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Generative BI（生成式商业智能）是一种新兴的商业智能实践，它通过应用生成式人工智能（AI）技术来优化和自动化数据分析的关键任务。以下是关于Generative BI的一些关键信息：

1. 定义：

• Generative BI，也称为生成式BI或gen BI，是指将生成式AI应用于商业智能流程中。这种工具可以自动化和简化关键的数据分析任务，例如识别模式和创建可视化。

1. 与传统BI的区别：

• 数据类型：传统BI主要处理结构化数据，而Generative BI能够处理结构化和非结构化数据。
• 实时性：传统BI通常提供历史数据分析，而Generative BI可以提供实时或近实时的洞察。
• 自动化：Generative BI显著减少了数据收集、分析和报告的人工干预，而传统BI需要更多的人工努力。
• 用户友好性：Generative BI通过自然语言处理（NLP）能力，对于非技术用户更加友好，用户可以用自然语言提问。
• 定制化：传统BI通常需要定制开发仪表板和报告，而Generative BI可以即时适应并提供定制化的洞察。

1. 工作原理：

• 用户输入自然语言指令，Generative BI工具响应生成内容。例如，用户可以要求显示去年前五大畅销产品的饼图，按每个产品的销售百分比划分。

1. Generative BI工具的形式：

• 通用的生成式AI模型，如Meta的Llama，应用于BI任务。
• 内置AI模型的BI平台，例如Amazon QuickSight Q将LLM驱动的聊天机器人Amazon Q嵌入到Amazon Web Services（AWS）的商业智能工具中。
• 特别为商业智能适应的AI模型，例如IBM Watsonx™ BI Assistant是一个基于LLM的平台，经过企业相关内容的训练，并内置数据治理能力。

1. Generative BI的能力：

• 自然语言处理（NLP）：Generative BI工具使用NLP和聊天界面，让用户可以提交提示、查询数据集和运行计算，而无需使用结构化查询语言（SQL）或其他专门语法。
• 自定义仪表板、报告和可视化：大多数Generative BI解决方案具有创作工具，允许用户通过描述他们需要的内容来快速创建仪表板、数据可视化、书面报告和数据故事，而不是手动构建它们。
• 集成：Generative BI工具可以与各种数据源集成，包括数据库、数据仓库、数据湖和数据湖房。
• 推荐：许多Generative BI工具可以通过推荐相关数据集、建议相关查询、提供报告优化反馈等来丰富分析。
• 业务术语表：一些Generative BI工具支持或集成业务术语表。术语表允许组织定义重要的术语、概念和流程，以便工具可以基于业务的独特上下文给出响应。

1. 应用案例：

• Generative BI工具可以启用自助服务的高级数据分析。用户不再需要掌握特定的编程语言、数学公式或工具来处理数据。相反，他们可以通过自然语言查询、计算和生成报告。

1. 好处：

• 提高商业智能工具和实践的采用率。
• 增强商业智能成果。
• 解决数据科学技能短缺问题。
• 分析更大量、更复杂的数据。
• 降低BI工作的成本。

Generative BI代表了商业智能领域的一次进化和增强，提供了更敏捷和自动化的解决方案，帮助组织做出更准确、更快速的数据驱动决策。

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