ChatBI- ChatGPT的垂直领域思考

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ChatBI- ChatGPT的垂直领域思考。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

ChatBI- ChatGPT的垂直领域思考

声明:本文将从技术角度对比几款商用BI产品的AI辅助功能。鉴于个人的认知水平,所描述的内容,若有不妥,请斧正。

BI之痛

从事大数据工作十余年,近两年负责制造业BI工作,总结了一些痛点问题:

  • 技术挑战难度不大,繁杂重复事情较多,费时费力:

    • 组织架构调整,营收历史数据重算

    • 数据异常繁琐,排查定位耗时

  • 指标口径不统一,上游数据质量堪忧:

    • 上游系统重构、迭代、切换,元数据及数据字段频繁变动

    • 管理模式调整,一任领导一个口径,指标口径不统一

    • 定义不规范,数据无标准,

  • 报表需求较随意,报表使用率低

    • IT与业务融合度不足,需求沟通费时

    • 开发成本高,实际成效不明显

  • 长期处于信息呈现阶段,数据驱动或者赋能业务路径不清晰

    • 大量中国式报表,缺少数据洞察

BI工作的精力及成本分布如下图所示:

ChatBI- ChatGPT的垂直领域思考

如何才能,从这样的工作中解脱出来呢?真正的实现高效信息获取,数据赋能业务?实现BI工作的精力及成本分布,呈现下图所示的“倒三角”呢?

ChatBI- ChatGPT的垂直领域思考

何为BI

阅读至此的朋友,应该都是同道中人,这里就不掉书袋用官方术语定义BI了。关于什么是BI,如何做BI产品,如何使用好BI,大家可以自行检索。下面随机列举几篇公众号文章:

  • 到底什么是BI?BI能为企业带来什么?

  • 深度解答:BI到底是什么?

  • 为什么BI软件在中国很难做

  • 专访 | 观远数据吴宝琪:BI 最大的难点并不只在单点技术

  • BI到底能给管理带来什么价值?

正如大多数软件行业术语,BI也源于欧美国家。这种舶来品,需结合中国国情,做中国特色化,如果只是照搬照抄,必死无疑。从马列主义到SaaS,都验证了和验证着这个观点。那么,什么是中国特色的BI呢?个人认为归为以下两类:

  • L2层级,基本符合BI定义,数据辅助商业决策:通过数据分析及数据探索,辅助商业分析及决策。达到这个层次的企业,大多数是数据原生企业,或者信息化及电子化实施较好的行业,例如:金融、电商、零售、电信等。

  • L1层级,基本不符合BI定义,单纯的报表及看板:大多数停留在通过可视化图表呈现信息的层次,少数能够做到数据诊断企业管理问题,通过数据预测问题及直接支持决策的,凤毛麟角。传统行业、制造业是重灾区。

在L1层级,从事BI工作的,大家亲切的称为“表哥”、“表妹”。资深的“表哥”、“表妹”可能经历了如下形式的BI:

ChatBI- ChatGPT的垂直领域思考

增强分析

增强分析 (Augmented Analytics)是Garnter 2017年创造的新概念,国内也叫(AI+BI)或者ABI。

增强分析,指使用低代码的 AI 或 ML 工具,通过自动化方式来协助数据准备、数据分析、分析结果洞察和解释、分享等过程。增强分析可以帮助各类用户发现现有数据中可能被忽视的洞察,并探索新数据,从而增强各类用户在 BI 平台中探索和分析数据能力的方式。

事实上,增强分析并不是指某一种特定的功能,而是让AI能力与BI结合,让更多用户、尤其是业务人员把数据分析用起来。当前行业已认可的增强分析相关产品能力,主要有数据目录、数据故事、自动数据洞察、NLG & NLQ 等等。这其中,自动数据洞察则是目前业务中需求最明确的。

参考文章:

  • AI+BI 如何落地?自动数据洞察或将扛大梁

  • 当AI与BI相遇,零售商应该如何做?

  • BI和AI的强强联合

  • BI + AI:洞见数据和分析的未来

  • AI+BI,真的如想象中的那么美好吗?

搜索式BI

参考文章:

  • ‍https://mp.weixin.qq.com/s/GaXX8_7bMrdJkVu9K_BE5g‍

何为ChatBI

通过类ChatGPT对话式问答方式,实现BI工作全范围覆盖。按照BI的智能问答程度及模式,分为五大阶段,在L3阶段后,BI开始具备智能数据准备(数据建模)、数据分析及智能问答能力。目前,市场上的智能BI(AI+BI),整体上处于L2到L3的转变阶段。

ChatBI- ChatGPT的垂直领域思考

行业领先BI的ChatBI智能程度对照表:

BI品牌

ChatBI等级

说明

亿信华辰

L1

睿问https://www.esensoft.com/products/esenask.html

智能分析:https://help.esensoft.com/doc-view-893.html

永洪BI

L2

AI+BI:https://m.yonghongtech.com/gy/mtbd/6459585.html

PowerBI

L3

    • https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/consumer/end-user-q-and-a-tips

    • https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/create-reports/service-prepare-data-for-q-and-a

    • https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/consumer/end-user-q-and-a

