數(shù)智科技對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略價(jià)值日益凸顯，同時(shí)，數(shù)智科技本身發(fā)展日新月異，新技術(shù)、新模式層出不窮，創(chuàng)新企業(yè)、產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)。為了幫助大家更好理解數(shù)智科技的最新發(fā)展態(tài)勢(shì)，數(shù)據(jù)猿聯(lián)合上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟，推出大型選題月活動(dòng)，每月以特定的數(shù)智科技領(lǐng)域?yàn)橹?，開(kāi)展企業(yè)專訪、線上直播、最具商業(yè)合作價(jià)值盤點(diǎn)等活動(dòng)，并撰寫行業(yè)深度文章。

8月，數(shù)據(jù)猿將以大模型+BI為主，并配合優(yōu)秀出海企業(yè)、優(yōu)秀外資企業(yè)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)大數(shù)據(jù)、機(jī)器人領(lǐng)域優(yōu)秀企業(yè)盤點(diǎn)，策劃一系列媒體活動(dòng)。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，BI成為企業(yè)決策的重要支持工具。然而，傳統(tǒng)的BI工具在處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)時(shí)往往顯得力不從心。今天，我們站在了一個(gè)新的起點(diǎn)上，大模型如GPT-4等強(qiáng)大的AI工具的出現(xiàn)，為我們提供了前所未有的機(jī)會(huì)，它們能夠深度理解數(shù)據(jù)，生成精確的預(yù)測(cè)，并通過(guò)自然語(yǔ)言交互提供洞察，為商業(yè)智能開(kāi)啟了新的可能。

讓我們來(lái)看一個(gè)具體的例子。某電商公司，每天都有大量的交易數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的BI工具已經(jīng)無(wú)法滿足他們對(duì)數(shù)據(jù)深度挖掘和快速反饋的需求。他們決定嘗試使用基于大模型的BI工具。通過(guò)這個(gè)工具，他們能夠用自然語(yǔ)言提出查詢請(qǐng)求，例如：“哪個(gè)商品的銷售額在過(guò)去一周中增長(zhǎng)最快？”或“哪個(gè)地區(qū)的退貨率最高，且其原因是什么？”然后，這個(gè)大模型可以快速地分析大量的交易數(shù)據(jù)，生成直觀易懂的回答。此外，這個(gè)工具還能自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)則和模式，發(fā)現(xiàn)異常和問(wèn)題，并生成預(yù)警和建議。這大大提高了他們的工作效率，同時(shí)也讓他們能夠更深入、更全面地了解自己的業(yè)務(wù)。

通過(guò)這個(gè)例子，我們可以看到，大模型與BI的結(jié)合，不僅可以使數(shù)據(jù)分析更便捷、更智能，而且能夠使我們對(duì)數(shù)據(jù)有更深入的理解，從而為企業(yè)決策提供更強(qiáng)大的支持。這正是大模型對(duì)BI領(lǐng)域的變革所帶來(lái)的可能。

總的來(lái)說(shuō)，大模型和BI的結(jié)合，對(duì)數(shù)據(jù)分析的方式帶來(lái)了三個(gè)主要的變革：一是從狹義的數(shù)字、圖表轉(zhuǎn)化為語(yǔ)言和對(duì)話，大大提高了數(shù)據(jù)分析的便利性和可接近性；二是從人工設(shè)計(jì)的規(guī)則和模型轉(zhuǎn)化為自動(dòng)學(xué)習(xí)的規(guī)則和模式，大大提高了數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性；三是從關(guān)注數(shù)據(jù)的部分特性轉(zhuǎn)化為深入挖掘數(shù)據(jù)，提供更深入和全面的分析。這些變革都是由于大模型的強(qiáng)大語(yǔ)言理解能力、自動(dòng)學(xué)習(xí)能力和深度挖掘能力所帶來(lái)的。

1、基于自然語(yǔ)言對(duì)話的數(shù)據(jù)分析新范式

傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)分析主要依賴于數(shù)字和圖表，如條形圖、折線圖、餅圖等。雖然這些工具能夠直觀地展示數(shù)據(jù)，但它們卻不能滿足所有的需求。例如，它們通常需要一定的專業(yè)知識(shí)和技能才能理解和解讀，這對(duì)非技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是個(gè)挑戰(zhàn)。另外，數(shù)字和圖表往往缺乏上下文和解釋，使得數(shù)據(jù)的真正含義和影響難以理解。

