大模型+BI:一场关乎企业未来生死的数据智能卡位战 | 【瓴羊数据荟】数据MeetUp第四期

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
简介: 随着大模型技术突破,全球企业迎来数据智能革命。Gartner预测,到2027年,中国80%的企业将采用多模型生成式AI策略。然而,数据孤岛与高门槛仍阻碍价值释放。

当大模型技术突破临界点,全球企业正经历一场数据智能的范式革命。据 Gartner 预测,到2027年,中国80%的企业将使用多模型生成式人工智能策略来实现多样化的模型功能、满足本地部署要求并获得成本效益。但与此同时,众多企业仍面临数据孤岛、分析门槛高企等痛点,让数据价值释放举步维艰。

 

AI正重构BI,还是在制造新的数据迷雾?

 

37日,瓴羊「数据荟」Meet up4站,阿里云智能瓴羊高级技术专家刘少伟以《大模型驱动的智能BI分析》为主题,系统阐释了三位一体企业级智能BI方法论。他指出:所有的产品都值得用AI重做一遍,BI也不外如是。但企业级BI的智能化必须是BI工具、大模型与私域数据的三角共振。现场,刘少伟不仅解构了智能BI的进化逻辑,更以瓴羊Quick BI的实践为样本,揭示了数据价值跃迁的可行路径。

 

 

智能 BI 时代:从工具智能体的跃迁

BI的演进本质是数据民主化的进程。一直以来,BI 技术的发展始终围绕降低使用门槛、提升分析效率展开。刘少伟指出,Gartner魔力象限报告历年来的变化表明,BI产品经历了传统BI、敏捷BI、智能BI三个阶段。

 

在传统BI时代(2010年代),Oracle BIEIBM等工具主导市场,但业务人员提需求,数据开发做报表的流程导致开发周期长、灵活性差。即便到了2016年敏捷BI崛起,TableauQlik通过可视化拖拽实现自主分析,但高阶分析仍依赖专业分析师,业务人员止步于看数而非用数

 

当业务决策需要实时响应市场变化时,传统BI的静态报表体系问题暴露——数据加工速度永远追不上业务需求迭代的节奏。刘少伟表示,到了2024年,大模型让自然语言交互成为可能,智能BI的拐点终于到来,用户通过自然语言问答即可获取数据并深度洞察。

image.png

 

当前,据Gartner 2024 年技术成熟度曲线显示,与智能 BI 相关的 AI 技术(如生成式分析、自然语言查询)正处于期望膨胀期。刘少伟强调:随着大语言模型的兴起,生成式AI出现了井喷的现象,且市场上客户对于生成式AI技术处于狂热追捧阶段,历史正在从敏捷 BI 向智能 BI 跨越。

 

其中,作为国内唯一连续五年入选 Gartner 魔力象限的 BI 产品,Quick BI 通过持续创新证明了智能 BI 的可行性Gartner2024 年报告特别指出,其核心优势在于智能化与开放性,尤其是智能小 Q 支持的智能问答、智能搭建、智能洞察三大场景,已成为企业级决策的重要助手。

image.png

 

三位一体:大模型与BI 的深度融合逻辑

 

面对普遍存在的工具+大模型拼凑式认知,刘少伟指出:企业级智能BI不是工具与大模型的简单叠加,而是BI工具、大语言模型、企业私域数据的深度融合

 

例如瓴羊的解法,便是构建“BI工具-大语言模型-企业私域数据三位一体架构。BI工具作为基石,提供可视化、高性能分析引擎及安全管控能力;大语言模型通过自然语言交互与推理能力简化分析流程;企业私域数据结合行业知识与内部知识库,保障问数准确率与业务相关性。这种模式下,大模型不仅是工具,更是重构分析逻辑的底层思维。

image.png

此外,刘少伟提出,传统BI 数据连接建模分析协同消费链条被大模型全面革新例如在数据连接阶段,智能探查与质量分析,能够预判数据分布规律;建模阶段,自动化 ETL、智能生成、优化 SQL帮助告别手工编码;分析阶段,自然语言问答替代固定报表,多模态结果实时反馈。

image.png

 

技术发展下,可以预见的是,智能BI将实现从效率到深度的跃迁。刘少伟指出,搭建助手、智能问数、洞察分析是智能BI的三大发展方向。其中,搭建助手类可以帮助用户自动化完成数据集构建、报表美化等重复性工作;智能问数类则相当于打破了原有的数据分析传统的过程,取而代之的是一种更加轻量化的,以自然语言问答作为新的形态数据获取和数据洞察新的形态;洞察分析类不仅做到描述型分析,甚至可以向用户提供更深度的洞察分析,比如做诊断、预测、决策,让BI事后解释走向事前预判

 

 

智能小 Q:重构数据分析的用户体验

作为三位一体架构的落地载体,Quick BI 智能小Q正在重塑数据分析的协作模式。刘少伟指出,智能小Q目前核心提供两大能力体系——智能搭建与智能问数其技术架构依托两大底座:一是基于通义千问大模型强化训练的领域专用模型,二是 Quick BI 原有的 OLAP 多维分析引擎。

 

智能搭建的价值在于,打破传统BI手工劳动困境。一键生成报表、一键美化、一键批量配置等功能,让业务人员从拖拽操作中解放出来。而智能问数则重新定义了数据分析的门槛,用户通过自然语言提问即可获取结果,过程中系统自动关联数据管理、知识库推荐等辅助能力。

image.png

 

