在当下，随着企业数字化转型脚步的不断加深，商业智能（BI）分析已经成为了企业决策中不可或缺的一部分。根据Gartner的调研，2023年，62%的中国CIO将在2023年增加商业智能BI的投资，BI已经成为支持企业数字化转型支出的主力之一。
然而，传统的BI分析方法往往面临着数据量大、处理复杂度高、分析效率低下等挑战。随着人工智能技术的日益成熟，AI智能分析正逐渐成为解决这些问题的关键，引领BI分析步入新时代。
BI是指利用软件工具和系统来分析组织内外可获得的原始数据，以支持更快、更精确的决策过程。在当下，BI产品已经是比较成熟的应用，例如微软的PowerBI、Salesforce的Tableau、永洪科技的Vividime、帆软的FineBI、阿里云的QuickBI等。随着AIGC、大模型等技术的出现，BI从一开始的纸质化、线上化到可视化再到自主化，发展到向智能化演进。而在智能化阶段，借助AI技术，不仅能够更精确的分析数据背后的根源，还能比较精确预测未来的结果。近期，不少企业都推出了问答式、智能助手产品。比如，用户可借助自然语言进行交互，实现数据探索、报表生成等复杂任务，提升数据分析的效率和准确性。这种创新的人机交互方式不仅重新定义了BI产品的操作界面，更在无形中优化了用户体验，使数据分析过程更加直观、高效和智能化。BI正处于自主分析到智能化分析演进阶段。永洪科技联席总裁贺新颖表示，通过AI大模型，可以将使用BI工具的学习门槛和使用门槛近似的降为零，实现“人人都是数据分析师”。随着技术的进步和应用的深化，AI将在未来的数据驱动决策中发挥更加关键的作用。近期，不少企业都推出了问答式、智能助手产品。比如，用户可借助自然语言进行交互，实现数据探索、报表生成等复杂任务，提升数据分析的效率和准确性。这种创新的人机交互方式不仅重新定义了BI产品的操作界面，更在无形中优化了用户体验，使数据分析过程更加直观、高效和智能化。以零售消费行业为例，企业可以通过智能BI做研发，生产，制造流通等更为广泛环节的全员的运营管理的分析和自动决策，在供应链侧它可以帮助相关的人员，实现更高效的库存管理，包括物流路线的优化、不同仓库之间的配货等等。
AI+BI的形式主要体现在将人工智能技术深度融入传统的商业智能体系中，以提升数据分析的效率、智能化水平以及决策支持能力。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，使BI系统能够自动化地进行复杂的数据分析、预测模型构建、异常检测以及提供更加个性化的洞察建议。具体来说，AI+BI的应用形式主要有以下几个方面：传统的BI系统主要依赖预设报告和仪表板来展示数据，而AI+BI则通过机器学习算法自动识别数据中的模式和关联，深度分析历史数据，精准地预测市场发展趋势、客户具体需求以及企业未来绩效。不断优化策略，以灵活应对市场的波动、客户行为的变化以及供应链中的潜在风险。还能够给用户提供个性化的产品与服务推荐，以提升他们的满意度和转化率。同时为企业提供了前瞻性的决策支持，帮助他们抓住市场机遇，取得竞争优势。AI大模型与BI工具结合，实现实时的数据可视化和报表生成，帮助企业更好地理解数据，发现问题和机会，及时采取行动。用户能够借助自然语言与BI系统实现无障碍沟通，通过简单的提问方式，即时获得个性化的数据分析反馈，从而显著降低了数据分析的门槛。结合大规模数据和复杂模型算法，挖掘更深层次的数据洞察，识别潜在风险和机会，优化决策和业务策略当下企业中BI分析系统的主要对象分为两类：一线业务执行层：从业务视角出发，录入数据、记录流程、查看业务信息；管理决策层：从管理视角通过商业智能BI可视化分析去定位问题、分析问题，最终形成业务决策。相比传统BI，AI+BI的结合更进一步降低了使用人员的门槛，通过自然语言的询问、语音的输入就可以让BI平台自己来给出一些答案。
某500强家电制造业因其数据量剧增，在项目启动前已存储公司相关24个业务系统关键数据700G+数据及报表。主要面临数据库性能瓶颈单台Oracle性能瓶颈数据库的读写、存储压力到达负载；原报表系统落后、无售后：原文雅科报表平台，售后在日本；报表慢：30S以上；效果差：报表美观性不够；性能低：无法支撑大并发等挑战。
建立智能数据分析平台之后，实现了数据的实时采集、存储、分析和应用。通过该平台，使其能够更加精准地把握市场动态和客户需求，优化产品设计和生产流程，提升产品质量和服务水平。
永洪科技基于自研AI+BI平台，搭建实时大屏，生产分析，质量追溯，营销五看，售后分析等应用分析场景。并且对接TDH大数据平台，进行业财一体化分析。通过建立数据资产平台，统一数据治理体系和强化数据模型，使其数据管理更加规范，数据分析能力显著提升，为高层决策提供了有力支持。在项目交付过程中，采用标准的从上到下咨询调研+实施的方式。通过深度调研生产、研发、销售、财务等各大业务领域，收集了大量的业务需求，并结合其实际的情况，设计了完善的维度指标体系，构建了多个主题分析模块。主要包括：实时大屏：完整梳理核心指标和风险指标，通过数字化工厂及产线大屏实时呈现，当出现问题时自动预警，帮助领导及时监控业务状况，提高监管效率，实现智慧运营。生产分析：每一条生产线都有信息化工具进行统计、监控，保证生产过程的透明化及产品的标准化。将生产线上工作人员的基本信息和做工数据，生产任务的生产进度和完成情况，生产车间的实时产量、目标产量、工单量、完工率等，通过图表、报表等形式进行直观化展示和分析。问数平台：通过问数平台解决了数据的快速反馈，日报的撰写，业务leader实时掌握业务数据，并且还可以支持自动计算，区域对比，市场营销好坏等快速分析。质量追溯：建立统一门户，快速检索、快速定位质量问题，进行问题处置。从源数据端SRM、WMS原材、IQC、APS、MES、SAP、抽检、巡检、ITS、IMS、WMS成品、出货检、TMS等系统中，通过ETL对所集成的质量追溯数据进行抽取，构建基于Oracle的数据仓库。通过数据集成及模型构建，构建全质量追溯平台。通过正向/逆向追溯，全平台跳转搜寻，追溯质量问题根源，优化质量全生命周期管理。帮助其树立良好形象，快速定位问题，缩小召回范围，减少纠错成本。通过以上案例，AI+BI的应用实现了数据的实时采集、存储、分析和应用。规范了数据管理流程，确保了数据的准确性和一致性。通过该平台，企业能够更加精准地把握市场动态和客户需求，优化产品设计和生产流程，提升产品质量和服务水平。AI让数据分析从"描述型"走向"预测型"。传统BI偏重对已发生的事实进行事后诸葛亮式的总结归纳，对企业决策的指导意义有限。结合AI后，BI从被动的数据报表转变为主动的预警和优化系统，通过数据挖掘和机器学习不断迭代模型，真正参与到业务环节中去，成为智能决策和流程优化的核心引擎。经过多年的发展，商业BI产品相对比较成熟，有着清晰的商业模式，AIGC、大模型等技术赋能之后，商业BI有望成为AIGC最快落地的应用场景之一。
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