AIGC与数据分析融合，引领贸易智能新变革（TOP企业实践） ...

前言

在当今数字化时代，数据已成为企业发展的核心资产，而如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业面临的重要挑战。随着人工智能技能的飞速发展，AIGC（人工智能天生内容）与数据分析的融合为企业提供了新的办理方案。
阿里巴巴作为全球领先的科技公司，一直致力于探索和应用前沿技能，以提升企业的数据分析本领和决议服从。在这个背景下，阿里巴巴的 Quick BI 产物在自然语言问数、辅助搭建和洞察等领域进行了深入的研究和实践，并且自研了 BI 领域的大模子。
通过将 AIGC 技能与数据分析相结合，Quick BI 能够帮助用户更轻松地理解和处置惩罚数据，以自然语言的方式进行交互，快速获取所需的信息。这不但大大降低了数据分析的门槛，还提高了数据分析的服从和精确性。
此外，Quick BI 还具备强大的可视化功能，能够将复杂的数据以直观、易懂的方式出现给用户，帮助用户更好地发现数据中的规律和趋势。同时，Quick BI 的安全体系也非常完满，通过了 ISO 的安全和隐私体系认证，确保用户数据的安全和隐私。
AIGC 技能与数据分析的融合实践，为企业提供了一种全新的数据分析方式，帮助企业更好地应对数字化时代的挑战，实现数据驱动的决议和发展。接下来，我们将深入探讨 Quick BI 在大模子与数据分析融合方面的详细内容和实践成果。
AIGC与数据分析融合

在当今数字化时代，数据分析和贸易智能（BI）工具已成为企业洞察数据、优化决议的关键。随着天生式AI的发展，阿里巴巴旗下的Quick BI积极探索大模子与数据分析的融合，为企业提供更智能、高效的数据分析办理方案，引领贸易智能的新变革。

Quick BI是一款连续五年入选Gartner ABI魔力象限的产物，今年继续巩固了在魔力象限中的挑战者职位，并稳步提升。Gartner发布的2024年数据分析和贸易智能魔力象限市场分析陈诉显示，Quick BI在多设备的可视化交互功能、与企业业务体系的集成以及符合中国市场的标准陈诉制作上具有优势，尤其适合分析开发人员和业务分析师的使用场景。

近年来，BI分析市场出现出三大特征。首先，数据科学和机器学习技能的遍及使得BI行业渐渐向这些领域靠拢，国际市场上的BI竞品更加注重数据科学家的角色，以实现一站式的算法验证和数据分析，而国内市场在这方面的涉猎相对较少。其次，大模子的应用带来了天生式分析体验，加强了BI端到端和加强分析的本领，如智能助理等新功能使消耗者能够更轻松地通过自然语言对话进行数据分析。末了，大模子在自然语言理解和归纳本领方面的突破，使整个BI行业的分析本领得到了质的飞跃，能够更好地理解和处置惩罚自然语言数据，为用户提供更精确、高效的数据分析服务。

BI的技能演进履历了从传统BI到灵敏BI，再到智能BI和AI时代的对话式分析的过程。传统BI依赖于预先定义的数据模子和语义层，用户需要通过复杂的查询和报表工具访问数据，对技能背景和数据库结构有一定要求，数据分析相对固定和有限。灵敏BI则通过更直观的使用方式，如点击按钮、拖拽元素等，降低了技能门槛，使非技能背景的用户也能进行数据分析，提高了分析的灵活性和自主性。智能BI阶段通过大模子提供了更加智能化的数据分析方式，用户只需以自然语言形貌分析需求，智能助理便能根据上下文自动理解意图，拆解并实验使命，进一步简化了数据分析过程。AI时代的对话式分析，尤其是在AIGC的加持下，用户可以通过自然的对话与数据交互，提供了全新的端到端交互体验。Gartner认为，到2025年，加强的消耗者体验将推动市场对ABI本领的接纳率首次超过50%，进而影响更多的业务流程和决议。
Quick BI连续五年入选Gartner陈诉，具备三大竞争力。首先是灵活，阿里云拥有广泛的销售渠道和灵活的订价方式，Quick BI可以在多个平台上售卖，并提供可定制的功能包和订价模子，顺应差异企业的需求，订价模式具有竞争力。其次是可集成，Quick BI与阿里云整个产物体系可组合分析，既可以作为独立工具提供，也是瓴羊大产物组合的一部分。末了是客户乐成，阿里云瓴羊通过体系的培训提升用户技能，并颁发证书，推动客户乐成。回到产物本身，Quick BI提供分析协同消耗的数据可视化分析整体办理方案，具有智能、安全、快速、开放四大特色优势。智能方面，Quick BI的自然语言对话式使用让智能分析的门槛触手可及，其自研的BI领域大模子保障问数精确率在业界领先。安全方面，Quick BI安全体系通过ISO的安全和隐私体系认证，包罗权限、水印等六大安全管控本领业界领先。快速方面，自研可控的多模式加速引擎能让10亿条数据查询秒级获取，同时支撑云上百万并发稳固服务，可用性达99.9999%。开放方面，Quick BI提供登录、嵌入、自定义、扩展等多种开放集成本领，可按需接入各类复杂体系。
在大模子与数据分析的融合探索方面，Quick BI针对企业数智化升级过程中业务团队和数据团队难以融合贯通的痛点，进行了产物形态的探索。智能搭立功能通过一键天生报表、对话式图表创建以及智能美化等功能，提升了报表搭建服从。智能问数功能使用户可以通过与智能助手对话，以自然语言获取数据并展示，实现数据集题目的即时回复。智能洞察本领帮助用户快速天生报表择要，自动检测异常并进行归因诊断，快速发现数据题目和原因。在实现层面，Quick BI基于成熟大模子的基座，结合对BI业务的独特理解，训练出针对BI领域的大模子，并与产物的功能底座相结合，探索出BI和AI结合的最佳实践路径。

