在AI與數(shù)據(jù)深度融合的新紀(jì)元，一場針對企業(yè)智能核心的重塑運(yùn)動正悄然推進(jìn)。隨著人工智能技術(shù)的日益精進(jìn)，企業(yè)正逐步將AI引入數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域，以期降低高質(zhì)量數(shù)據(jù)的生產(chǎn)成本。同時(shí)，LLM大模型的普及預(yù)示著智能BI時(shí)代即將到來，人人都有望成為數(shù)據(jù)消費(fèi)者，這一轉(zhuǎn)變的臨界點(diǎn)已然顯現(xiàn)。
近日，瓴羊在上海阿里巴巴徐匯濱江園區(qū)成功舉辦了「數(shù)據(jù)薈」MeetUp城市行活動，聚焦“AI x Data——大模型時(shí)代的數(shù)據(jù)治理與BI創(chuàng)新應(yīng)用”主題。活動匯聚了眾多技術(shù)領(lǐng)域的專家，通過實(shí)戰(zhàn)案例分享與前沿理念探討，深入剖析了企業(yè)智能基因重構(gòu)的實(shí)踐路徑。
中國信通院華東分院數(shù)據(jù)事業(yè)部主任崔曉君在活動中指出，人工智能正逐步從“模型中心化”向“數(shù)據(jù)中心化”轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)已成為AI時(shí)代的核心生產(chǎn)資料。在政策推動下，人工智能與數(shù)據(jù)要素的頂層設(shè)計(jì)日益完善，并進(jìn)入實(shí)質(zhì)性落地階段。國家數(shù)據(jù)局的成立進(jìn)一步強(qiáng)化了數(shù)據(jù)要素的統(tǒng)籌管理與協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制。數(shù)據(jù)治理與人工智能技術(shù)的協(xié)同創(chuàng)新，正以前所未有的方式相互促進(jìn)。
然而，AI技術(shù)的快速發(fā)展也帶來了數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全與隱私、偏見與歧視等方面的挑戰(zhàn)。大模型與數(shù)據(jù)治理的結(jié)合，為這些問題的解決提供了新的思路。借助AI的自然語言理解與生成能力，用戶能夠以自然語言與數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理的升級。這一趨勢正推動高效數(shù)據(jù)治理框架、數(shù)據(jù)安全與合規(guī)以及數(shù)據(jù)質(zhì)量管理與提升的發(fā)展。同時(shí)，BI分析在企業(yè)決策中的重要性日益凸顯，它能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息，減少決策的盲目性。企業(yè)正積極探索將AI與BI相結(jié)合，通過AI增強(qiáng)分析，使數(shù)據(jù)真正支撐決策、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，推動大模型在企業(yè)內(nèi)部的落地與應(yīng)用。
阿里云智能瓴羊的高級技術(shù)專家劉少偉分享了BI領(lǐng)域的最新進(jìn)展。他指出，自2010年傳統(tǒng)BI興起至今，行業(yè)已邁向敏捷BI階段，并有望借助大模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)民主化，讓每個(gè)人都能成為數(shù)據(jù)消費(fèi)者。Quick BI憑借其智能化和開放性的優(yōu)勢，連續(xù)五年入選Gartner ABI魔力象限，成為國內(nèi)唯一入選該象限的產(chǎn)品。企業(yè)級智能BI并非簡單地將BI工具與大模型結(jié)合，而是融合BI工具、大語言模型與企業(yè)私域數(shù)據(jù)的“三位一體”模式，沿著智能助理、智能問數(shù)和洞察分析三個(gè)方向演進(jìn)。
以Quick BI的智能問數(shù)為例，它采用了更適合企業(yè)級場景的Text2DSL技術(shù)，而非適用于個(gè)人或小型團(tuán)隊(duì)的Text2SQL。這一過程中，Quick BI調(diào)用了大量豐富的算子和函數(shù)，既簡化了SQL，又支持了復(fù)雜分析。其落地產(chǎn)品“智能小Q”具備智能搭建與智能問數(shù)兩大能力，支持一鍵生成報(bào)表、美化及批量配置。用戶可以通過自然語言交互快速獲取數(shù)據(jù)，同時(shí)智能小Q還具備智能洞察能力，能夠自動生成報(bào)表摘要、檢測異常并進(jìn)行歸因診斷，快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題和原因。
阿里云智能瓴羊的另一位高級技術(shù)專家周鑫，針對數(shù)據(jù)治理的痛點(diǎn)提出了體系化、可落地的方法論。他以業(yè)務(wù)模型為起點(diǎn)，梳理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，基于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)落地開發(fā)規(guī)范，通過標(biāo)準(zhǔn)化手段實(shí)現(xiàn)自動化質(zhì)量監(jiān)控與安全分類，最終構(gòu)建技術(shù)與業(yè)務(wù)的統(tǒng)一語言，助力消費(fèi)場景的落地。AI技術(shù)在數(shù)據(jù)治理中的應(yīng)用，從提效階段走向自動化、智能化，對數(shù)據(jù)治理的執(zhí)行效果產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。例如，在智能找數(shù)場景，瓴羊Dataphin的“智能小D”能夠快速定位所需數(shù)據(jù)；在元數(shù)據(jù)自動補(bǔ)全場景，能夠自動生成并歸類字段名稱、描述及口徑；在智能數(shù)據(jù)識別場景，能夠自動識別敏感數(shù)據(jù)，無需人工編寫。