SmartBI

L2

小麦:https://mp.weixin.qq.com/s/Y11mF_TMlo4o5Ptm2GXs4g

百度Sugar BI

L2.5

https://cloud.baidu.com/doc/SUGAR/s/nkh06jpf8

网易有数

L2.5

阿里Quick BI

L2.5

Tableau

L2.5

https://mp.weixin.qq.com/s/enK9M16PiVyhvMzESOWPeA

帆软BI

原因:https://www.finebi.com/2019/bi-3 FineBI务实

Metabase、Superset、Davinci、DataEasy

如何实现通用的ChatBI

  • L1层级,完备+高质量端到端的元数据及血缘关系、标准的报表检索协议,基于知识图谱的对象存储

  • L2层级,完备+高质量端到端的元数据及血缘关系、标准的报表检索协议,基于知识图谱的对象存储、标准的报表存储格式协议及渲染协议

  • L3层级,完备+高质量端到端的元数据及血缘关系、标准的报表检索协议,标准的报表存储格式协议及渲染协议、高质量的数据建模规范及数据仓库模型

  • L4层级,完备+高质量端到端的元数据及血缘关系、标准的报表检索协议,标准的报表存储格式协议及渲染协议、高质量的数据建模规范及数据仓库模型、机器学习算法及数据挖掘算法、丰富的数据应用及经营分析案例库

  • L5层级,完备+高质量端到端的元数据及血缘关系、标准的报表检索协议,标准的报表存储格式协议及渲染协议、高质量的数据建模规范及数据仓库模型、机器学习算法及数据挖掘算法、丰富的数据应用及经营分析案例库、丰富的行业知识库及行业专家规则库

欢迎一起讨论,后续将用一个开源项目,按想法,在开源BI基础上,实现ChatBI层级。

ChatBI- ChatGPT的垂直领域思考

她就是L5企业数据博士,Dr.D。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-424953.html

到了这里,关于ChatBI- ChatGPT的垂直领域思考的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • ChatGPT/GPT-4 或将从根本上改变软件工程

    🍉 CSDN 叶庭云 : https://yetingyun.blog.csdn.net/ 编程也可能是最容易被 AI 技术取代的工作之一,软件的构建方式将产生根本性的转变。 今年以来,相信大家都听说过 ChatGPT、New Bing 和 GPT-4。 在网上可能也经常看到关于这些技术的一些炒作,它们因某种原因而不好(“它们是随机

    2024年02月09日
    浏览(38)
  • 千“垂”百炼:垂直领域与语言模型(1)

    微信公众号版本:https://mp.weixin.qq.com/s/G24skuUbyrSatxWczVxEAg 这一系列文章仍然坚持走“通俗理解”的风格,用尽量简短、简单、通俗的话来描述清楚每一件事情。本系列主要关注语言模型在垂直领域尝试的相关工作。 This series of articles still sticks to the \\\"general understanding\\\" style, des

    2023年04月09日
    浏览(37)
  • AI自动生成领域大牛?巧用文心千帆快速创建垂直领域专家

    目录 前言 模型搭建 1.数据导入 2.数据标注 3.数据处理 4.训练配置  5.发布模型 结尾 生成式AI一直是我所关注的技术,尤其现在集成多态大模型的基础之上,能否实际落地运用于各式各样的场景领域一直都是现今热点讨论的技术话题。对于如今比较成熟的生成式AI,如ChatGPT,

    2024年02月16日
    浏览(55)
  • ptuning v2 的 chatglm垂直领域训练记录

    thunlp chatglm 6B是一款基于海量高质量中英文语料训练的面向文本对话场景的语言模型。 THUDM/ChatGLM-6B: ChatGLM-6B:开源双语对话语言模型 | An Open Bilingual Dialogue Language Model (github.com) 国内的一位大佬把chatglm ptuning 的训练改成了多层多卡并行训练的实现 zero_nlp/Chatglm6b_ModelParallel_pt

    2024年02月06日
    浏览(40)
  • 医疗最终会成为最大的AI垂直领域吗?

    在人工智能技术的推动下,医疗行业正迎来一场前所未有的变革。眼下正在举行的英伟达GTC大会上,90场活动与医疗保健/生命科学相关,数目位居所有行业之首,超过了汽车、云服务、硬件/半导体等一众热门领域。 全球最炙手可热的医药巨头诺和诺德,已经在GTC上官宣将与

    2024年04月13日
    浏览(40)
  • LLM技术发展及在垂直领域中如何应用-经验学习大全

    语言建模(LM)是提高机器语言智能的主要方法之一。一般来说,LM旨在对词序列的生成概率进行建模,以预测未来tokens的概率。语言建模的研究在文献中受到了广泛关注,可以分为四个主要发展阶段: 统计语言模型(SLM) : 起源于 20世纪90年代。其基本思想是基于马尔可夫假

    2024年02月15日
    浏览(43)
  • 9款世界级垂直领域软件架构师Visio平替作图工具!

    一个基于HTML5的在线流程图绘制和协作应用平台,用户可以通过它方便快速的实现流程图表的绘制,同时还可以实现与他人进行实时的流程图绘制和修改功能,对需要群组协作功能的团队来说,这点非常方便。 由于LucidChart是基于HTML5开发,因此用户不需要下载本地应用程序,

    2024年03月09日
    浏览(46)
  • 金融领域思考-前言

    不知不觉已经进入金融领域并且从事支付相关研发工作2年,2年了,应该是一个非常重要的分水岭。但越学习,越了解,越知道金融领域的复杂性。故希望借助写博客整理相关思绪,每有会意,便会记录,同时也会推荐一些业内人士所推荐的书籍。笔者希望,在写完 关于 金融

    2024年04月25日
    浏览(27)
  • Verilog中两种位宽声明方式在赋值和例化时的思考

    近来在学习VHDL时发现其有TO和DOWNTO两种声明位宽的方式,不同方式在赋值操作时存在差异,容易混淆。想来Verilog也存在这种问题,故在此进行一个简单的讨论。 众所周知,在Verilog中声明数据位宽有两种方式: 第一种为DOWNTO方式,这种方式是我们通常使用的声明位宽的方法,

    2024年02月13日
    浏览(35)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包