MicroStrategy于周二推出了其最新的平台更新，新增了生成性AI功能，旨在提供更准确的查询响应，并使客户能够在工作流程中使用生成性AI。
此外，MicroStrategy One平台现在还包括基于生成性AI的数据可视化和文本的自然语言摘要等新功能。
MicroStrategy是最早发布普遍可用生成性AI功能的分析供应商之一，2023年10月推出了MicroStrategy AI。自推出以来，该套件包括Auto，这是一个AI助手，允许用户使用自然语言查询数据，生成代码以准备和分析数据，并自动化仪表板开发。
最新的MicroStrategy平台更新标志着MicroStrategy AI一周年，并继续展示该供应商在开发其AI套件方面的进展，TechTarget企业战略组分析师迈克·莱昂（Mike Leone）表示。
“这是一个稳健的增量发布，进一步增强了MicroStrategy AI的能力，”他说。“他们在此次发布中确实优先考虑了便利性和信任。”
MicroStrategy总部位于弗吉尼亚州泰森角，是一家长期独立的分析供应商，其竞争对手包括Domo、Qlik、Tableau、ThoughtSpot和微软的Power BI。
自首次推出MicroStrategy AI以来，该供应商增加了AI可解释性等功能，旨在通过提供解释来增强对生成性AI输出的信任，展示Auto如何得出其响应，并使用户能够在员工工作流程中嵌入Auto。
企业在使用生成性AI时可能会获得这七大好处。
新功能
自OpenAI推出ChatGPT以来，生成性AI已成为数据管理和分析的主导趋势，带来了大型语言模型能力的显著提升。
生成性AI的两个主要潜在好处是真正的自然语言处理，使任何技能水平的员工都能查询和分析数据以做出决策，以及使数据专家更高效的流程自动化。
因此，MicroStrategy、Domo和Qlik等供应商创建了套件，使客户能够轻松将生成性AI功能与其专有数据结合，以开发理解其业务的工具。
然而，准确性一直是生成性AI工具的问题。即使经过高质量数据的训练，生成性AI模型和应用有时也会产生错误甚至离奇的响应，这被称为AI幻觉。
数据质量有助于减少幻觉的可能性。数据量也是如此——模型或应用训练的高质量数据越多，产生虚假响应的可能性就越小。但它们并非万无一失，这也是MicroStrategy提供解释以展示Auto如何得出响应的原因之一。
现在，通过将支撑Auto AI的大型语言模型升级到OpenAI的GPT-4o，MicroStrategy希望进一步提高生成性AI响应的准确性，使其更具可信度。借助与企业专有数据协同工作的GPT-4o，Auto现在更好地理解用户查询的上下文，从而提供更相关和准确的响应。
除了试图提高Auto响应的准确性，新的MicroStrategy AI功能还包括Auto for Teams，这是一个集成，允许用户直接在Microsoft Teams中查询Auto，从而无需离开协作环境即可处理数据。
该套件还包括Auto Narratives，这是一个提供自动生成的文本和可视化摘要的工具，为用户提供与其使用数据相关的上下文。它还有一个功能，允许开发人员使用多个数据集训练机器人，而无需先将数据合并为一个统一的数据集。
根据莱昂的说法，这些都是重要的功能，将使MicroStrategy客户受益。
“我认为任何使用Teams的人都会欣赏Auto for Teams这一功能：只需向某个主题的专家发送消息，即可获得相关响应，”他说。“而……Auto Narratives确实体现了可解释性的重要性。让更多人理解数据仍然是企业的关键领域，这为其提供了可靠的捷径。”
随着MicroStrategy向MicroStrategy AI添加新功能并尝试改进现有功能，客户反馈是决定在特定平台更新中展示哪些功能的主要动力，供应商的市场战略副总裁佩吉·苏·沃瑟森（PeggySue Werthessen）表示。
“这些增强功能的推动力是与我们的客户直接合作，了解生成性AI如何提供真正的商业价值，”她说。
沃瑟森补充说，MicroStrategy还在不断努力确保其平台“可访问、灵活，并具备可靠性和可扩展性，以支持苛刻的用例”。
除了新的MicroStrategy AI功能外，新的MicroStrategy One功能还包括以下内容：
- 与Microsoft Office 365的新集成，使用户能够将整个仪表板和其他数据资产导入Excel和PowerPoint演示文稿，并通过自动刷新保持这些数据资产的最新状态。
- 与Tableau的连接器，使联合客户能够在Tableau环境中访问MicroStrategy数据集。
- Python操作按钮，这一功能允许用户在MicroStrategy仪表板中自动化Salesforce和Workday等第三方应用中的Python工作流程。
根据沃瑟森的说法，Python操作按钮尤为值得注意。
“这意味着前线知识工作者可以通过单击按钮启动列表中单个项目的工作流程，”她说。
下一步
随着最新的MicroStrategy One更新现已推出，包括新的生成性AI功能，供应商的优先事项之一将是开发一个由生成性AI驱动的数据建模工具，沃瑟森表示。
“Auto数据建模目前处于私有预览阶段，将成为MicroStrategy AI的下一个重要补充之一，”沃瑟森说。
“在接下来的几个季度，我们将与有限的客户群合作，以完善这一能力，”她补充道。
除了生成性AI，MicroStrategy还为客户提供在他们选择的云上使用其平台的灵活性。为此，供应商继续调整其云原生架构，以确保在AWS、Google Cloud和Microsoft Azure上完全部署。
与此同时，莱昂建议MicroStrategy通过增加更多集成来进一步推进其AI套件。
正如Auto for Teams使MicroStrategy和Teams的联合用户能够在其协作工作流程中受益于AI一样，Auto与其他工具之间的集成将进一步扩大其覆盖面。
“扩展这些集成对于让更多用户体验MicroStrategy AI和Auto的强大功能至关重要。此外，推动更多集成以启用行动将对未来极具价值，”莱昂说。
埃里克·阿维登（Eric Avidon）是TechTarget编辑部的高级新闻撰稿人，拥有超过25年的新闻经验。他专注于分析和数据管理。
