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。

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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。

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03 自然语言分析

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。

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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。