歡迎大家多(duo)使用(yong)(yong)，多(duo)提(ti)寶貴建議。