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在過去幾年里，大數據逐漸興起。然而，TDWI的研究表明，在那些50%的員工需要訪問企業情報工具的企業中，只有20%的員工實際使用大數據技術。部分問題是系統往往難以使用;另一個挑戰是數據素養較低。

為了解決這些問題，許多組織依靠可視化來顯示從數據中獲得的洞察。雖然一張圖片勝過千萬文字，但是這些圖表并不總是能幫上忙，仍然可能導致數據誤解，例如專業知識不足和缺乏統計思想方面的培訓等。

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所有這些都表明，試圖強迫人們提高數據素養是一場艱苦的戰斗。但是，由于人工智能(AI)的興起，特別是支持高級自然語言(高級NLG)，這實際上讓提高人們數據素養變得不那么必要了。高級NLG平臺，首先需要了解用戶想要溝通的內容。然后，這些系統執行相關分析以突出最有趣和最重要的，然后識別和訪問分析所必需的數據，***以個性化、易于理解的方式提供分析：敘述。 Gartner預測到2018年，高級NLG將被整合到大多數智能數據洞察平臺，20%的業務內容將由機器生成。

我們生活中其實就有這樣的人工智能平臺：

Alexa和會話界面的興起

想象一下，在星期六晚上坐在家里，你想了解一下自己最近的財務狀況，你可以問Alexa：我的投資是怎么做的?

Alexa：你想要一個高級別的摘要，還是直接了解詳情?

如果你回答：總結就好。

Alexa可能會回復：年初至今累計上漲5%，略高于2016年的投資回報目標。股票，債券和替代投資的組合與去年的這一時間基本相同，但您持有的現金略多于您的預期。如果你愿意，我可以投資多余的現金，并相應地重新分配你持有的投資。

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通過這樣的對話我們可以輕松地了解工作、企業，甚至自己的健康。獲取報告和進行對話之間是由區別的。雖然信息是相同的，但對話會讓這些信息以更人性化的方式進行傳播。

庫存管理

大型超市連鎖店非常關注他們的庫存，對于易腐爛的商品尤其如此，如在熟食店柜臺或農產品部門銷售的商品。因為這些商品流通快，所以是超市最有利潤的地方。對于像這樣的超市，精確地管理庫存是很重要的，絲毫差錯對利潤都會有直接影響。

管理人員非常專注于數據，如供應鏈、生產和銷售數據等。有了這些數據，庫存管理人員就能更有效地管理庫存流量。當然，問題是熟食店經理不一定能被訓練為商業分析師，更不用說數據科學家了。

如果高級NLG成為其報告過程的主要通信工具，那么與這些數據的交互就會變得更容易。

實時財務分析

這也是一個很好的例子。一家金融情報公司需要定期生成大型報告，記錄公司的績效，與內部董事會分享，然后做出對金融機構環境有廣泛影響的決策。采用傳統方式，要生成這樣的分析報告，至少需要兩個小時，而NLG則在幾秒內就完成了。高級NLG不僅僅能讀圖表而且能讓計算機自動編寫報告。通過自動化研究，分析人員可以專注于提高報告的定性分析水平，使公司做出更明智的決定。

呼叫中心培訓

大公司通常都有一個大型呼叫中心。有些金融服務企業的呼叫中心甚至有數萬名員工。要管理這樣一個龐大的隊伍不是一件簡單的事情。

在這樣規模的部門中，經理可能沒有時間或資源來進行頻繁的績效評估和提供持續的個性化培訓。雖然絕大多數經理認為績效和培訓是很有價值的。除此之外，人們不想通過數字和圖表說明自己的表現如何，員工更希望獲得“糾正反饋”，以及探索更好的工作方式的建議。

借助先進的NLG，可以自動分析績效和呼叫活動數據，每周生成個性化的培訓報告，以簡單和對話的方式傳達到每個工作人員。

人們總是喜歡通過故事和語言溝通，大數據時代依然如此。