AI+BI：结合大语言模型实现对话式的智能报表系统
AI与BI的结合，被视为一种具有巨大潜力的解决方案，它们在功能上存在交集，又各有所长。人们对这种结合抱有极高的期待，但同时也对它们是否能够真正实现预期效果持有疑问。
BI：数据的收集者与分析者
BI技术，依托现代数据仓库、数据分析、数据挖掘和数据可视化等技术，提供了一种综合性的解决方案，用以挖掘数据中的商业价值。它主要扮演着收集数据、提供决策支持的被动角色。
AI：数据的预测者与洞察者
与BI不同，AI技术通过大数据分析和算法优化，能够提供更深层次的洞察和预测能力。它在数据的收集和分析基础上，进一步实现了预测未来趋势的主动角色。
什么是BI和AI的结合？
想象一下，你有一个超级助手，它不仅能够帮你整理数据，还能用人话跟你解释这些数据意味着啥。这个助手就是BI和AI的结合体。BI是帮你整理数据的，而AI则是帮你理解和分析数据的。
为什么AI+BI这么厉害？
- 用人话交流：AI能够理解我们说的话，让我们不用学习复杂的数据分析软件，直接用日常语言就能问数据问题。
- 预测未来：AI能基于现有的数据预测将来会发生什么，比如预测下个月的销售额。
- 自动写代码：AI还能帮我们自动写代码，进行复杂的数据分析，让没有编程技能的人也能轻松搞定。
AI+BI怎么工作的？
- text-to-API：你告诉AI你想知道什么，AI就去找到对应的数据，然后告诉你答案。
- text-to-SQL：你问AI一个问题，AI直接生成一个数据库查询，去数据库里找到答案。
- text-to-Code：你给AI一个复杂的数据分析任务，AI帮你写成代码，然后运行这个代码来得到结果。
产品实践例子
- 网易有数ChatBI：这是一个通过聊天就能得到数据的智能助手，它能够理解我们的问题，然后给出数据和分析。
- 京东ChatBI：京东的这个产品也是一个AI数据分析师，通过对话简化BI工作，让数据分析变得更快。
- 百度SugarBI：这个平台通过AI能力，提供了自动分析和问答功能，让数据分析变得更加简单。
总结
尽管AI和BI在理论上具有强大的协同效应，但实际应用中仍面临诸多挑战。技术、数据、人才等方面的障碍需要被克服。然而，随着技术的不断进步，我们可以预期将看到更多创新的AI和BI结合应用出现。
通过有效的数据仓库建模，企业可以更好地利用AI和BI的结合，实现数据驱动的决策和优化业务流程。这不仅需要技术的支持，更需要企业在战略层面的深思熟虑和持续投入。
AI+BI就像是给企业装上了一个能说会道的智能大脑，不仅能帮你整理数据，还能用简单的话告诉你数据背后的故事。虽然还有一些挑战要克服，但随着技术的进步，这种智能大脑肯定会越来越聪明，帮助我们更好地理解数据，做出更明智的决策。