譬如某饮品客户选取经营分析表作为测试场景,锁定GMV、订单量、会员活跃度等核心指标,并划分时间、地域、渠道等多维度分析视角。最初未经调优的智能小Q110个测试用例的准确率仅为65%;但在导入企业知识库并强化模型后,准确率跃升至92%。刘少伟指出,这一突破印证了三位一体模式——智能 BI 的可靠性不仅依赖工具与模型,更需高质量企业数据与行业知识库的支撑

 

为帮助客户跨越从可用到好用的鸿沟,瓴羊同步推出智能问数调优手册,该手册详细阐述了如何进行数据管理和企业知识库管理等方面的调优操作,旨在帮助客户提升智能问数的准确性和实用性。例如,在数据管理方面,手册指导用户如何选定数据表模型、如何对数据内容进行清洗等;在企业知识库管理方面,则提供了如何定义逻辑、排除干扰信息、准确定义专业术语等行业黑话的方法。

 

刘少伟介绍道,智能小 Q还可深度对接 DeepSeekQwen-MaxKimi等主流大模型,用户可在智慧问答模块中按需组合不同模型,实时获取文本、图表、趋势预测等多维度分析结果。这一特性不仅打破了单一模型的局限性,更通过多模态响应降低了分析偏见,确保结果的客观性与全面性。值得注意的是,智能小Q在官方智能体能力基础上,用户可按需自定义智能体,该智能体可以方便地复用Quick BI的多种基座能力,如权限管控、可视化交互、查询引擎等,搭建出来的智能体能针对性地根据企业使用场景进行洞察分析。

 

另一项核心升级是支持多步计算,解决传统BI难以处理的复杂分析需求。例如,用户提问销售金额日环比超过 40% 的客户有哪些时,系统需先计算日环比数据,再筛选符合条件的客户。为实现这一目标,智能小 Q 将拓展 Text2DSL 技术,并引入 Task 2Python 混合逻辑,通过中间结果传递完成多步运算。这种技术创新不仅提升了分析灵活性,更将复杂问题拆解为可执行的流程,使原本需要多轮对话或人工干预的任务实现自动化处理。

image.png

 

正如《大数据之路2》书中所言,数据决策普惠是瓴羊一直坚持在做的事

在智能 BI 的浪潮中,瓴羊 Quick BI 正以大模型为引擎,推动企业从数据拥有者智能决策者进化。未来,随着多模态交互、行业知识库的深化,数据将真正成为企业的数字血液,流淌在每一个决策细胞中,而瓴羊将持续以技术创新为舟,助力企业通过智能BI加持智能决策,提升企业长远竞争力。

 

 

 

 

相关文章
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 数据可视化
通义灵码保姆级教程:从数据读取、清洗、结合大模型分析、可视化、生成报告全链路
本课程通过通义灵码实现零代码数据分析全流程,涵盖数据读取、清洗、可视化、报告生成及内容仿写,无需编程基础,轻松掌握从CSV导入到PDF报告输出的实战技能。
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 API
构建可落地的企业AI Agent,背后隐藏着怎样的技术密码?
三桥君深入解析企业AI Agent技术架构,涵盖语音识别、意图理解、知识库协同、语音合成等核心模块,探讨如何实现业务闭环与高效人机交互,助力企业智能化升级。
197 6
|
3月前
|
缓存 监控 安全
通义大模型与现有企业系统集成实战《CRM案例分析与安全最佳实践》
本文档详细介绍了基于通义大模型的CRM系统集成架构设计与优化实践。涵盖混合部署架构演进(新增向量缓存、双通道同步)、性能基准测试对比、客户意图分析模块、商机预测系统等核心功能实现。同时,深入探讨了安全防护体系、三级缓存架构、请求批处理优化及故障处理机制,并展示了实时客户画像生成和动态提示词工程。通过实施,显著提升客服响应速度(425%)、商机识别准确率(37%)及客户满意度(15%)。最后,规划了技术演进路线图,从单点集成迈向自主优化阶段,推动业务效率与价值持续增长。
147 7
|
4月前
|
数据可视化 API Swift
全模态图像模型Nexus-Gen对齐GPT-4o!同时搞定,数据、训练框架、模型全面开源
OpenAI GPT-4o发布强大图片生成能力后,业界对大模型生图能力的探索向全模态方向倾斜,训练全模态模型成研发重点。
264 17
|
4天前
|
存储 人工智能 监控
如何用RAG增强的动态能力与大模型结合打造企业AI产品?
客户的问题往往涉及最新的政策变化、复杂的业务规则,数据量越来越多,而大模型对这些私有知识和上下文信息的理解总是差强人意。
26 2
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
迁移学习:让小数据也能驱动AI大模型
迁移学习:让小数据也能驱动AI大模型
170 99
|
2月前
|
数据采集 存储 数据可视化
数据分析都要会BI?No!不是所有企业都应该上BI
BI工具已成为数据分析行业的标配,广泛应用于企业决策支持。本文深入解析了BI的重要性、演进历程,并探讨企业是否真正具备实施BI的条件,帮助读者理性评估需求,避免盲目跟风。
|
6天前
|
数据采集 供应链 BI
观远数据 BI:多链路复杂数据处理与智能任务调度,驱动企业敏捷决策
观远数据BI具备多链路复杂数据处理与智能任务调度能力,支持多源数据融合、零代码清洗建模及自动化调度,助力企业打破数据孤岛,实现零售、金融、央国企等场景的实时决策与降本增效。
|
1月前
|
BI 数据安全/隐私保护
Dataphin功能Tips系列(69)数据资产如何快捷对接Qucik BI进行分析消费
QuickBI与Dataphin集成,实现数据权限统一管理,简化用户从权限申请到仪表板创建的流程,提升数据消费效率,保障数据安全,加速数据价值转化。

热门文章

最新文章