从简单分析到智能问数，Smartbi AIChat让数据回归业务

在某科技公司，资深数据分析师李晨（化名）正忙于分析新产品的市场表现。面对传统自助式BI工具，李晨在功能界面中手动设置各种查询条件，进行了一番复杂的拖拉拽操作，有时甚至还需要编写SQL语句。即便是像他这样经验丰富的分析师，也不得不耗费大量时间进行数据准备和手动分析。

其实，李晨遇到的情况很普遍。传统的自助式BI和报表工具虽然能够帮助用户自主查询数据，但操作复杂，要求用户具备较强的数据分析能力和技术背景。对于很多企业的业务人员来说，BI工具的高门槛让他们难以从数据中获取真正的价值。

随着大语言模型的引入，对话式BI工具应运而生。这类工具通过自然语言交互，让用户只需用简单的文字提问，系统即可自动生成数据分析结果。相比传统BI工具，大大缩短了数据与业务的距离，极大提高了数据的可用性和分析效率。

更进一步，用户不仅需要了解当前数据，还渴望通过归因分析找到问题根源，并通过预测分析掌握未来趋势。这些高级需求，正是未来对话式BI的发展方向。

为了满足用户更深层次的业务需求，Smartbi推出了基于大模型的新一代智能BI产品——Smartbi AIChat白泽。这款产品不仅解决了数据一致性、准确性和效率问题，还让对话式BI从简单查询迈向归因、预测等高级分析阶段，帮助企业深入挖掘数据背后的业务价值。

接下来，让我们看看Smartbi AIChat白泽能做些什么。

对话式BI那么多Smartbi AIChat有什么不一样？

（测试数据的展示，来源：数据猿制作）

从图中的分析可以看出，模型先进行了多维度的计算，通过分析多个维度下指标的相关性，计算综合影响指标，并且将各个影响因子以图形化的方式展现，可以非常直观地看出数值下降的原因。这也是Smartbi AIChat的一个重要特征，其强大的归因分析能力，让用户不仅知其然，还能知其所以然。在知道了问题的原因后，不妨让它预测一下未来三个月的合同金额变化。这就需要用到Smartbi AIChat的另一个技能，即预测分析，如下图所示。（Smartbi AIChat对未来增长预测的分析，来源：数据猿制作）

这里的分析方式与上一步的归因分析明显不同，在预测中，模型运用时间序列预测方式，对未来三个月的合同金额做预测。图中红线部分是模型的预测，粉色区间是预测的置信区间。

如上图所示，我们发现，其实它解读的内容，已经超越了一般业务人员的水平，而且对于其中的很多专业概念，比如：置信区间、波动性、显著峰值等，它都给出了非常完整、专业、通俗的解释，即使没有接触过数据分析的业务人员，也可以通过这些解释理解数据的内涵和未来的预测趋势。

经过此番测试后发现，Smartbi AIChat确实可以成为连接人与数据的桥梁，让普通人也能清楚地了解数据背后的含义和深层的业务逻辑。

完成测试之后，很多人的内心不禁会问：为什么Smartbi AIChat能懂我，它背后的运作原理是什么，优势又在哪里？

Smartbi AIChat是如何做到的？

在数据分析的世界里，对话式分析就像是为数据“开了一扇聊天窗口”。用户通过自然语言提问，系统则像一位聪明的助手，将复杂的数据库查询转换成易懂的结果。但别以为这就是简单的问答游戏！背后可藏着不少技术玄机。
目前市场上常见的对话式分析工具主要有几种技术路线，各有各的“招数”，但也各有短板。（常用对话式分析技术路线对比，来源：思迈特软件）

NL2SQL 就像是一个超级聪明的服务员。你说：“我想要看看今年第二季度华东和华北的销售数据。”这位服务员就会立刻去厨房（数据库）为你下单，送上你要的数据，简单高效，尤其适合日常的查询任务。然而，面对复杂的分析请求，比如数据间的深层关系或者预测分析，这位服务员就有点“力不从心”了。SQL语句一复杂，系统就可能应付不过来，再加上安全性问题，这位服务员可能还会让你担心信息泄露。

