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在當下，隨著企業(yè)數(shù)字化轉型腳步的不斷加深，商業(yè)智能（BI）分析已經成為了企業(yè)決策中不可或缺的一部分。根據Gartner的調研，2023年，62%的中國CIO將在2023年增加商業(yè)智能BI的投資，BI已經成為支持企業(yè)數(shù)字化轉型支出的主力之一。

然而，傳統(tǒng)的BI分析方法往往面臨著數(shù)據量大、處理復雜度高、分析效率低下等挑戰(zhàn)。隨著人工智能技術的日益成熟，AI智能分析正逐漸成為解決這些問題的關鍵，引領BI分析步入新時代。

BI正處于自主分析到智能化分析演進階段

BI是指利用軟件工具和系統(tǒng)來分析組織內外可獲得的原始數(shù)據，以支持更快、更精確的決策過程。在當下，BI產品已經是比較成熟的應用，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、大模型等技術的出現(xiàn)，BI從一開始的紙質化、線上化到可視化再到自主化，發(fā)展到向智能化演進。而在智能化階段，借助AI技術，不僅能夠更精確的分析數(shù)據背后的根源，還能比較精確預測未來的結果。近期，不少企業(yè)都推出了問答式、智能助手產品。比如，用戶可借助自然語言進行交互，實現(xiàn)數(shù)據探索、報表生成等復雜任務，提升數(shù)據分析的效率和準確性。這種創(chuàng)新的人機交互方式不僅重新定義了BI產品的操作界面，更在無形中優(yōu)化了用戶體驗，使數(shù)據分析過程更加直觀、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工具的學習門檻和使用門檻近似的降為零，實現(xiàn)“人人都是數(shù)據分析師”。隨著技術的進步和應用的深化，AI將在未來的數(shù)據驅動決策中發(fā)揮更加關鍵的作用。

近期，不少企業(yè)都推出了問答式、智能助手產品。比如，用戶可借助自然語言進行交互，實現(xiàn)數(shù)據探索、報表生成等復雜任務，提升數(shù)據分析的效率和準確性。這種創(chuàng)新的人機交互方式不僅重新定義了BI產品的操作界面，更在無形中優(yōu)化了用戶體驗，使數(shù)據分析過程更加直觀、高效和智能化。

以零售消費行業(yè)為例，企業(yè)可以通過智能BI做研發(fā)，生產，制造流通等更為廣泛環(huán)節(jié)的全員的運營管理的分析和自動決策，在供應鏈側它可以幫助相關的人員，實現(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)在將人工智能技術深度融入傳統(tǒng)的商業(yè)智能體系中，以提升數(shù)據分析的效率、智能化水平以及決策支持能力。通過機器學習、深度學習、自然語言處理等技術，使BI系統(tǒng)能夠自動化地進行復雜的數(shù)據分析、預測模型構建、異常檢測以及提供更加個性化的洞察建議。

具體來說，AI+BI的應用形式主要有以下幾個方面：

1、數(shù)據分析、預測以及個性化推薦傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)主要依賴預設報告和儀表板來展示數(shù)據，而AI+BI則通過機器學習算法自動識別數(shù)據中的模式和關聯(lián)，深度分析歷史數(shù)據，精準地預測市場發(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，以靈活應對市場的波動、客戶行為的變化以及供應鏈中的潛在風險。還能夠給用戶提供個性化的產品與服務推薦，以提升他們的滿意度和轉化率。同時為企業(yè)提供了前瞻性的決策支持，幫助他們抓住市場機遇，取得競爭優(yōu)勢。

2、自動化報告與儀表板AI大模型與BI工具結合，實現(xiàn)實時的數(shù)據可視化和報表生成，幫助企業(yè)更好地理解數(shù)據，發(fā)現(xiàn)問題和機會，及時采取行動。

3、自然語言處理查詢用戶能夠借助自然語言與BI系統(tǒng)實現(xiàn)無障礙溝通，通過簡單的提問方式，即時獲得個性化的數(shù)據分析反饋，從而顯著降低了數(shù)據分析的門檻。

4、高級數(shù)據挖掘結合大規(guī)模數(shù)據和復雜模型算法，挖掘更深層次的數(shù)據洞察，識別潛在風險和機會，優(yōu)化決策和業(yè)務策略

當下企業(yè)中BI分析系統(tǒng)的主要對象分為兩類：一線業(yè)務執(zhí)行層：從業(yè)務視角出發(fā)，錄入數(shù)據、記錄流程、查看業(yè)務信息；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)務決策。

