在當(dāng)下，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型腳步的不斷加深，商業(yè)智能（BI）分析已經(jīng)成為了企業(yè)決策中不可或缺的一部分。根據(jù)Gartner的調(diào)研，2023年，62%的中國CIO將在2023年增加商業(yè)智能BI的投資，BI已經(jīng)成為支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出的主力之一。
然而，傳統(tǒng)的BI分析方法往往面臨著數(shù)據(jù)量大、處理復(fù)雜度高、分析效率低下等挑戰(zhàn)。隨著人工智能技術(shù)的日益成熟，AI智能分析正逐漸成為解決這些問題的關(guān)鍵，引領(lǐng)BI分析步入新時(shí)代。
BI正處于自主分析到智能化分析演進(jìn)階段
BI是指利用軟件工具和系統(tǒng)來分析組織內(nèi)外可獲得的原始數(shù)據(jù)，以支持更快、更精確的決策過程。在當(dāng)下，BI產(chǎn)品已經(jīng)是比較成熟的應(yīng)用，例如微軟的PowerBI、Salesforce的Tableau、永洪科技的Vividime、帆軟的FineBI、阿里云的QuickBI等。
隨著AIGC、大模型等技術(shù)的出現(xiàn)，BI從一開始的紙質(zhì)化、線上化到可視化再到自主化，發(fā)展到向智能化演進(jìn)。而在智能化階段，借助AI技術(shù)，不僅能夠更精確的分析數(shù)據(jù)背后的根源，還能比較精確預(yù)測未來的結(jié)果。近期，不少企業(yè)都推出了問答式、智能助手產(chǎn)品。比如，用戶可借助自然語言進(jìn)行交互，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)探索、報(bào)表生成等復(fù)雜任務(wù)，提升數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。這種創(chuàng)新的人機(jī)交互方式不僅重新定義了BI產(chǎn)品的操作界面，更在無形中優(yōu)化了用戶體驗(yàn)，使數(shù)據(jù)分析過程更加直觀、高效和智能化。BI正處于自主分析到智能化分析演進(jìn)階段。
永洪科技聯(lián)席總裁賀新穎表示，通過AI大模型，可以將使用BI工具的學(xué)習(xí)門檻和使用門檻近似的降為零，實(shí)現(xiàn)“人人都是數(shù)據(jù)分析師”。隨著技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用的深化，AI將在未來的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策中發(fā)揮更加關(guān)鍵的作用。
近期，不少企業(yè)都推出了問答式、智能助手產(chǎn)品。比如，用戶可借助自然語言進(jìn)行交互，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)探索、報(bào)表生成等復(fù)雜任務(wù)，提升數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。這種創(chuàng)新的人機(jī)交互方式不僅重新定義了BI產(chǎn)品的操作界面，更在無形中優(yōu)化了用戶體驗(yàn)，使數(shù)據(jù)分析過程更加直觀、高效和智能化。
以零售消費(fèi)行業(yè)為例，企業(yè)可以通過智能BI做研發(fā)，生產(chǎn)，制造流通等更為廣泛環(huán)節(jié)的全員的運(yùn)營管理的分析和自動(dòng)決策，在供應(yīng)鏈側(cè)它可以幫助相關(guān)的人員，實(shí)現(xiàn)更高效的庫存管理，包括物流路線的優(yōu)化、不同倉庫之間的配貨等等。
AI+BI：降低使用門檻，提升決策支撐力
AI+BI的形式主要體現(xiàn)在將人工智能技術(shù)深度融入傳統(tǒng)的商業(yè)智能體系中，以提升數(shù)據(jù)分析的效率、智能化水平以及決策支持能力。通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)，使BI系統(tǒng)能夠自動(dòng)化地進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測模型構(gòu)建、異常檢測以及提供更加個(gè)性化的洞察建議。
具體來說，AI+BI的應(yīng)用形式主要有以下幾個(gè)方面：
1、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測以及個(gè)性化推薦傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)主要依賴預(yù)設(shè)報(bào)告和儀表板來展示數(shù)據(jù)，而AI+BI則通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)聯(lián)，深度分析歷史數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)地預(yù)測市場發(fā)展趨勢、客戶具體需求以及企業(yè)未來績效。不斷優(yōu)化策略，以靈活應(yīng)對(duì)市場的波動(dòng)、客戶行為的變化以及供應(yīng)鏈中的潛在風(fēng)險(xiǎn)。還能夠給用戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品與服務(wù)推薦，以提升他們的滿意度和轉(zhuǎn)化率。同時(shí)為企業(yè)提供了前瞻性的決策支持，幫助他們抓住市場機(jī)遇，取得競爭優(yōu)勢。
2、自動(dòng)化報(bào)告與儀表板AI大模型與BI工具結(jié)合，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)可視化和報(bào)表生成，幫助企業(yè)更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)問題和機(jī)會(huì)，及時(shí)采取行動(dòng)。
3、自然語言處理查詢用戶能夠借助自然語言與BI系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無障礙溝通，通過簡單的提問方式，即時(shí)獲得個(gè)性化的數(shù)據(jù)分析反饋，從而顯著降低了數(shù)據(jù)分析的門檻。
4、高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模型算法，挖掘更深層次的數(shù)據(jù)洞察，識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)，優(yōu)化決策和業(yè)務(wù)策略
當(dāng)下企業(yè)中BI分析系統(tǒng)的主要對(duì)象分為兩類：一線業(yè)務(wù)執(zhí)行層：從業(yè)務(wù)視角出發(fā)，錄入數(shù)據(jù)、記錄流程、查看業(yè)務(wù)信息；管理決策層：從管理視角通過商業(yè)智能BI可視化分析去定位問題、分析問題，最終形成業(yè)務(wù)決策。
