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Tableau發布數據趨勢報告：AI 將從抽象的概念轉變為可操作的技術。

疫情引發了很多未知因素，帶來了很多不確定性，唯一確定的是企業領導意識到需要去變革應對挑戰迎接新的機遇。

“疫情促使企業必須要考慮如何快速轉變，去升級他們整體的領域，把工作變得更高效，把每一個商業決策變得更明智。國內外的CEO、CIO，他們比以往任何時間都更加意識到數字化轉型的重要性。”Tableau大中華區總裁葉松林介紹，數據是整個數字化的基石，有數據才能夠驅動整個數字化轉型的過程。在當下，使用數據進行決策比以往任何一個時間都更重要，關乎到公司是否持續運作。

日前Tableau發布了2020年數據趨勢報告，總結了六大趨勢，涉及數據文化、數據素養、數據管理、AI、講述數據故事和數據公平。近幾年AI與BI的融合趨勢越來越明顯，以AI驅動的BI被視作明日之光，關乎未來，Tableau認為未來AI將從抽象的概念轉變為可操作的技術，但是AI在BI領域的應用情況以及AI本身存在的偏見問題存在著爭議，本文將就相關方面做個簡單探討。

數據：BI是人看數據，AI是機器看數據

商業智能（Business Intelligence，簡稱BI）的概念最早是Gartner Group的Howard Dresner于上個世紀90年代提出。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。目前，BI通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，最早在1956年的達特茅斯會議上被提出，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。60年來歷經三大浪潮，近年來，隨著AI三要素數據、算法、算力的發展，AI有了一定的落地。

Gartner 研究表明：到 2020 年，85％ 的首席信息官將通過購買、構建和外包等方式試點人工智能項目。而根據Gartner在2019年的預測，2020年在BI中引入增強分析、自然語言處理和語音生成的AI技術將是主流。

Tableau的2020年數據趨勢報告也指出，AI將從抽象的概念轉變為可操作的技術，組織需要關注他們對AI的“共同愿景”，或者AI和機器學習如何適應現有的流程和團隊結構，從而為知識共享提供支持。領域專家目前正在圍繞機器學習和AI開展戰略對話，以確保最終的建議有用并且可操作。領域專家將發揮關鍵作用，利用自己的人際關系和領域專長，將這些 AI 項目的成果應用到跨部門和團隊的實際操作之中，引領 AI 用例進入下一階段的成長。

AI驅動BI發展，兩者不斷融合，不過兩者之間還是有很大的不同。“AI和BI有一個很大的差別點，BI是主要人判讀數據，AI主要機器判讀數據，用機器算法的方式從數據里面去產生一些見解或者發現一些規律。”Tableau高級顧問高云龍指出。

Tableau的產品越來越多融入了AI，主要體現在三個方面，一是人機數據交互模式方面引入了NLP，進行數據交互時無需像過去那樣用鼠標拖拽或者簡單編程，可以直接像使用搜索引擎一樣，在一個搜索框輸入問題就即可得到想要的數據；二是自動化的數據解釋，人可以通過可視化報表看數據，會發現數據異常點。傳統BI人工查詢數據異常原因需要很長時間，通過數據解釋的算法模型，能夠自動把異常數據及所有維度進行分析，用統計學的方法找出異常原因；三是智能推薦，如在企業里若人的決策很多，大量的人在使用數據時，很多企業有各種數據報告，多樣的數據源在BI系統上已形成非常龐大的規模體系此時不容易找到所需報表，AI系統會根據角色、過去訪問行為智能化推薦，提高使用效率。

以上三點也是現在BI廠商重點關注的和發力的三個AI應用方向，也有研究表明國內外數字化程度有別，目前國內企業對BI＋AI的應用還處在一個非常初級的階段。

而隨著越來越多的AI走入企業，“偏見”問題也受到越來越多的關注。