Dankzij ontwikkelingen in NLP-systemen kan iedereen op een natuurlijke manier communiceren met data.
Natuurlijke-taalverwerking (NLP, Natural Language Processing) koppelt computerwetenschap aan linguïstiek, zodat computers menselijke communicatie beter kunnen interpreteren. BI-leveranciers bieden tegenwoordig natuurlijke-taalinterfaces aan voor visualisaties, zodat gebruikers op natuurlijke wijze met hun data kunnen werken en vragen kunnen stellen zodra deze ontstaan, zonder over grondige kennis over de BI-tool te hoeven beschikken.
Binnen de context van moderne BI wordt natuurlijke taal toegepast ter ondersteuning voor de analytische conversatie. Analytische conversatie wordt gedefinieerd als de interactie tussen mens en systeem over data. Het systeem onttrekt context uit de conversatie om daarmee de bedoeling van de gebruiker achter een query te doorgronden en de dialoog voort te zetten, waarbij een meer natuurlijke, conversationele ervaring wordt geboden. Als een persoon bijvoorbeeld een vervolgvraag heeft over de data, hoeft de vraag niet opnieuw te worden gesteld om dieper te graven of een onduidelijkheid te verhelderen. Je kunt een BI tool vragen om te zoeken naar 'zware aardbevingen in de omgeving van Californië’ en dan een vervolgvraag stellen, ‘En in de omgeving van Texas?, zonder in de tweede vraag te verwijzen naar aardbevingen.
Dankzij machine learning krijgen systemen na verloop van tijd diepere domeinkennis van de data van een bedrijf en het soort vragen dat gebruikers stellen. "Een van de belangrijkste kenmerken van analytische conversatie is het vermijden van dichte deuren: een vraag kunnen stellen, een antwoord krijgen en voortborduren op de oorspronkelijke vraag", aldus Vidya Setlur, Development Manager van het Natural Language-team bij Tableau.
Natuurlijke taal stelt gebruikers tevens in staat om vragen te stellen op basis van datavisualisaties: "Stel dat ik mijn BI-tool een vraag heb gesteld over ziekteverzuim en ik krijg daarover een visualisatie. Ik kan dan bijvoorbeeld de vraag 'Wat betekent die oranje piek?' stellen", aldus Ryan Atallah, Software Engineer bij Tableau. "Dat is een vervolgvraag, maar die is niet gebaseerd op mijn data. Hij is juist gebaseerd op de coderingen van de visualisaties." Wanneer een bestaande visualisatie binnen de context van een vervolgvraag dus onlogisch lijkt, wordt er een alternatief geboden.
Natuurlijke taal staat voor een paradigmaverschuiving in hoe mensen vragen stellen over hun data. Wanneer mensen communiceren met een visualisatie zoals ze dat onderling zouden doen, wordt daarbij teruggegrepen op een gebied van analytics dat traditioneel is voorbehouden aan datawetenschappers en geavanceerde analisten. Gebruikers worden niet beperkt door hun analytische vaardigheidsniveau, maar alleen door de manier waarop ze hun vragen stellen. Daarnaast kunnen geavanceerde gebruikers veelomvattendere vragen sneller beantwoorden en meer uitdagende dashboardmogelijkheden verschaffen aan anderen. Naarmate natuurlijke taal steeds verder reikt in de BI-branche, zullen grenzen op het gebied van de implementatie van analytics in organisaties steeds verder vervagen en data steeds dieper in de kern van de werkplekcultuur doordringen.