博客自然语言处理（NLP）和搜索驱动分析只是公司用来将其最强大的商业头脑与正确的数据联系起来的一些新技术。要了解如何利用自然语言理解来交付业务成果，请观看我们与Aberdeen Research的网络研讨会。每次你向Siri问路，都会激活一系列复杂的尖端代码。它能让"她"理解你的问题，找到你想要的信息，并用你能理解的语言回答你。这在最近几年才成为可能。到目前为止，我们一直在以计算机理解的方式与之交互，而不是我们。我们已经学会了他们的语言。但现在他们正在学习我们的。支持这场人机关系革命的技术是自然语言处理（NLP）。而且它已经在改变BI，其方式远远超出了简单地简化界面的范围。不久，改变业务、改变生活的信息将只通过与聊天机器人交谈来发现。这个未来并不遥远。在某些方面，它已经在这里了。什么是自然语言处理？NLP，又称计算语言学，是机器学习、人工智能和语言学的结合，使我们能够像人类一样与机器交谈。想想几年前，有效的谷歌搜索是如何通过使用正确的关键字来实现的，这些关键字由布尔搜索词构成：AND，OR和NOT。要想从谷歌得到你想要的答案，你必须知道它的语言。然后谷歌引入了语义搜索。它的算法学习单词之间的联系，使你能够像对待朋友一样问问题。在内部，软件企业条件，它将这个问题转化为一个它能理解的布尔结构搜索，但这个过程是看不见的。同样的技术可以让你问Siri今天天气怎么样，或者明天去婆罗洲最便宜的航班是什么，而不用把你的英语修改成计算逻辑门。只需问"明天去婆罗洲最便宜的航班是什么？"？而Siri"理解"；拖网航空公司从您所在地到婆罗洲的航班，比较成本参数以找到最低的。Siri理解"明天"和"最便宜"，而不必指定日期，或将最便宜定义为最低价格。这些例子都是相对新生的。虽然令人印象深刻，人工智能行业分析，但它们仍然会令人沮丧地被击中或错过，当它们击中时，是因为你的问题可以用高度结构化的数据来回答。但是NLP的目标是最终使gui（甚至ui）过时，购返利，这样与机器交互就像与人交谈一样简单。这将对BI的使用产生巨大的影响。NLP将使数据民主化最大的后果将是降低或完全消除商业智能和大数据的进入壁垒。BI领域的许多公司都注意到了这一趋势，并在确保数据变得越来越友好和易于访问方面取得了长足进展。但还有一段路要走。举例来说，想象一下，你只要问一个问题，就能随时随地得到重要问题的答案。通过将商务智能变成一个聊天机器人的对话，获取信息就像问"过去三个季度收入变化如何？"？'–而不是需要多年的经验和对软件的熟悉，来理解如何提出问题来获得所需的数据。它还将使移动访问更容易，因为不再需要GUI。查询可以通过智能手机上的文本或语音命令进行；处理在云端完成。谷歌今天可能会告诉你明天的天气。但很快，你就可以向你的个人数据聊天机器人询问今天的客户情绪，以及他们下周对你品牌的看法；所有这些都是在街上散步的时候。NLP将使BI更有洞察力目前，自然语言处理倾向于将自然语言转换为机器语言。但随着技术的成熟，尤其是人工智能组件，计算机将更好地"理解"查询，并开始提供答案而不是搜索结果。这离用自然语言提问更进一步。它也是这样接收的。最初，数据聊天机器人可能会回答这样一个问题："过去三个季度的收入是如何变化的？"？'并返回数据页供您分析。但是一旦它学会了问题的语义关系和推论，它就能够自动地进行必要的过滤和组织，以提供一个可理解的答案，而不是简单地向你显示数据。你不会只是用自然语言问这个问题。你会得到一个自然语言的答案。NLP将利用非结构化数据NLP通过使计算机可以理解非结构化数据，扩展了答案的范围。早期的情绪分析尝试已经超越了检测，例如，一条关于你的业务的tweet，网站云服务器，而是分析周围的文本并确定该tweet是积极的、消极的还是中性的。随着语音识别能力的提高，音频和视频也将越来越容易获得。现在还早。把今天的情绪分析想象成使用谷歌翻译（Google Translate）解码一篇德国新闻文章（这个过程很大程度上依赖于NLP本身的各个方面）时所获得的那种准确度。IBM的沃森（Watson）位于情绪分析的最前沿，目前只能检测到喜悦、恐惧、悲伤、厌恶和愤怒。人类感受到的情感远不止这些。嗯，大多数人都有。但随着Watson&Co变得更加细致，NLP打开了大量可公开获取的多媒体资料，供机器进行大规模分析——采集先前需要人眼才能进行解释的数据，并给出定量答案、自然语言答案或两者兼而有之。雇佣个人数据助理实现这一切的界面类似于你今天在网站上看到的客户服务聊天机器人。根据项目的不同，它可能会跨越您的其他应用程序，将您的BI分析集成到业务的各个方面，在一天中的每一点提供数据驱动的分析。想象一下你的bichatbot在角落里盘旋，就像旧的Word回形针一样（但很好），云呢拿，随时可以在闲聊、Skype会议或为Outlook日历中的活动做准备时回答问题。而不是问自己"谁是我今年销售业绩最好的人"？"点击你的数据找到答案，你就可以简单地问聊天机器人这个问题，它会给你答案，就像你在Whatsapp上问朋友一样容易。在任何环境下，在任何设备上，都可以随时获取数据。用简单的英语。观看我们与Aberdeen Research的网络研讨会，了解更多关于商业智能中的NLP，以及：推动业务线用户采用分析技术的最大挑战是帮助实现更好的决策（例如，NLP、数据准备）领先战略，利用NLP新分析方法的业务优势标签：物联网|市场趋势|自然语言处理| Sisense机器人