BI 助手可以实现什么
- 最有用的是那些需要从数据快速响应的团队,而不写SQL或等待分析师的能力。
- 质量取决于数据模型清晰度和方案文档,而不仅仅是模型能力。
- 在扩展到全公司数据之前,先从有限的域开始。
- 与现有 BI 工具一起工作 - 增加而不是取代 Looker、Metabase 或 Tableau。
业务数据产生了不断的问题:上周发生了什么,为什么这个指标下降,哪个团队正在击中目标。 当这些问题需要分析师的时间或SQL技能来回答时,他们被排队,被拖延,或者没有被问到。 人工智能报告助理可以让任何人实时访问自己的数据。
BI 助理做什么
- 自然语言查询 - 以简单的英语回答有关业务数据的问题。
- 自动化KPI总结 - 计划的报告,涵盖关键指标,没有分析师的参与。
- 异常检测 - 当指标移动超出预期范围或显示异常模式时的警告。
- 趋势分析 - 跨期比较和需求趋势线生成。
- 报告生成 — 用于执行、董事会或运营受众的模板中格式化输出。
- 数据勘探 - 从总结到细节,而不写查询。
数据访问和架构要求
BI助理的质量与数据模型的质量直接相称。 具有清晰的命名、一致的细微性和文档化业务逻辑的表可以产生准确的查询结果。 我们包括一个数据模型审查阶段,以在建造之前识别漏洞。
我们实施只读的数据库访问与查询级别日志。 没有任何数据离开环境,没有授权用户明确的导出操作。
部署层
单一数据域
3–5周
AI 助理连接到一个数据域,具有定义查询范围
- 方案文档
- 查询引擎构建
- Slack 或 Web 接口
- 基本异常警报
理想为: 想要 AI 访问特定数据集或报告区域的团队
多域 BI 助理
6–10周
跨域助理与自动报告和异常监测
- 多方案查询路由
- 自动报告生成
- 异常检测
- 分布设置
理想为: 公司将手动报告周期取代自动AI输出
企业 BI 平台
2-3个月
全套 BI AI 与治理、访问控制和持续改进
- 完整数据模型覆盖
- 基于角色的查询范围
- 审计记录
- 反馈驱动的改进
理想为: 企业在所有团队中提供人工智能驱动的分析
常见问题解答
人工智能能否回答有关我们特定业务指标的问题?
是的,当与您的数据模型连接时,使用文档化方案和业务逻辑。 助理将自然语言问题翻译成针对您的特定表和指标定义的查询。
我们需要一个数据仓库来使用这一点吗?
建议使用数据仓库或结构化数据库,但并不总是需要。 根据查询模式和新鲜度要求,我们可以构建操作数据库、阅读复制或数据 mars。
如何处理错误的SQL代?
我们实施查询验证、结果健康检查和信任分数。 返回意外结果格式或值的查询被标记,而不是默默返回。
它可以自动安排和分发报告吗?
是的。 自动报告生成按时间表运行,格式输出在定义的模板中,并通过电子邮件,Slack或文档存储进行分发。 收件人收到格式化报告,没有分析师的参与。
哪些异常检测功能包括在内?
助理监视器定义了统计异常的KPIs - 预计范围之外的值,不寻常的趋势,或从以前的时期发生的重大变化 - 并在跨越门槛时发送配置警报。
综上所述
- AI BI 助理可减少对业务数据问题的回答时间,而不需要 SQL 技能或分析师可用性。
- 数据模型质量和方案文档是助理准确性的主要决定因素。
- Gizmolab 建立了 BI 助理,通过自然语言访问和自动报告来增强现有的分析工具。