Smartbi 10.5版本已發布，我們知道它的一大亮點是智能。比如對話式分析，幫助用戶以業務思維和業務術語，在PC端和手機端通過自然語言輸入的方式快速展現出想要洞察的數據，實現所問即所答!

針對不同的用戶，我們有不同的智能應用場景(點擊了解更多場景)：

以上場景功能都是基于自然語言分析NLA來實現，Smartbi讓用戶通過NLA能更容易地獲得數據洞見，讓智能無處不在。

那么，自然語言分析NLA到底是什么呢?

一、NLA是什么

在了解NLA之前我們首先需要認識一下NLP。

自然語言處理(Natural Language Processing，簡稱NLP)是指用計算機來處理、理解以及運用人類的自然語言(如中文、英文等)，從而實現機器和人類更平等、更流暢地溝通交流。只有當計算機具備了NLP能力，機器才算實現了真正的智能。

自然語言分析( Natural Language Analysis，簡稱NLA)是指基于NLP技術，將處理結果應用于數據分析軟件，最終實現用自然語言對信息系統中的數據進行查詢、分析等操作。簡言之，NLA讓用戶使用自然語言就可以快速獲取分析數據。

NLA的概念率先由Smartbi提出， 并獲得三項國家發明專利。

二、BI需要NLA

隨著企業使用數據的規模頻度加大，傳統BI工具已經不能滿足需求，企業需要更加敏捷和智能的BI工具來降低分析門檻，快速實現數據分析和洞察。

Gartner也把自然語言查詢評價為BI產品的15 項關鍵功能之一，并且還預測未來50%的分析查詢將通過搜索、自然語言處理或語音等方式自動生成。

連續多年入選 “Gartner增強分析代表廠商”和“Gartner中國人工智能創業公司代表廠商”的Smartbi正是看到了這些趨勢，自主研發了增強分析 NLA，期望通過引入自然語言查詢、知識圖譜、推薦算法和機器問答等人工智能技術，使得NLA可以理解用戶的數據分析需求，并幫助其快速完成分析任務，獲得數據洞見。

三、NLA原理解析

下面我們將通過NLA原理圖讓大家更清晰地了解產品，自然語言查詢引擎是如何實現讓系統通過自然語言理解用戶的分析意圖，然后給出準確的查詢分析結果。

01 完成數據建模

數據模型是查詢結果提供數據的基礎，也是知識圖譜內容關系提取的來源之一。因此，我們在使用NLA功能之前，必須要完成數據模型的構建。此外，若把數據建模和指標管理(點擊了解指標管理)結合起來，相得益彰，形成閉環，則會進一步提高查詢的準確度。

02 構建知識圖譜

知識圖譜是一個知識庫，用于對查詢的內容進行關聯分析和推理，從而讓機器了解用戶的意圖。知識圖譜的來源有兩種，一是業務補充行業領域的知識，二是從數據模型中提取關系。此外，Smartbi還支持一鍵構建知識圖譜。

03 用戶輸入

用戶支持以自然語言的方式輸入問句，比如“去年廣州賣的最好的車型和銷量”。此外還支持推薦問句，將一些最熱門、最常用的問句推薦給用戶。

04 語義解析

通過語義解決引擎，把用戶輸入問句進行解構、要素解析，轉義成類SQL的查詢定義。

05 執行查詢

調用Smartbi的查詢接口，由Smartbi查詢引擎根據獲取的查詢定義執行查詢、返回展示結果等操作。

06 圖表顯示

把查詢引擎返回的結果以圖表的方式展示。

07 結果反饋機制

產品還支持結果反饋，用戶可以反饋查詢結果正確與否并留下寶貴的意見，以便產品持續迭代優化，提高查詢準確率。

四、為什么選擇NLA

Smartbi NLA是時下前沿的數據分析技術，以“幫助企業快速洞察、降本增效，輔助決策”為目標，受到各種用戶的青睞：

幫助決策領導者，快速洞察決策

對于決策領導者來說，結合當前最新技術，簡化數據分析和查看數據的過程，實現靈活便捷數據分析，既節省報表開發的成本，又提高了分析的效率，還能快速輔助支撐決策。

降低使用門檻，加大使用范圍和頻度

對于業務人員來說，以業務的思維和術語通過自然語言輸入問句，即可自動把數據查詢出來，還能根據多輪對話探索發生的原因，實現“想什么、問什么”“問什么、顯什么”的效果，讓用戶免去學習操作的過程，真正實現分析零門檻，提高了分析效率!

降低建模成本，保證配置易用性和查詢準確性

對于前端配置者來說，無論是知識圖譜的構建、數據模型的生成等都充分考慮了操作的易用性，通過可視化的界面、簡單的操作即可實現。

對于技術人員來說，NLA通過知識圖譜關聯業務知識和數據模型，又把數據模型和指標管理結合起來。指標管理通過業務參與構建指標體系的方式，不僅降低IT人員數據建模的成本，還能結合反饋機制形成閉環，大大提高查詢的準確度。

五、NLA的應用情況

NLA相關功能一經推出便廣受客戶歡迎，目前已經應用于多個項目。

某大型保險集團領導常年采用報表來進行業務監控，但是報表分析靈活性不高，報表復用難，實施周期長，找出含有對應指標的報表也很困難。以前高管平均一天的時間只能看報表3.6次，采用Smartbi NLA的對話式分析以后，簡化數據分析和查看數據的過程，現在提升到平均一天6.2次，使用頻率和效率提升一倍。領導層通過對話式分析實現靈活便捷數據分析，輔助支撐領導決策，實現與時俱進。

某制造企業業務人員在采用其他廠商數據分析工具的時候，發現該工具無法提供業務人員的分析思路，而且其學習門檻高，使用困難。采用Smartbi NLA的對話式分析以后，通過自然語言就能進行可視化分析，大大降低了業務人員數據分析的難度，提高使用的頻率和效率。以前大概20%的業務人員會使用拖拉拽的方式進行探索性分析，完成一輪分析至少要10分鐘;現在90%以上的業務人員都使用對話式分析，推薦的問句和熱門問句讓業務人員可以找到分析的方向，這樣的分析只需要2-3分鐘即可完成一輪，使用范圍和效率提升了5倍以上。

審核編輯：湯梓紅