自然语言处理 (NLP) 对组织内的生产力和决策质量的影响怎么强调都不为过。随着简化的搜索分析扩展到企业的各个角落，企业可以期望企业用户接受高级分析并且在这样做的过程中，成为组织的更多资产。

Gartner 报告题为“增强分析是数据和分析的未来”，于 2018 年 10 月 31 日发布，包括以下战略假设：

到 2021 年，会话分析和自然语言处理 (NLP) 将把分析和 BI 的采用率从 32% 的员工提高到超过 50% 的组织员工，包括新类别的用户，尤其是在前台。
到 2020 年，50% 的分析查询将通过搜索、NLP 或语音生成，或者将自动生成。
消费者和企业用户都使用过 自然语言处理 搜索和查找信息，对于商业用户来说，人们越来越期望搜索分析将像谷歌和其他社交网络公司和搜索引擎提供的搜索机制一样简单易用。

那么，什么是 搜索分析 今天？这是一个允许具有平均技术技能的业务用户在简单环境中利用复杂算法和技术的过程。借助基于自然语言处理的搜索功能，用户无需滚动菜单和导航。他们可以简单地以自然语言输入搜索查询，系统将翻译该查询，并以适当的形式以自然语言返回结果，例如可视化、表格、数字或描述。

致力于这些类型的先进的企业 数据分析 工具可以受益于对数据和目标的共同理解、改进的决策制定、基于事实的分析，避免猜测，并允许在组织的各个层面进行精细的规划和预测。数据科学家和专业分析师可以专注于需要 100% 准确度的战略问题和分析项目，而业务用户则可以享受提高准确性、提高生产力以及易于数据共享和协作的好处。

用户提出一个简单的问题并得到一个简单的答案。例如，业务用户可能会使用自然语言创建以下搜索：“John Smith 2017 年的产品销售额与 2016 年的产品销售额相比如何？”

会话分析和自然语言处理 (NLP) 将提高每个业务用户的知识和技能，并教育每个用户了解指标和分析的重要性，因此每个业务用户都将成为重要的业务资产。

通过简化 搜索分析，企业将简化和改进规划、预测和利用竞争机会，人力资本和资源将得到优化。

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