近日, 全球权威的顾问咨询公司 Gartner 发布《 Hype Cycle for ICT in China, 2021 》报告（ 2021 年中国 ICT 技术成熟度曲线报告）， 思迈特软件Smartbi 作为国内知名的 BI 厂商，凭借 Smartbi 一体化大数据分析平台，再次入选增强数据分析代表厂商（ Augmented Data and Analytics Sample Vendor ）。

Gartner 对增强数据分析的解读

技术成熟度曲线是Gartner 为企业提供的评估新技术成熟度的典型工具，主要用来帮助客户跟踪技术的成熟度和未来潜力。从 Gartner 发布的 2021 技术成熟度曲线上可以看出，增强数据分析技术正处于“ Innovation Trigger （萌芽期）”。在这个阶段，企业开始有这方面的技术需求，一批拥有探索精神的厂商不断研发实践， 整个市场处于“蓄势待发”的状态。 Smartbi 连续两年成功入选 Gartner 增强数据分析代表厂商，是市场对 Smartbi 的充分认可和肯定。

报告认为，增强数据分析包括机器学习(ML) 和人工智能 (AI) ，在统一的平台上提供数据管理和分析能力。它通过将 ML 和 AI 应用于现有的操作流程中，使数据管理和分析自动化，从而更有效地进行数据分析。它使更多的用户获得更深入的洞察力，减少了当前依赖 IT 处理所带来的效率问题和口径偏差。

Smartbi 对增强数据分析的践行

Smartbi 一直都在践行这一理念，从增强数据管理，到数据挖掘建模，再到自然语言分析，都是致力于解决用户在数据分析中遇到的挑战。采用 ML 和 AI 技术，提供更加智能和易用的工具，帮助更多的用户更深入地自助分析数据，提高分析效率。

01 增强数据管理

Smartbi V10 的数据模型，集成一体化的 ETL ，无需独立部署就可以使用，并且完全可视化操作，业务人员也能参与。在 Smartbi ETL 中，除了支持常规的行处理、列处理、聚合、关联之外，还应用 ML 技术扩大数据准备的能力，包括：数据降维、 Onehot 编码、聚类、分类、回归、神经网络等算子，甚至还支持通过 Python 扩展赋予用户更强的数据再加工能力。

02 数据挖掘建模

Smartbi 数据挖掘建模提供一站式的数据挖掘服务，涵盖数据预处理、机器学习算法应用、模型训练、评估、部署、服务发布全生命周期。它汇集 50+ 种数据挖掘算法组件，能灵活建立业务模型流程，包含基本的数据特征处理、分类、聚类、关联、回归、深度学习算法，以及支持 Java 和 Python 算法扩展。

为了进一步降低ML 的使用门槛， Smartbi V10 还支持使用 AutoML 功能快速创建数据挖掘实验，自动化完成更多的工作。在新建回归、分类或聚类实验时，只需配置数据源、算法、特征的设置项，系统可快速自动生成实验。

全新引擎，全新操控，Smartbi V10 开启 BI 新征程！

03 自然语言 的数据 分析

Smartbi 提供基于 AI 技术的自然语言分析，用户可通过 “ 智能小麦 ” 对系统发出语音指令，解放双手完成打开报表、切换参数、探索分析等操作，进一步降低了数据分析的使用门槛，使得 BI 能够扩展到更多的用户群体。

下一步，不光是简单的图表查询，Smartbi 自然语言分析还将支持智能推荐能力，以及更多的计算能力，比如同比环比，甚至是预测分析能力。

由此可见，正是对增强数据分析的不断践行，对ML/AI 技术在 BI 领域的不断探索， Smartbi 才得以连续两年入选 Gartner 增强数据分析代表厂商。