Starburst推出AI数据助手，让传统商业智能仪表板走向终结

Starburst Data公司近日推出了一项AI功能，旨在让企业用户通过自然语言查询和分析企业数据，此举标志着业界正从传统商业智能仪表板向更具交互性的实时决策方式转变。

这款名为Aida的AI数据助手，旨在解决企业业务决策速度与仪表板和报表构建流程之间日益扩大的脱节问题。

"AI就是新的BI，我认为这将是分析行业的未来——你将越来越能够直接通过AI得到问题的答案。"Starburst首席执行官贾斯汀·博格曼在发布直播中表示。

博格曼指出，传统分析工作流程往往需要耗时的数据提取与转换操作，已无法跟上业务发展的步伐。"企业正在迈向实时化。问题变化的速度比仪表板构建的速度更快，管理者需要的是答案，而不是工单排队。"他说道。

此次发布是业界将生成式AI界面应用于企业结构化数据这一更大趋势的缩影。博格曼强调，结构化数据将成为企业AI的下一个重要前沿领域，并指出其在企业运营中作为核心记录系统的关键地位。

"AI的效能取决于它能获取和理解的数据，"他说，"大多数企业面临的不是AI问题，而是数据问题。"

数据原地处理

Aida可在分布式环境中运行，无需对数据进行迁移和集中存储，这一架构设计有别于现有的许多分析和AI方案。Starburst平台基于开源的Apache Trino引擎构建，可直接连接云存储、数据湖、数据仓库和业务系统中的数据，并对各数据源统一执行治理和元数据管理。

该助手采用了一套推理框架，公司表示其能力已远超简单的文本转查询语句。它不会仅生成单一查询，而是评估可用数据、构建查询并通过多个中间步骤进行迭代，最终输出具有语境依据的答案。

"这远不止是一个聊天工具，"联合创始人兼AI副总裁马特·富勒表示，"它会对问题的含义进行推理，识别能够回答该问题的数据集，并最终给出响应。"

Starburst现场演示了Aida对历史一级方程式赛车数据的分析过程，系统根据自然语言提示生成了查询、可视化图表及文字说明。另一个演示案例则使用了财务数据，助手从总账数据中生成了摘要、图表及管理层级的汇总信息。

富勒表示，现有BI工具的核心局限之一在于用户使用门槛过高。他援引内部数据指出，41%的客户需要花费超过四个月来构建仪表板，72%的用户会绕过仪表板直接将数据导出至Excel，并补充说"67%的企业对其应用内分析能力缺乏信心"。

Aida通过Starburst所称的"上下文层"来应对上述挑战，该层将业务术语映射至底层数据结构，使用户能够用业务语言提问，同时系统负责解析技术层面的数据架构。

大语言模型的选择

Aida平台还支持接入多种大语言模型，允许客户根据成本、性能或合规要求选择适合的模型。"Starburst能够接入您自选的模型，融入您的整体生态系统，"富勒说道。

成本管控同样是重点关注方向。富勒表示，84%的企业反映AI成本正使毛利率下降超过6%，这凸显了灵活部署方案（包括本地部署和混合环境）的重要性。

Starburst将Aida定位为对现有BI工具的补充，而非全面替代，尽管高管们也坦承，从长远趋势来看，企业对仪表板的依赖可能会有所降低。

"我们并不是说仪表板会彻底消失，而是说它们将演变为更具针对性、更精心策划的专项仪表板，"博格曼说，"而对于那些额外的问题，你现在可以通过这个对话式界面来获取答案。"

公司还公布了产品路线图，包括与Slack、Jira和GitHub等企业应用的集成，以及用于管控AI输出和执行数据策略的治理功能。

"报表正在转变为对话，静态BI正让位于交互式数据，"博格曼说。

Q&A

Q1：Starburst推出的AI数据助手Aida是什么？它有什么功能？

A：Aida是Starburst Data推出的AI数据助手，用户可以通过自然语言直接查询和分析企业数据，无需构建传统的BI仪表板。它采用推理框架，能够理解问题含义、识别相关数据集、生成查询和可视化图表，并输出具有语境依据的答案，支持分布式环境中的数据原地处理。

Q2：Aida如何处理企业中分散在不同系统里的数据？

A：Aida基于Apache Trino开源引擎构建，可以直接连接云存储、数据湖、数据仓库和各类业务系统中的数据，无需将数据迁移或集中存储。同时，平台会对所有数据源统一执行治理和元数据管理，并通过"上下文层"将业务术语映射至底层数据结构，让用户可以用日常业务语言进行提问。

Q3：Aida会完全取代现有的BI仪表板吗？

A：目前不会完全取代。Starburst将Aida定位为对现有BI工具的补充。首席执行官博格曼表示，仪表板不会彻底消失，而是会演变为更具针对性的专项仪表板，用于处理核心固定报表需求。而对于那些临时性、快速变化的业务问题，用户可以通过Aida的对话式界面直接获取答案。