然而，大模型的出現(xiàn)打破了這種局限。基于強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，大模型如GPT-4等能夠理解和生成自然語(yǔ)言文本。這就意味著，我們可以用自然語(yǔ)言，像和人進(jìn)行對(duì)話一樣，來(lái)查詢和分析數(shù)據(jù)。然后，大模型會(huì)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中提取信息，生成直觀易懂的回答。這種方式大大提高了數(shù)據(jù)分析的便利性和可接近性，使得非技術(shù)人員也能夠輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

此外，大模型還能理解復(fù)雜的查詢和多步驟的分析。例如，你可以提問(wèn)：“在過(guò)去的六個(gè)月中，每個(gè)月的銷售額是多少？并且與去年同期相比，增長(zhǎng)了多少？”大模型可以理解這個(gè)復(fù)雜的查詢，從數(shù)據(jù)中提取所需信息，并生成詳細(xì)的答案。這極大地增強(qiáng)了數(shù)據(jù)分析的靈活性和深度。

更重要的是，大模型的語(yǔ)言理解和生成能力，使得數(shù)據(jù)分析變得更加直觀和人性化。對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，大模型可以生成易懂的解釋和推理，使得數(shù)據(jù)的含義和影響變得清晰明了。例如，如果某個(gè)產(chǎn)品的銷售額突然下降，大模型不僅可以報(bào)告這個(gè)事實(shí)，還可以從數(shù)據(jù)中找出可能的原因，如價(jià)格上漲、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的活動(dòng)等，并生成相應(yīng)的建議，如降低價(jià)格、增加推廣等。

這種變革是由于大模型的強(qiáng)大語(yǔ)言理解能力和生成能力所帶來(lái)的。這不僅提高了數(shù)據(jù)分析的便利性和可接近性，也使得數(shù)據(jù)分析變得更加直觀和人性化。這是大模型對(duì)BI領(lǐng)域的一次重大變革，也預(yù)示著數(shù)據(jù)分析的未來(lái)

2、從人工設(shè)計(jì)的規(guī)則和模型轉(zhuǎn)化為自動(dòng)學(xué)習(xí)的規(guī)則和模式

在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要設(shè)計(jì)并實(shí)施特定的規(guī)則和模型來(lái)解析和解釋數(shù)據(jù)。這些規(guī)則和模型通常基于統(tǒng)計(jì)方法和領(lǐng)域知識(shí)，需要經(jīng)過(guò)多次迭代和調(diào)整才能達(dá)到理想的效果。這種方式雖然在很大程度上有效，但是過(guò)程繁瑣且依賴人工，特別是在處理大規(guī)模和復(fù)雜的數(shù)據(jù)時(shí)，人工設(shè)計(jì)的規(guī)則和模型往往難以應(yīng)對(duì)。

然而，大模型的出現(xiàn)改變了這一切?；谏疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)，大模型能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)則和模式，而無(wú)需人工設(shè)計(jì)。這意味著，大模型可以自動(dòng)適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化，自動(dòng)優(yōu)化模型，從而提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。比如，通過(guò)大模型，我們可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)銷售額與季節(jié)、價(jià)格、促銷活動(dòng)等多個(gè)因素之間的復(fù)雜關(guān)系，并預(yù)測(cè)未來(lái)的銷售額。

此外，大模型還能挖掘數(shù)據(jù)中的隱藏模式和異常。例如，大模型可以從大量的交易數(shù)據(jù)中，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)異常交易和欺詐行為?；蛘?，大模型可以從用戶的行為數(shù)據(jù)中，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)用戶的興趣和偏好，從而提供更個(gè)性化的服務(wù)。這種自動(dòng)學(xué)習(xí)的能力，使得大模型能夠處理更復(fù)雜和更深度的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，大大超越了人工設(shè)計(jì)的規(guī)則和模型。

更重要的是，大模型的自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，使得數(shù)據(jù)分析可以更好地適應(yīng)快速變化的業(yè)務(wù)環(huán)境。例如，當(dāng)市場(chǎng)環(huán)境或用戶行為發(fā)生變化時(shí)，大模型可以快速?gòu)男碌臄?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，調(diào)整模型，從而保證數(shù)據(jù)分析的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。

總的來(lái)說(shuō)，大模型和BI的結(jié)合，使得數(shù)據(jù)分析從人工設(shè)計(jì)的規(guī)則和模型轉(zhuǎn)化為自動(dòng)學(xué)習(xí)的規(guī)則和模式。這種變革是由于大模型的強(qiáng)大自動(dòng)學(xué)習(xí)能力所帶來(lái)的。這不僅大大提高了數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性，也開(kāi)啟了數(shù)據(jù)分析的新可能。這是大模型對(duì)BI領(lǐng)域的一次重大變革，也預(yù)示著數(shù)據(jù)分析的未來(lái)。

