其次，是對知識的依賴。人類社會發展到今天，各個學科、行業都積纍瞭自己的知識，這些知識如果運用到數據分析中，需要事先積纍、吸收、融匯貫通，需要付齣大量的努力。能不能讓工具代替人去消化這些知識，降低知識運用的門檻，是第二個問題。

最後，是對環境的依賴。我們相信數據積纍到一定規模，結閤企業的知識曆史數據，就能實現智能化的知識共享。但是運用知識的環境是紛繁復雜的，如何讓基於一個係統分析形成的知識能夠快速分享到另一個係統中産生價值，這是目前的BI缺少的能力，解決這個問題，企業纔真正具備動態學習和積纍的能力。

“按照“DIKW”模型理論，BI不能停留在數據階段，做統計與可視化，而要專注於把數據轉變為知識。下一代BI與人的關係，應該是BI工具去數據中總結知識，人把知識和業務結閤，産齣智慧，創造價值。”劉超說道。

這就是nextionBI的産品設計理念。

增強分析與機器學習算法 nextionBI的隱形巨擘

麵嚮知識的BI該如何設計？對於nextionBI的AI能力，我們的設計是“ 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你不會感知到它，當它不工作瞭，你纔會強烈地感到不適。

數睿數據AI科學傢車文彬博士

我們在nextionBI的很多功能組件裏都封裝瞭AI 算法，在看不到的地方，有更多的自動化和智能化。比如數據分析模型提供瞭時序分析、預測、分類、聚類這些通用算法，用戶過去想做一些預測或分類，都需要機器學習的一些模型訓練，現在用戶隻需要開箱即用，很快的一鍵操作就可以完成三維/時序/圖譜等分析。

數據分析儀的另一大亮點是基於NLG（自然語言生成）的智能數據解讀，解讀也是自然語言式的，讓枯燥乏味的數據自動說人話，對於數據不敏感人群可以提供友好的數據解讀輔助。當數據量和維度都比較繁多的時候，智能數據解讀可以快速告訴你數據的分布是什麼樣的，有哪些特徵，特徵之間是否有隱形關聯？關聯程度怎麼樣？整體數據分布是否有空值？

總而言之，增強分析就是盡量減少數據工程師的工作，釋放數據分析師的能力，讓機器替代開發者去完成很多事情。

數據取之於民 分析的自主權也要還之於民

把AI融入nextionBI 的能力引擎，絕不是為打造功能而打造，而是讓産品設計的各個細節都讓用戶覺得非常舒服。比如nextionBI的導航式入口讓用戶花數十秒就可以完成從數據接入、數據準備到簡單的數據分析。

日常生産中像生産/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麵錶現卓越，在各個不同維度裏都可以很好地擬閤過去的數據，得到一個完全擬閤好的、肉眼可見的預測結果。我們調研的有些産品隻在數據顆粒度比較小的纔能預測齣來，顆粒比較大就有可能就變成直綫瞭。” 數睿數據AI科學傢車文彬博士介紹到。

周期探測和趨勢探測而言，先不談部分BI平台根本不具備這個能力，即便有限製也比較“死”，隻能按季度/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做到瞭真正把分析的自主權還給用戶，不是讓用戶匹配工具，而是讓工具保持進化，支持用戶去做想做的事情。

如何應對“中國式復雜報錶”重視復雜性問題的係統解決方案

大傢都知道中國式報錶格式復雜、信息量大，習慣在單元格中加個斜綫來區分行和列的信息，一張excel錶就承載瞭很多細分層次的數據源。錶樣復雜、取數復雜、跨組過濾的報錶…nextionBI在滿足業務人員進行靈活但規則的自助分析的同時，支持復雜報錶的開發和處理，讓數據資産秒變可視圖錶！

例如在報錶中將城市通過地區來進行分組，並將不同商品類彆的銷售額再根據購買用戶類型進行細分。設置過濾條件，對數據單元格和閤計單元格分彆進行字體、顔色、高亮等樣式配置，方便直觀發現和突齣數據。

如果橫縱坐標體現的維度過於單一，用戶在分析的時候很有可能會被動忽視隱藏在報錶中的重要知識或事實。而nextionBI支持匯總多個報錶的不同維度，在一張錶裏體現，提供顔色、標簽、大小三類標記能力，幫助用戶更充分地理解業務關係，更容易地識彆數據特徵、發現數據價值。

同舟之道 渠道政策與服務模式

發布會的最後環節，數睿數據副總裁李爭輝先生介紹瞭nextionBI的渠道閤作政策。我們相信未來BI市場一定會切分得越來越細，擅長的人做擅長的事，數睿數據擅長的是大數據技術和産品研發，我們是産品型公司，不是項目型/方案型公司。因此我們不簽直客，將綫索商機免費分配給渠道夥伴。

一套奔赴數字創新藍海的理念、方法論、工具平台已經展開全圖景。如果你願意“瞭解更深 懂得更多”，請訪問nextionBI官網申請産品試用，大傢在使用過程中有任何問題，隻要是非業務方麵的需求，數睿數據對通用功能都提供免費的研發技術支持，歡迎大傢多使用，多提寶貴建議。