Quick BI V5.5上线:AI赋能全场景提效,分析决策 “快、准、稳”!

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: Quick BI 5.5版本应运而生,围绕"AI赋能+全场景提效",助力企业加速释放数据价值。此次升级,不仅让复杂分析"开箱即用",更通过智能工具与场景化能力,助力企业实现从数据洞察到决策落地的全流程闭环。

“随着人工智能(AI)不断加深融合各业务场景,如何提升内部对数据价值的应用,成为当下企业最核心的需求点。”

Quick BI 5.5版本应运而生,围绕"AI赋能+全场景提效",助力企业加速释放数据价值。此次升级,不仅让复杂分析"开箱即用",更通过智能工具与场景化能力,助力企业实现从数据洞察到决策落地的全流程闭环。

01 持续提升含 “AI” 量

本次升级,持续加深AI融入数据分析的提效场景,显著降低使用门槛:

新增仪表板分组件解读

功能价值:资源投入轻量化,灵活选取解读范围

适用场景:支持针对仪表板中的不同组件数据,分别提出不同的解读要求;有效避免因整体数据量过大,超过大模型限制而出现的“卡壳”问题。

image.png

新增问数多步计算能力

功能价值:智能拆解复杂问题,SQL并行提速。

适用场景:支持非依赖关系的子问题并行查询,自动拆解多粒度查询问题,生成独立SQL并行计算,结果分步返回。例如:按日、月、年跨周期趋势分析、占比统计及同环比分析等核心功能。

image.png

02 可视化分析:数据"看得见",决策"更直观"

新版本在经典的可视化能力上持续突破,打造沉浸式分析体验——

数据集预览

新增数据集预览页

帮助分析师快速筛选和定位目标数据集,支持从数据集列表页、报表内数据选择区域进入数据集预览页,查看字段详情(包括字段备注、计算字段表达式等)、数据预览、模型结构。

image.png

高级计算新玩法

新增“差异计算”功能

如:对比基金净值与开盘价差值

新增“移动计算”功能

如:7天销售额滚动平均

适用于交叉表场景下,同一个度量值在不同维值间的计算;支持按行计算、按列计算、组内计算等,支持灵活的配置,适用于各种复杂的分析场景。

image.png

仪表板叙事升级

新增自定义图形通道能力

数据叙事更具表现力,支持用户采用不同图形标志来表示不同的类别数据,将数据转化为直观、易理解的视觉信息。

image.png

指标看板新增多种布局样式

8种指标样式布局随心选,数据呈现更生动,满足客户的个性化展示需求。

image.png

交互式分析提效

新增联动面板条件切换

提供全局的联动面板,支持用户在联动面板中快速切换任意联动值或清空联动项,无需追溯发起联动的图表源头。

image.png

动态函数支持获取日期最值

日期区间(开始时间&结束时间)支持动态函数获取数据集中时间最值。用户在查询字段、显示字段不一致时也可使用动态函数获取默认值,如:商品ID(查询值)、商品名称(显示值)。

image.png

新增移动端视图锁定功能

提供移动端视图锁定机制,允许用户冻结特定组件的视图范围,有效解决多层级滚动和手势缩放的交互冲突,同时保留组件的交互式分析能力。

03 企业级服务:资源管理"更可控",成本"更透明"

针对大型企业资源消耗痛点,新版本还推出了精细化管控方案:

容量全景洞察

新增容量管理模块

提供一站式数据存储资源全景洞察与精细化管理,涵盖“数据集加速容量”“探索空间容量”“API数据源容量”“应用数据源容量”核心维度。

image.png

新增资源管理「回收站」

全面覆盖:存储资源全面覆盖从仪表板到数据源;

存放时长:支持被删除资源存放15天;

一键还原:支持一键还原被删除资源,操作简便快捷。

image.png

04 开放性:让分析场景拥抱“无限可能”