相比傳統(tǒng)BI，AI+BI的結(jié)合更進(jìn)一步降低了使用人員的門檻，通過自然語言的詢問、語音的輸入就可以讓BI平臺(tái)自己來給出一些答案。
AI+BI在企業(yè)中的具體案例展示
某500強(qiáng)家電制造業(yè)因其數(shù)據(jù)量劇增，在項(xiàng)目啟動(dòng)前已存儲(chǔ)公司相關(guān)24個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)700G+數(shù)據(jù)及報(bào)表。主要面臨數(shù)據(jù)庫性能瓶頸單臺(tái)Oracle性能瓶頸數(shù)據(jù)庫的讀寫、存儲(chǔ)壓力到達(dá)負(fù)載；原報(bào)表系統(tǒng)落后、無售后：原文雅科報(bào)表平臺(tái)，售后在日本；報(bào)表慢：30S以上；效果差：報(bào)表美觀性不夠；性能低：無法支撐大并發(fā)等挑戰(zhàn)。
建立智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)之后，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用。通過該平臺(tái)，使其能夠更加精準(zhǔn)地把握市場動(dòng)態(tài)和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和生產(chǎn)流程，提升產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平。
具體解決方案和實(shí)施永洪科技基于自研AI+BI平臺(tái)，搭建實(shí)時(shí)大屏，生產(chǎn)分析，質(zhì)量追溯，營銷五看，售后分析等應(yīng)用分析場景。并且對(duì)接TDH大數(shù)據(jù)平臺(tái)，進(jìn)行業(yè)財(cái)一體化分析。通過建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理體系和強(qiáng)化數(shù)據(jù)模型，使其數(shù)據(jù)管理更加規(guī)范，數(shù)據(jù)分析能力顯著提升，為高層決策提供了有力支持。
在項(xiàng)目交付過程中，采用標(biāo)準(zhǔn)的從上到下咨詢調(diào)研+實(shí)施的方式。通過深度調(diào)研生產(chǎn)、研發(fā)、銷售、財(cái)務(wù)等各大業(yè)務(wù)領(lǐng)域，收集了大量的業(yè)務(wù)需求，并結(jié)合其實(shí)際的情況，設(shè)計(jì)了完善的維度指標(biāo)體系，構(gòu)建了多個(gè)主題分析模塊。主要包括：
實(shí)時(shí)大屏：完整梳理核心指標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，通過數(shù)字化工廠及產(chǎn)線大屏實(shí)時(shí)呈現(xiàn)，當(dāng)出現(xiàn)問題時(shí)自動(dòng)預(yù)警，幫助領(lǐng)導(dǎo)及時(shí)監(jiān)控業(yè)務(wù)狀況，提高監(jiān)管效率，實(shí)現(xiàn)智慧運(yùn)營。
生產(chǎn)分析：每一條生產(chǎn)線都有信息化工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、監(jiān)控，保證生產(chǎn)過程的透明化及產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化。將生產(chǎn)線上工作人員的基本信息和做工數(shù)據(jù)，生產(chǎn)任務(wù)的生產(chǎn)進(jìn)度和完成情況，生產(chǎn)車間的實(shí)時(shí)產(chǎn)量、目標(biāo)產(chǎn)量、工單量、完工率等，通過圖表、報(bào)表等形式進(jìn)行直觀化展示和分析。
問數(shù)平臺(tái)：通過問數(shù)平臺(tái)解決了數(shù)據(jù)的快速反饋，日?qǐng)?bào)的撰寫，業(yè)務(wù)leader實(shí)時(shí)掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并且還可以支持自動(dòng)計(jì)算，區(qū)域?qū)Ρ龋袌鰻I銷好壞等快速分析。
質(zhì)量追溯：建立統(tǒng)一門戶，快速檢索、快速定位質(zhì)量問題，進(jìn)行問題處置。從源數(shù)據(jù)端SRM、WMS原材、IQC、APS、MES、SAP、抽檢、巡檢、ITS、IMS、WMS成品、出貨檢、TMS等系統(tǒng)中，通過ETL對(duì)所集成的質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，構(gòu)建基于Oracle的數(shù)據(jù)倉庫。通過數(shù)據(jù)集成及模型構(gòu)建，構(gòu)建全質(zhì)量追溯平臺(tái)。通過正向/逆向追溯，全平臺(tái)跳轉(zhuǎn)搜尋，追溯質(zhì)量問題根源，優(yōu)化質(zhì)量全生命周期管理。幫助其樹立良好形象，快速定位問題，縮小召回范圍，減少糾錯(cuò)成本。
通過以上案例，AI+BI的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用。規(guī)范了數(shù)據(jù)管理流程，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。通過該平臺(tái)，企業(yè)能夠更加精準(zhǔn)地把握市場動(dòng)態(tài)和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和生產(chǎn)流程，提升產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平。
結(jié)語
AI讓數(shù)據(jù)分析從"描述型"走向"預(yù)測型"。傳統(tǒng)BI偏重對(duì)已發(fā)生的事實(shí)進(jìn)行事后諸葛亮式的總結(jié)歸納，對(duì)企業(yè)決策的指導(dǎo)意義有限。結(jié)合AI后，BI從被動(dòng)的數(shù)據(jù)報(bào)表轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)的預(yù)警和優(yōu)化系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)不斷迭代模型，真正參與到業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中去，成為智能決策和流程優(yōu)化的核心引擎。
經(jīng)過多年的發(fā)展，商業(yè)BI產(chǎn)品相對(duì)比較成熟，有著清晰的商業(yè)模式，AIGC、大模型等技術(shù)賦能之后，商業(yè)BI有望成為AIGC最快落地的應(yīng)用場景之一。
400-097-0900
