周四，MicroStrategy发布了新的生成式AI功能，使客户能够在员工的工作流程中嵌入AI驱动的洞察。
该供应商于2019年首次推出了HyperIntelligence，这是一款零点击嵌入式分析工具，可在用户工作时向他们提供商业智能洞察。五年后的2024年3月，MicroStrategy又发布了Auto，这是一款可嵌入的生成式AI驱动的机器人，使用户能够在任何应用程序内通过自然语言与数据进行交互。
这些新的AI驱动的洞察作为最新MicroStrategy One版本的一部分，结合了HyperIntelligence和Auto。两者结合，使用户能够利用Auto的生成式AI功能，更深入地挖掘从HyperIntelligence接收到的洞察。
根据Constellation Research的分析师Doug Henschen表示，鉴于MicroStrategy平台上已经分别存在HyperIntelligence和Auto，将两者结合是合乎逻辑的。
“将这两项技术结合在一起是显而易见的下一步，”他说。“Auto的GenAI技术简化了自然语言能力的交付，减少了（如果不是完全消除的话）所有以前所需的语言整理和管理工作。”
位于弗吉尼亚州泰森角的MicroStrategy是一家长期独立的分析供应商，与许多同行一样，最近也将生成式AI作为产品开发的焦点。
该供应商于2023年10月推出了其首批生成式AI功能，包括自然语言查询和解释，以及生成用于创建数据表和在数据库中工作的代码的自然语言。随后在3月发布了Auto，将MicroStrategy的生成式AI功能扩展到BI环境之外，并使其可嵌入。
到目前为止，MicroStrategy公布的所有生成式AI功能，包括新的AI驱动的洞察，都已普遍可用，这使其与一些同行区分开来。
虽然其他供应商如Qlik、Tableau和ThoughtSpot也类似地引入了生成式AI功能，但在首次公布时都处于预览阶段的某个阶段。一些竞争对手推出的工具仍处于预览状态，但许多其他工具如Tableau的Pulse和Domo的AI Model Management现已普遍可用。
然而，尽管一些生成式AI工具已普遍可用，但由于它们仍然相对较新，因此采用率有限。根据Henschen的说法，目前还没有任何供应商获得显著的竞争优势。
“这是一场供应商吹嘘权利的竞赛，MicroStrategy是其中的领导者之一，”Henschen说。“但真正重要的是客户采用率和客户在功能中找到的价值。我认为我们仍处于客户采用的早期阶段。”
企业在使用生成式AI时可能会获得这七项好处。
新功能
组织内部的分析使用长期以来一直是经过培训的数据专家的领域，研究发现，只有大约四分之一到三分之一的员工会在工作中分析数据。
主要原因是分析和数据管理平台难以使用，因为大多数任务需要编写代码，而且需要数据素养培训来解读报告、仪表板、模型和其他数据产品。
将分析扩展到更多潜在用户的两种方法是嵌入式BI和自然语言处理（NLP）。
嵌入式BI将数据直接传递给用户，使他们无需在BI平台和工作应用程序之间切换，同时也减少了需要了解代码的需求，直接向他们传递相关数据。与此同时，NLP使用户能够使用自然语言而不是代码与数据进行交互。
然而，两者都有缺点，阻止了它们几乎使组织内的任何人都能获得分析功能。数据管理和分析供应商开发的NLP工具词汇量有限，因此它们无法实现真正的自然语言交互，而嵌入式BI仍然需要数据素养培训。
生成式AI通过实现真正的自然语言交互与解读意图的能力改变了这一现状。因此，生成式AI已成为数据管理和分析领域一年多来的主要趋势，许多供应商正在开发能够使用专有数据的生成式AI工具。
然而，大多数数据管理和分析供应商正在开发的生成式AI工具只能在数据管理和BI环境中使用，不可嵌入。
MicroStrategy首先通过推出Auto机器人将生成式AI和嵌入式BI结合起来。现在，它正在向这种嵌入式生成式AI中添加洞察传递功能。
HyperIntelligence使用Hyper Cards在用户工作时向他们提供上下文洞察。Hyper Cards是信息框，当用户将鼠标悬停在文本上时会出现。
例如，在通过电子邮件或Slack、Microsoft Teams等平台与客户通信时，用户可以将鼠标悬停在客户名称上以获取有关他们的信息和过去的交互记录。
现在，除了从Hyper Card获取一组事实外，用户还可以与Card进行交互。他们可以提出问题，然后通过提出后续问题来更深入地了解信息。
