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:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
https://aws.amazon.com/cn/campaigns/goglobal-mall/30-days-free-genbi-business-analysis/
发表回复