本次升级,持续开放生态兼容能力,适配企业用户多元需求——

电商场景

联合瓴羊One·分析提供电商数据分析方案

快速接入淘系、京东、小红书、拼多多等各渠道店铺数据,简化电商数据接入流程,并提供开箱即用的分析模板。

image.png

指标管理场景

与Aloudata CAN平台深度互联,实现指标「定义-计算-分析」的一体化闭环,帮助企业解决数据口径不统一的难题。

image.png

新增自定义HTTP连接器能力

借助标准DSL协议,新增支持自定义HTTP连接器,实现标准化扩展数据源接入的能力,如企业自研指标库、OA套件等非SQL应用平台。

image.png

此外,在全球化服务能力方面,Quick BI支持接入全球加速GA服务,提高国内公共云客户在海外访问Quick BI时的使用速度,提升出海企业办公效率。

Quick BI V5.5不仅是工具的迭代,更是企业数字化转型的加速器。通过AI与场景的深度融合,它正在无限拓展数据分析的边界——无论是员工的日常分析,还是高管的战略决策,都能在智能驱动下实现"快、准、稳"。

相关文章
|
11天前
|
传感器 人工智能 机器人
科技云报到:找到真场景,抓住真需求,这样的具身智能才是好AI
科技云报到:找到真场景,抓住真需求,这样的具身智能才是好AI
|
14天前
|
人工智能 监控 Java
Java与AI智能体:构建自主决策与工具调用的智能系统
随着AI智能体技术的快速发展,构建能够自主理解任务、制定计划并执行复杂操作的智能系统已成为新的技术前沿。本文深入探讨如何在Java生态中构建具备工具调用、记忆管理和自主决策能力的AI智能体系统。我们将完整展示从智能体架构设计、工具生态系统、记忆机制到多智能体协作的全流程,为Java开发者提供构建下一代自主智能系统的完整技术方案。
166 4
|
15天前
|
人工智能 Cloud Native 算法
拔俗云原生 AI 临床大数据平台:赋能医学科研的开发者实践
AI临床大数据科研平台依托阿里云、腾讯云,打通医疗数据孤岛,提供从数据治理到模型落地的全链路支持。通过联邦学习、弹性算力与安全合规技术,实现跨机构协作与高效训练,助力开发者提升科研效率,推动医学AI创新落地。(238字)
|
21天前
|
存储 人工智能 Java
AI 超级智能体全栈项目阶段二:Prompt 优化技巧与学术分析 AI 应用开发实现上下文联系多轮对话
本文讲解 Prompt 基本概念与 10 个优化技巧,结合学术分析 AI 应用的需求分析、设计方案,介绍 Spring AI 中 ChatClient 及 Advisors 的使用。
642 133
AI 超级智能体全栈项目阶段二:Prompt 优化技巧与学术分析 AI 应用开发实现上下文联系多轮对话
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 资源调度
智能家居环境中的AI决策解释:实现以人为中心的可解释性——论文阅读
本文探讨智能家居中AI决策的可解释性,提出以人为中心的XAI框架。通过SHAP、DeepLIFT等技术提升模型透明度,结合用户认知与需求,构建三层解释体系,增强信任与交互效能。
141 19
智能家居环境中的AI决策解释:实现以人为中心的可解释性——论文阅读
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
古籍版面分析新SOTA:HisDoc-DETR如何助力AI赋能古籍数字化难题
HisDoc-DETR是面向历史文献版面分析的创新模型,融合语义学习与多尺度特征融合,有效应对古籍中复杂布局、稀疏文字与破损模糊等挑战,实现高精度元素识别与结构解析,推动文化遗产数字化与学术研究发展。
|
25天前
|
人工智能 搜索推荐 大数据
AI赋能销售管理:珍客CRM引领销售效能革新,解锁高效增长
在数字化浪潮下,以AI技术为核心,珍客CRM融合智能获客、跟进、客户管理与数据复盘,赋能企业实现销售全流程智能化升级,助力突破增长瓶颈,引领AI时代销售新变革。
|
27天前
|
传感器 人工智能 监控
建筑施工安全 “智能防线”!AI 施工监测系统,全方位破解多场景隐患难题
AI施工监测系统通过多场景识别、智能联动与数据迭代,实现材料堆放、安全通道、用电、大型设备及人员行为的全场景智能监管。实时预警隐患,自动推送告警,联动现场处置,推动建筑安全从“人工巡查”迈向“主动防控”,全面提升施工安全管理水平。
184 15
|
1月前
|
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
|
人工智能 监控 算法
AI解决方案的决策工具
企业正借助AI实现精细化“微观决策”,需在自动化与人工干预间找到平衡。本文提出HITL、HITLFE、HOTL、HOOTL四种管理模型,指导如何设计人机协同机制,确保决策高效、可控,并随业务动态演进。