近年来，自然语言处理技术取得了巨大进步。当应用于决策智能时，用户可以通过文本或语音以人类语言进行查询或分析。例如，人们可以向决策智能软件询问诸如“为什么纽约的销售额下降了？”之类的问题，并收到清晰的答复以及引人注目的可视化效果。
因此，业务用户可以得到他们需要的答案，以充 厄瓜多尔电话号码数据 分了解正在发生的事情，而无需手动执行复杂的分析。所有部门的人员都可以弄清楚为什么某些指标会发生变化，或者为什么绩效在一段时间内会下降。 自然语言处理 通过让更多人（无论其技术水平如何）能够使用高级分析功能，实现数据分析的民主化。
大规模机器学习
基于民主化理念，决策智能软件支持技能提升计划，以便所有员工都能帮助驾驭更大的数据生态系统。凭借大规模部署机器学习的能力，企业可以通过为更多利益相关者配备易于使用的分析工具来克服技术技能短缺的问题。
当更多人能够使用机器学习时，组织可以缩小当今困扰许多企业的洞察力差距。数据科学家和数据工程师不再承担在整个组织中提供数据洞察力的唯一责任，业务用户可以参与发现新洞察力的迭代过程。