
《AI数据分析之ChatBI发展与应用实践》白皮书正式上线啦
应用介绍
为了理清主流技术趋势和市场发展现状,ITPUB特发起专项白皮书调研活动,通过对ChatBI主流厂商的深度沟通,探索数据分析在AI时代的进化路径。
根据ITPUB调研来看,ChatBI的应用还处于探索期,但产品侧已经是百花齐放的状态,各路厂商都在挣抢企业用数的第一入口。虽然,产品的演化路径不同,但都在从不同方向部署ChatBI。
从用户体验来看,ChatBI又有很多细分赛道。虽然,从产品名称上看,都叫智能问数,但在服务体验上会有明显区别,比如:交互式分析,主要服务于基础问数场景(如查询客户数量),无需依赖传统BI;假设性分析,模拟变量影响(如原材料价格波动对成本的影响),需借助模型计算和传统BI能力;预测性分析,包括销售预测、库存优化等,结合历史数据与外部趋势;专家经验性分析,利用非结构化数据打标签,辅助战略决策。
从技术路线来看,主要包括 Text2DSL(自然语言到领域特定语言)、Text2Code(自然语言到代码)以及最为广泛采用的 Text2SQL(自然语言到结构化查询语言)。每种方式都有其适用场景和局限性,在构建对话式数据分析工具ChatBI的过程中,如何将用户的自然语言问题转化为可执行的数据分析指令,是系统设计的核心挑战之一。围绕这一目标,大家都进行不同程度的技术路线优化。
第二阵营:传统BI厂商。例如永洪、帆软、观远、思迈特BI(Smartbi)等,是国内乃至国际市场上具有广泛影响力的BI平台代表。他们也在顺势而为,进行智能化升级。
第三阵营:数据领域新兴势力。这类企业是智能问数的特殊参与者。比如:艾体宝(原来的虹科,提供数据存储、数据智能、安全合规、网络监控与优化等服务)、数新智能(大数据与人工智能基础设施服务提供商),它们并非传统意义上的BI厂商,也不属于互联网大厂,而是来自于数据产业链的上下游企业,他们围绕大数据和人工智能提供基础设施服务,包括指标平台、数据中台、数据编织等。他们在完成底层数据建设后,亟需一个能够将数据“用起来”的工具,而不仅仅是“建起来”,这就催生了他们对ChatBI能力的强烈需求。
第四阵营:原生ChatBI厂商。像北极九章这样的原生ChatBI厂商,主要专注垂直赛道,从零构建智能分析能力。这类公司从成立之初就专注于对话式数据分析领域,致力于通过自然语言处理、NL2SQL、RAG、多轮对话等核心技术,打造真正意义上的“人机对话即分析”的智能数据分析平台。原生ChatBI厂商的优势在于聚焦垂直场景、技术架构先进、用户体验极致。他们不需要背负历史包袱,能够快速响应市场需求,专注于打磨自然语言理解、复杂查询生成、上下文管理等核心能力,从而在细分市场中占据领先地位。
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8月1日,广西防城港市公安局边境管理支队发布情况通报:8月1日上午,有网民及媒体发布视频称“会车遇奔驰女司机亮证逼迫让路、派出所民警上门要求删帖道歉”。
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8月2日,据海报新闻,广西“亮证逼迫让路”事件当事人“让路男”再发声:“希望纪委介入调查,因为普通人哪有这么大的权力,可以调动派出所,调动村委来帮她搞定这个事情。第二个是她公开道歉。”
极目新闻记者 谢茂8月1日,广西防城港市公安局边境管理支队发布情况通报称,有网民及媒体发布视频称“会车遇奔驰女司机亮证逼迫让路、派出所民警上门要求删帖道歉”。公安机关已密切关注有关情况,现已成立工作组展开调查。
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