相比傳統(tǒng)BI，AI+BI的結合更進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強家電制造業(yè)因其數(shù)據量劇增，在項目啟動前已存儲公司相關24個業(yè)務系統(tǒng)關鍵數(shù)據700G+數(shù)據及報表。主要面臨數(shù)據庫性能瓶頸單臺Oracle性能瓶頸數(shù)據庫的讀寫、存儲壓力到達負載；原報表系統(tǒng)落后、無售后：原文雅科報表平臺，售后在日本；報表慢：30S以上；效果差：報表美觀性不夠；性能低：無法支撐大并發(fā)等挑戰(zhàn)。

建立智能數(shù)據分析平臺之后，實現(xiàn)了數(shù)據的實時采集、存儲、分析和應用。通過該平臺，使其能夠更加精準地把握市場動態(tài)和客戶需求，優(yōu)化產品設計和生產流程，提升產品質量和服務水平。

具體解決方案和實施永洪科技基于自研AI+BI平臺，搭建實時大屏，生產分析，質量追溯，營銷五看，售后分析等應用分析場景。并且對接TDH大數(shù)據平臺，進行業(yè)財一體化分析。通過建立數(shù)據資產平臺，統(tǒng)一數(shù)據治理體系和強化數(shù)據模型，使其數(shù)據管理更加規(guī)范，數(shù)據分析能力顯著提升，為高層決策提供了有力支持。

在項目交付過程中，采用標準的從上到下咨詢調研+實施的方式。通過深度調研生產、研發(fā)、銷售、財務等各大業(yè)務領域，收集了大量的業(yè)務需求，并結合其實際的情況，設計了完善的維度指標體系，構建了多個主題分析模塊。主要包括：

實時大屏：完整梳理核心指標和風險指標，通過數(shù)字化工廠及產線大屏實時呈現(xiàn)，當出現(xiàn)問題時自動預警，幫助領導及時監(jiān)控業(yè)務狀況，提高監(jiān)管效率，實現(xiàn)智慧運營。

生產分析：每一條生產線都有信息化工具進行統(tǒng)計、監(jiān)控，保證生產過程的透明化及產品的標準化。將生產線上工作人員的基本信息和做工數(shù)據，生產任務的生產進度和完成情況，生產車間的實時產量、目標產量、工單量、完工率等，通過圖表、報表等形式進行直觀化展示和分析。

問數(shù)平臺：通過問數(shù)平臺解決了數(shù)據的快速反饋，日報的撰寫，業(yè)務leader實時掌握業(yè)務數(shù)據，并且還可以支持自動計算，區(qū)域對比，市場營銷好壞等快速分析。

質量追溯：建立統(tǒng)一門戶，快速檢索、快速定位質量問題，進行問題處置。從源數(shù)據端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對所集成的質量追溯數(shù)據進行抽取，構建基于Oracle的數(shù)據倉庫。通過數(shù)據集成及模型構建，構建全質量追溯平臺。通過正向/逆向追溯，全平臺跳轉搜尋，追溯質量問題根源，優(yōu)化質量全生命周期管理。幫助其樹立良好形象，快速定位問題，縮小召回范圍，減少糾錯成本。

通過以上案例，AI+BI的應用實現(xiàn)了數(shù)據的實時采集、存儲、分析和應用。規(guī)范了數(shù)據管理流程，確保了數(shù)據的準確性和一致性。通過該平臺，企業(yè)能夠更加精準地把握市場動態(tài)和客戶需求，優(yōu)化產品設計和生產流程，提升產品質量和服務水平。

結語

AI讓數(shù)據分析從"描述型"走向"預測型"。傳統(tǒng)BI偏重對已發(fā)生的事實進行事后諸葛亮式的總結歸納，對企業(yè)決策的指導意義有限。結合AI后，BI從被動的數(shù)據報表轉變?yōu)橹鲃拥念A警和優(yōu)化系統(tǒng)，通過數(shù)據挖掘和機器學習不斷迭代模型，真正參與到業(yè)務環(huán)節(jié)中去，成為智能決策和流程優(yōu)化的核心引擎。

經過多年的發(fā)展，商業(yè)BI產品相對比較成熟，有著清晰的商業(yè)模式，AIGC、大模型等技術賦能之后，商業(yè)BI有望成為AIGC最快落地的應用場景之一。