“我们已经将AI注入HyperIntelligence，”MicroStrategy的首席产品官Saurabh Abhyankar说。“现在，HyperIntelligence不仅即时、上下文相关，而且在你正在使用的应用程序中需要时就会出现。除了那套直接的信息外，现在幕后还有一个完整的AI机器人。”
Abhyankar表示，企业通过结合HyperIntelligence和Auto使用的一个例子是营销线索生成。
通过在Salesforce中将鼠标悬停在客户名称上并使用Hyper Card从Marketo获取有关该客户过去线索的信息，用户现在可以询问这些线索来自哪些营销活动以及这些线索的主要联系人是谁。然后，他们可以与这些联系人跟进，以潜在地建立新的销售关系。
“基本价值主张是节省时间和精力，”Abhyankar说，并指出每年每个用户节省的时间可能相当于几千美元。“但还有额外的好处——价值创造——这很难量化……但可能相当可观。”
根据TechTarget企业策略组的分析师Mike Leone表示，鉴于其在用户工作上下文中提供洞察的潜力，HyperIntelligence和Auto的结合非常有用。
“最能引起客户共鸣的是洞察的上下文传递——这是关键，”他说。“我们几乎看到每个分析供应商都在提供某种形式的GenAI聊天机器人。但许多都缺乏必要的定制化和个性化，以快速获得对单个用户最重要的洞察。”
同样重要的是，洞察将在用户无需在不同应用程序之间切换的情况下传递，Leone继续说道。
“MicroStrategy将采用的传递机制……是有价值的，”他说。“这里的目标是消除我们看到的许多嵌入式聊天工具中的多步骤来回操作，并为人们最想要的洞察提供快捷方式。”
在供应商吹嘘权利的竞赛中，MicroStrategy是其中的佼佼者。但真正重要的是客户采用率和客户在功能中找到的价值。我认为我们仍处于客户采用的早期阶段。——Doug Henschen，Constellation Research分析师
虽然对MicroStrategy客户有益，并且是两种现有功能的合理组合，但通过Hyper Cards传递AI驱动的洞察并不适合所有MicroStrategy用户，根据Henschen表示。
HyperIntelligence是一个基于浏览器的超链接系统，需要浏览器插件。这种组合可能导致处理必须保密的敏感信息的组织避免使用该功能。此外，HyperIntelligence需要设置Hyper Cards。虽然这是一个简单的无代码过程，但这可能导致一些组织选择其他向最终用户传递数据的方式。
“一些客户仍然坚持使用传统的仪表板、数据可视化和数据故事，”Henschen说。
除了HyperIntelligence中的AI驱动洞察外，最新的MicroStrategy One版本还包括对供应商语义网络的改进，旨在帮助Auto更好地了解各个组织；一个按钮，使用户能够对生成式AI响应提供反馈，以便Auto可以学习；以及对核心功能的改进，如过滤和Microsoft Office集成。
展望未来
MicroStrategy将Auto的生成式AI功能添加到HyperIntelligence的推动力部分来自客户的请求，即将两者结合，以及MicroStrategy认识到用户不需要另一个单独的功能，根据Abhyankar表示。
“没有人需要另一个应用程序，”他说。“没有人需要另一个目的地。他们已经不堪重负了。”
到目前为止，大多数生成式AI工具都是用户需要访问的另一个环境。MicroStrategy旨在将生成式AI带到客户工作的大部分地方。将Auto的功能添加到HyperIntelligence是实现这一目标的一种方式。供应商的路线图中还有更多方式。
“在未来12个月内，您将看到我们在用户需要时以上下文方式向用户提供分析并随后退出方面投入巨资，”Abhyankar说。“这不是你应该去的地方。”
关于生成式AI，Auto驱动的数据建模正在开发中，他继续说道。除了生成式AI之外，MicroStrategy的产品开发计划还包括改进MicroStrategy One与其他数据平台的互操作性，为其基于云的平台提供更多部署选择，并更多地向前线工作者提供数据。
“我们真的认为[赋权前线工作者]是一个真正的机会，”Abhyankar说。“我们认为这是一个尚未开发的市场。”
Eric Avidon是TechTarget编辑部的资深新闻撰稿人，也是一名拥有25多年经验的记者。他负责报道分析和数据管理。
相关文章