在智能小Q门路选择上，Quick BI最初面临两条门路。第一条门路是基于已有本领进行问述，先有BI，再融合迭代大模子的本领；第二条门路雷同于早期开源DEMO项目，先简单对接通用大模子，如调用GPT天生特定SQL，再用开源图表组件展示数据。固然第二条门路门槛较低，演示效果好，但难以商用，存在图表无交互本领、缺乏权限管控和数据源管理等企业级本领的弊端。因此，Quick BI选择了第一条门路，目前小Q使用了大量的BI本领，如可视化分析本领、成熟的图组件、高端计算本领、多端可消耗本领等，还依赖了文件的四大内核引擎，包罗建模分析引擎、加速引擎、渲染引擎等。智能小Q在产物上具有快速响应用户提问、直观表达数据、精确辨认分析意图、简化高级知识分析等优势。

智能搭建实践中，智能搭建用自然语言辅助搭建报表，具有天生报表、调整数据、辅助分析和样式美化等功能。天生报表功能可根据选定命据一键天生报表，用户可在此基础上进行增补和调整。调整数据功能允许用户通过文字指令更改字段、名称和统计方式。辅助分析功能可简化多步骤高频使用，通过自然语言实现累计计算、添加条件格式辅助线等使用。样式美化功能可一键美化报表，提供惊艳效果，提升用户视觉和使用体验。
智能问数实践中，NL2SQL基于自然语言交互直接获取数据结果，具有结果可交互、易理解的AI处置惩罚过程、企业级功能和多场景支持等特色。结果可交互包罗强大的可视化展示本领、结果分享或导出以及数据结果支持图表切换。易理解的AI处置惩罚过程使用户能看到AI处置惩罚数据的步骤，增长透明度和可信度。企业级功能包罗权限分析、主题嵌入、自有体系多端等，满足企业用户需求。多场景支持能处置惩罚复杂查询语句，实用于多种使用场景。智能问数的关键处置惩罚步骤包罗意图辨认、数据实体提取和召回、模子改写以及BI体系处置惩罚及数据源精确转换。

在通用智能问数架构设计和实践方面，智能小Q的通用智能架构设计从上到下分为应用层、AI中间层、资源BI以及BI基座。领域模子与通用模子在行业数据和体系逻辑表达上进行了结耦，大模子工具链实现了自动化微调和高效稳固的推理服务。AI中间层位于上层应用和大模子之间，负责使命分发及协同工作，提供自定义的标准结构化语言DSL，完成AI和算子使用的对接，将BI领域大模子的应用编程变成确定性编程。BI基座引擎保证了数据分析的强复用性，承载了从数据毗连建模到复杂高级计算和分析的本领。渲染引擎负责图表的可视化展示和交互式分析。

对于智能问数体系中NL2SQL流程的演进，最初体系定义了DSL，由大模子直接学习并天生，然后通过中间层将DSL在原始数据和知识库中实例化，转换成Quick BI能理解的现实查询参数，末了由引擎转化为物理SQL语句实验数据提取。随着体系支持更多样化的用户意图，为DSL语义预备样本的成本增长，且通用模子不包含DSL内容，团队在单表查询的标准SQL基础上进行扩展，增长抽象函数和高级计算，形成加强的SQL语言，并通过自研语法解析器将其转换成DSL映射，既使用了通用模子的本领，又降低了训练样本的预备成本。

在BI领域大模子实践中，NL2API负责将用户的自然语言转换为机器可读的API下令及其参数，通过AI技能辨认用户意图并天生API指令，调用现有功能实验特定使命，这是一个不断进化的过程，要求扩展智能助理的功能范围并提升实验使命的质量。NL2SQL专注于处置惩罚和表明与数据库查询相关的自然语言，通过使用企业级知识库和现实问答数据，结合专门的工程技能，不断学习和优化查询解析本领，接纳自定义的DSL涵盖复杂查询场景，引入反问、多轮对话和题目修正等机制，确保模子能精确处置惩罚用户查询，将其从理论演示转变为现实生产中的实用工具。
通过Quick BI在AIGC技能与数据分析的融合实践，为企业提供了更智能、高效的数据分析办理方案，推动了贸易智能的发展和变革。在未来，随着技能的不断进步，信赖这种融合将为企业带来更多的价值和机遇。
参考
https://mp.weixin.qq.com/s/TR1jUpwmq8QMCfIWirYZfQ

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