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前不久 ， 美国增强BI明星公司ThoughtSpot再完成1亿美元融资 ， 投后估值达42亿美元 ， 成为2022年最受瞩目的美国IPO热门之一 。
与一般BI软件不同 ， ThoughtSpot 将终端用户瞄向一线普通员工 ， 而不是工程师 ， 致力于“让普通员工轻松做出专家研究员一样的数据分析” 。
凭借这一优势 ， ThoughtSpot迅速俘获了沃尔玛、英国电信、戴姆勒等客户 ， 并与 Snowflake、Databricks、Amazon Web Services等领先企业进行了整合和合作 。 更是在2019年杀进Gartner的商业智能及分析平台魔力象限中 ， 打破了Microsoft、Tableau、Qlikview连续3年垄断领导者的局面 ， 也让新一代BI的巨大潜力被外界看到 。
以ThoughtSpot为代表的新一代BI采用的技术路径 ， 不仅降低了其使用门槛 ， 操作更便捷 ， 效率更高 ， 还降低了其自身产品的构建难度 ， 不需做大量预设性索引罗列 ， 而仅需要通过“关系分析”即可实现自动索引 。
事实上 ， 国内也有一家与ThoughtSpot相同愿景并采取了相似技术路径的新一代BI公司——欧拉认知智能科技有限公司（简称：欧拉认知智能） 。 它创建于2019年 ， 核心团队拥有超过15年的图计算与数据智能工业实践经验 ， 基于实时图计算打造出的增强分析平台 ， 像Google、百度一样 ， 只要输入“你心中的数据问题”一键就能获得数据分析图表、结论、推理结果等信息 。

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- 欧拉认知智能产品主页 -
面对大型客户与中小客户的普遍需求 ， 欧拉认知智能推出了“平台+云”的策略 ， 无论是大型集团、中小型企业都可以利用欧拉认知智能的产品 ， 实现问一句数据就在眼前 。 不仅仅实现了降本增效 ， 更重要的是它降低了数据应用的门槛 ， 让人人都能“随时随地随需”获得数据价值 。
图计算引擎降低使用门槛
2012年 ， 大数据成为各行业流行词 。 离开中科院软件所的王绪刚 ， 加入国内知名数据营销公司担任首席科学家 ， 带领团队开发推荐引擎进行社交数据挖掘和预测 。 然而过程中 ， 王绪刚及团队发现广告创意团队还有着大量数据分析报告的工作需要他们支持 。
逐渐地王绪刚和团队摸索出了其中的规律 ， 将这部分工作与此前研发的社交分析图计算引擎进行了整合 。 如此广告创意团队便可直接搜索关键词 ， 根据关键词找到相关内容 ， 然后根据其分析的维度和指标 ， 筛选出洞察结果 ， 再进行投放等工作 。
此举不仅缩短了操作时间 ， 提高了公司运营效率 ， 节省人力和时间成本 ， “这部分工作的技术支持人员从原来的20人降到了4人”；还有利于业务人员养成数据决策的习惯 。
近10年的国内数字化建设 ， 让“数据中台”概念在2019年爆火 。 然而数据价值的发挥仍然受制于业务沟通与技术开发的效率 。 此时 ， 王绪刚意识到市场越来越需要一款面向业务人员的数据决策工具 ， “它应该就像一个数字机器人一样 ， 在需要数据决策的场景中无处不在 。 ”
2019年 ， 王绪刚与核心团队创立了欧拉认知智能 ， 迅速地投入到新一代增强分析产品的研发工作中 ， 并在2020年推向市场落地应用 。
由于在研发之初欧拉认知智能确立了两点构架原则 。 首先 ， 保存最细颗粒度的业务语义数据 ， 而不是经过加工和计算的数据 ， 使用者可以按照更直观业务逻辑访问数据 ， 以将业务人员使用的门槛降到最低；第二 ， 预先考虑数据之间的关联性 ， 避免大量的join操作 ， 如此数据分析可以实时完成 ， 以达到随需获取的目的 。