接下来，我们看看DSL，这是一个更为“专业”的对话助手。你可以把它想象成某个领域的专家，你提问时，专家用专业的术语和方法为你解答。这位专家精准且可靠，能够处理更复杂的请求。但培养一位真正的领域专家并不容易，需要大量的训练和维护。这个过程就像是精心培养一位高水平的顾问，既费时又费力。

当你提出复杂问题时，Smartbi AIChat通过规划器将问题拆解成多个子任务，然后由代码解释器将这些任务转化为系统可以理解的指令，最后由代码执行器完成任务。整个过程就像一部精密的机器，不断调整和优化，确保最终结果的准确和可靠。（Smartbi AIChat实现原理，来源：思迈特软件）

更酷的是，Smartbi AIChat能够“自我纠错”。如果某个环节出错，系统会自动调整策略，重新执行任务，就像一位灵活的项目经理，不断调整计划以确保目标的达成。而且，用户也可以随时参与进来，提供反馈和修正，让分析结果更加符合实际需求。

也正是这些技术创新，让Smartbi AIChat能在归因分析、预测分析等方面做出差异化，这让它在众多对话式BI工具中脱颖而出，为数据分析带来了全新的可能性。

让数据真正服务于业务

近年来，如ChatGPT这样的AI工具掀起了一股热潮，个人和企业用户都在积极拥抱数智化转型。然而，能真正将AIGC和大模型应用于商业场景的工具却屈指可数。Smartbi AIChat这类对话式BI工具，正是其中的佼佼者。它不仅能迅速回答用户的问题，还能将AIGC的潜力深度融合进商业智能，打破传统BI的局限，提供全新的数据交互方式。

这一切的背后，都是思迈特多年行业积累、技术钻研和不断创新的成果。作为商业智能领域的老牌玩家，思迈特可不是一夜成名的“流量明星”，而是经过了多年的沉淀和磨练。多年来，思迈特在BI技术的深海中不断探索，不仅积累了大量行业经验，还锻造了处理复杂数据的能力。从最初的BI工具开发到今天的智能分析平台，思迈特一直走在技术前沿，致力于将最先进的技术转化为实际应用的利器。

在这个过程中，思迈特也从不忽视对产品的精细打磨，与各行各业的客户深度合作，真正将客户真实的业务需求融入到产品功能升级中，确保Smartbi AIChat不仅是一个“聪明的工具”，更是一个“好用的工具”。经过无数次的实战检验，Smartbi AIChat在准确性、易用性和用户体验上都表现出了超群的实力。这种“工匠精神”不仅让它能够快速响应复杂的数据分析需求，也赢得了众多客户的青睐。

Smartbi AIChat这样的数据分析工具，不论是对业务分析还是企业管理，都将带来深远的影响。

对于数据分析师来说，Smartbi AIChat就像是一个得力的助手，帮他们摆脱了繁琐的工作，直接进入数据分析的核心战场。分析师们终于可以放开手脚，专注于真正的“头脑风暴”——发现数据中隐藏的宝藏。Smartbi AIChat不仅能做因果分析、预测分析，还能帮你揭示那些埋藏得最深的商业洞察。

在企业管理层面，Smartbi AIChat不仅是一个工具，更像是为每位员工配备了一位智能的“数据助理”。无论是一线员工还是高层管理者，都可以随时查询和解读数据。这种数据分析能力的普及，不仅降低了门槛，还在企业内部建立起统一的数据理解基础，实现了真正意义上的“统一思想”。各部门之间的沟通更加顺畅，整体运营效率也随之提升。这种变化，就像为一个大型作战团队建立了统一的语言，每个成员都能高效、准确地执行任务。

值得关注的是，AI大模型与BI的融合创新才刚刚起步，接下来的旅程将更加激动人心。以思迈特的Smartbi AIChat为例，现在肯定不是它的终极形态，接下来我们将见证它的不断成长。这类工具将变得越来越强大，其在推动企业数智化升级甚至数字经济建设方面，将发挥越来越重要的作用。
思迈特软件成立于2011年，网页搜索”思迈特软件官网“、”Smartbi“或者关注微信公众号”思迈特Smartbi“，申请免费体验思迈特软件智能BI产品！