美国商业分析软件公司Sisense认为，机器学习算法可以提高数据发现体验，这一举措很快将成为自助服务分析的新标准。 如今无论是手机、手表还是冰箱，一切都是“智能”的，当然商业智能也应该如此。 Sisense位于纽约的公司已将其称为Pulse的新软件包添加到其BI和分析软件中。Pulse是一种智能数据发现引擎，利用机器学习算法来检查数据集，并为用户自动生成报告，突出显示有趣的信息，如异常值。 Sisense是一种基于云的软件即服务产品，可让用户从各种来源导入数据，并设置仪表板以跟踪关键性能指标。新功能允许用户在自动驾驶仪上处理事情。用户可以订阅报告，当数据开始变化或预定义的阈值通过时，可以自动通知用户。 由于Pulse工具是使用机器学习算法构建的，因此可以随时间调整用户偏好和数据集的通知。 IT咨询公司Envision使用Sisense大约有一年的时间，既用于内部操作，也帮助客户建立并运行该工具。在内部，管理人员使用它来追踪工作人员的工作时间，以确保他们符合帐单要求，并跟踪营销支出的影响以及其他用例。 Envision的所有者Todd Knapp表示，Pulse的智能数据发现功能已经将高级分析洞察力降低了高度，并使其公司的任何人都可以从数据中获取有用的信息。 “我们公司的知名度达到了前所未有的水平，”他说。 BI世界越来越多地朝着这种智能数据发现的方向发展。在过去十年中，BI厂商期望利用自助服务的趋势，简化工具是首要任务。但现在，易于使用的自助服务工具已成为标准，供应商正在寻找新的出路。 机器学习能力的最新进展使智能数据发现成为一个潜在的热点领域。商业智能和分析平台Gartner魔力象限预测到2020年，约50％的分析查询将使用高级搜索或自然语言处理。所有这些方法都依赖机器学习。 Gartner分析师Jim Hare谈到这一趋势时表示，BI供应商很快将面临巨大的压力来接受这种功能或风险。“智能数据发现已经开始改变整个市场，”他说。