3、從關(guān)注數(shù)據(jù)的部分特性轉(zhuǎn)化為深入挖掘數(shù)據(jù)，提供更深入和全面的分析

在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析中，由于技術(shù)和工具的限制，我們往往只能關(guān)注數(shù)據(jù)的部分特性，如平均值、最大值、最小值等，并且往往忽視了數(shù)據(jù)的全局特性和深層關(guān)系。例如，我們可能會(huì)關(guān)注一個(gè)產(chǎn)品的總銷售額，但忽視了銷售額的時(shí)間分布、地區(qū)分布等信息。或者，我們可能會(huì)關(guān)注用戶的平均活躍時(shí)間，但忽視了用戶活躍時(shí)間的變化趨勢(shì)、用戶群體之間的差異等信息。

然而，大模型的出現(xiàn)打破了這種局限?；谏疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)，大模型能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)的全局特性和深層關(guān)系。這就意味著，我們可以利用大模型深入挖掘數(shù)據(jù)，提供更深入和全面的分析。

例如，大模型可以分析銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)銷售額的時(shí)間分布、地區(qū)分布、用戶分布等全局特性，從而提供更全面的銷售情況分析?；蛘?，大模型可以分析用戶行為數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)用戶活躍時(shí)間的變化趨勢(shì)、用戶群體之間的差異、用戶的興趣和偏好等深層信息，從而提供更深入的用戶行為分析。

此外，大模型還可以通過(guò)深入挖掘數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的隱藏價(jià)值和潛在趨勢(shì)。例如，大模型可以從用戶行為數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的潛在問(wèn)題和改進(jìn)點(diǎn)，從而指導(dǎo)產(chǎn)品的優(yōu)化和更新。或者，大模型可以從市場(chǎng)數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)和機(jī)會(huì)，從而指導(dǎo)公司的戰(zhàn)略規(guī)劃。

總的來(lái)說(shuō)，大模型與BI的融合，使得數(shù)據(jù)分析從關(guān)注數(shù)據(jù)的部分特性轉(zhuǎn)化為深入挖掘數(shù)據(jù)，提供更深入和全面的分析。這種變革是由于大模型的強(qiáng)大處理能力和深度學(xué)習(xí)能力所帶來(lái)的。這不僅增強(qiáng)了數(shù)據(jù)分析的深度和范圍，也揭示了數(shù)據(jù)背后的隱藏價(jià)值和潛在趨勢(shì)。這是大模型對(duì)BI領(lǐng)域的一次重大變革，也預(yù)示著數(shù)據(jù)分析的未來(lái)。

大模型、BI技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用可謂日新月異，為了探求行業(yè)最新發(fā)展趨勢(shì)，數(shù)據(jù)策劃了BI月度選題，以企業(yè)專訪+直播論道+優(yōu)秀企業(yè)盤點(diǎn)+行業(yè)深度分析的方式，系統(tǒng)梳理BI的最新發(fā)展態(tài)勢(shì)。

具體來(lái)看，BI選題策劃涵蓋以下內(nèi)容：

? BI領(lǐng)域典型性代表企業(yè)高層專訪

? BI領(lǐng)域代表性人物線上直播論道

? BI行業(yè)深度稿撰寫報(bào)道

? 發(fā)布《2023中國(guó)「大模型+BI」領(lǐng)域最具商業(yè)合作價(jià)值企業(yè)》盤點(diǎn)

大咖進(jìn)行深入探討。其中，在線上直播討論中，數(shù)據(jù)猿將圍繞“大模型+BI，開(kāi)啟數(shù)據(jù)分析新范式”這一主題，邀請(qǐng)業(yè)界大咖進(jìn)行深入探討。

8月份，除了大模型+BI，數(shù)據(jù)猿還將聯(lián)合上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟發(fā)布以下領(lǐng)域的企業(yè)盤點(diǎn)：

①《2023中國(guó)優(yōu)秀出海企業(yè)》盤點(diǎn)

②《2023中國(guó)優(yōu)秀外資企業(yè)》盤點(diǎn)

③《2023中國(guó)「知識(shí)產(chǎn)權(quán)大數(shù)據(jù)」領(lǐng)域最具商業(yè)合作價(jià)值企業(yè)》盤點(diǎn)

④《2023中國(guó)「機(jī)器人」領(lǐng)域最具商業(yè)合作價(jià)值企業(yè)》盤點(diǎn)

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