一词之差，两种思维
AI for BI 像是一位得力助手，利用 AI 技术，辅助生成 BI 相关素材，如数据表、报表和文档文件等。它聚焦于为 BI 制作流程提供支持，优化生产环节，提升新一代 BI 的生产效率与质量，但并不涉及对整体数据资产的管理和战略层面的统筹。
AI on BI，则是一种先进的管理方法与手段。它借助 AI 和大模型技术，依据业务线逻辑，对企业原有的 BI 数据资产进行串联与管理，并最终产出各种形式的数据洞察，快速协助企业完成决策。就像一位高瞻远瞩的指挥官，站在 BI 数据资产之上，进行统筹调度，实现数据的深度整合与高效利用，提供富有业务实际意义的建议，辅助决策。
与 AI for BI 存在一定差异，AI on BI 是全新的思想和理念。两者之间并不是对立的互斥概念，AI on BI仍保有AI for BI的方向和功能，但又在其之上赋予了新的模式。
BI：如今，广义的BI的范畴和其涉及的资产类型在不断拓展。除传统的数据表、数据模型与 BI 报表外，还包括图片、文档、PPT、视频及音频等多元文件，它们广泛分散于企业资料库的各个角落。
AI：在一款数据产品中，我们认为AI技术深度应当融入核心业务场景，在资产登记配置、用户意图识别、特征词提取、数据服务匹配，以及资产报表分析等环节发挥其关键作用。通过AI技术持续优化用户交互体验，可以大幅降低数据分析的门槛，提升获取数据洞察的速度与效率，从而帮助企业精准把握数据价值 。
AI on BI：借助AI这样的能力，对企业 BI 数据资产进行全面梳理，搭建统一的数据管理体系，在BI资产之“上”实现统筹管理与灵活调度，让数据资产真正转化为切实可行、极具价值的数据洞察。这便是AI on BI的核心理念。
我们有理由相信，AI on BI将重塑企业的运营流程与管理模式。这将不仅仅是一次新的技术浪潮，还会是企业管理层面的重大变革。
突破传统数据处理局限：传统数据处理受限于数据量与数据类型，难以对多源、异构数据进行高效分析。AI on BI 将会凭借大模型强大的处理能力，对结构化、半结构化、非结构化数据全面梳理分析。
推动数据整合与系统交互：AI on BI 会成为一个强大数据中台，通过搭建统一数据管理体系，打破企业内部数据孤岛，实现数据在不同系统间自由流通。管理人员通过单一平台，能对整个营运流程进行监控与调度，从而优化资源配置。
促进管理模式创新：AI on BI 理念推动企业从传统层级式管理向更加扁平化、智能化管理模式转变。通过实时数据洞察，一线员工也能获取决策支持信息，快速响应市场变化，打破部门间信息壁垒，促进跨部门协作，提升企业整体运营灵活性与协同效率。
推动企业管理经验沉淀：更为重要的是，AI on BI 为企业提供梳理数据资产的契机，帮助企业将管理经验与业务知识不断沉淀。它们将会被应用于日常运营，持续优化业务流程，还能在企业内部进行知识共享与传承，培养企业数据驱动的管理文化，为企业长期发展奠定坚实基础
