面对大数据分析六大困境，如何用智能搜索一招制敌？
首先以大数据分析6大困境开篇:
1、杂。购买了多套系统，甚至重复的系统，每个系统的功能也未完全使用，甚至系统缺失或闲置、缺乏有效使用，导致成本上升的同时，因系统本身的制约而失去方向。
2、阻。信息不能及时共享，需求传递存在断层，误差且随沟通层数增多而递增。从需求方，历经数据分析员，IT人员，甚至产品经理，老板等，最后从原本的土豆实现成乒乓球，耗时耗力。
3、迷。无论多简单的信息，收集起来不能有效的利用，且随着数据量的增大，不断超出人员思维极限，经验极限和算法极限，如同大海捞针，雾中取蒂。
4、飘。缺少评估体系，无法衡量数据分析结果的准确性。无法及时讨论，就算结果错误，也无法及时改正，或是由项目组的任何一个人进行接手。
5、难。以不可抗力为借口，怪体量人员，而大部分人员不太懂，不太会，不太做，书到用时方恨少。
6、虚。数据分析完成后，不知如何使用，有何实际作用，可视化怎么实现。老板看不懂，自己半桶水，客户一脸懵。看似经历了很多努力的数据分析结果，出来后却没有实际意义。
此类困境看似如远山泛景，择一而无法顾其他，亦或无一纸之画法。其实我们仔细分析会发现，上述的困境皆来自于我们作为一个人，而不是一个机器，所伴随而来的极限导致的。但随着人工智能的不断普及，这些极限，就可以被轻松突破，完成一个人类想做而做不到的事情。这里为各位分享一种技术，目前已由中科院助力研发完成，叫做中文自然语言搜索技术，我们来看看，以这种技术的旗舰产品DataFocus为例，这种技术如何解决所谓大数据分析六大困境。
我们先来通过一张动图了解一下，什么是自然语言搜索技术，请看下面动图。。
没错，当数据导入完毕后（从数据库或是零散EXCEL等），只需要和谷歌百度一样，搜索想要的需求即可秒出可视化结果。
所以，首先针对"杂”，一套具备自然语言搜索的数据分析系统，可以抵上一个大数据仓库+一个数据可视化系统+一个数据分析引擎+一个报表系统+一个机器学习引擎+一个预测系统。
无需徘徊在多套系统之间，难以权衡，甚至成本砸入水中。
第二，针对"阻”，层层沟通？不存在的。需求方直接使用此技术即可搜索自己想要的数据分析需求结果，没有断层，100%词可达意。
第三，针对"迷”，与传统的，有着大量人工工作占比的数据分析系统不同，自然语言搜索技术在亿级数据中，抓取各类“首级”犹如探囊取物，人工智能帮助需求者突破人类极限，迅速披荆斩棘。
第四，针对"飘”，搜索本身自带修正效应。比如电脑突然蓝屏，百度搜索解决方案，当搜索者发现结果不对时，会主动补充关键词或修正语义，再次搜索，直到结果正确为止，期间也没有任何修正成本。此外，少数具备自然语言搜索功能的数据分析软件，比如上图的DataFocus，具备多人协作甚至点赞投票功能，可以及时评估最好的数据看板。
第五，针对"难"。以前的数据分析，关乎技术，关乎经验，关乎时间，甚至关乎熬夜头凸。有了自然语言搜索功能后，只关乎语文是否及格而已。
第六，针对"虚"。搜索的结果是可视化，并且秒出的，这已经解决了虚的问题，解决了不会，不敢，不知道的问题，如果还有，搜索两次。那么下一步就紧接着可以根据此决策了，有了客观依据，即可运筹帷幄，决胜于千里之外。
以没有极限攻克有极限，好似无招胜有招。不仅是DataFocus，像国外的微软Power BI等也支持英文的自然语言搜索。此新技术，看似无招，看似只有一个空白的搜索框和背后的数据源，而当真正挥舞起来之后，所到之处，招招精准。
