在某科技公司，资深数据分析师李晨（化名）正忙于分析新产品的市场表现。面对传统自助式BI工具，李晨在功能界面中手动设置各种查询条件，进行了一番复杂的拖拉拽操作，有时甚至还需要编写SQL语句。即便是像他这样经验丰富的分析师，也不得不耗费大量时间进行数据准备和手动分析。
其实，李晨遇到的情况很普遍。传统的自助式BI和报表工具虽然能够帮助用户自主查询数据，但操作复杂，要求用户具备较强的数据分析能力和技术背景。对于很多企业的业务人员来说，BI工具的高门槛让他们难以从数据中获取真正的价值。
随着大语言模型的引入，对话式BI工具应运而生。这类工具通过自然语言交互，让用户只需用简单的文字提问，系统即可自动生成数据分析结果。相比传统BI工具，大大缩短了数据与业务的距离，极大提高了数据的可用性和分析效率。
更进一步，用户不仅需要了解当前数据，还渴望通过归因分析找到问题根源，并通过预测分析掌握未来趋势。这些高级需求，正是未来对话式BI的发展方向。
为了满足用户更深层次的业务需求，Smartbi推出了基于大模型的新一代智能BI产品——Smartbi AIChat白泽。这款产品不仅解决了数据一致性、准确性和效率问题，还让对话式BI从简单查询迈向归因、预测等高级分析阶段，帮助企业深入挖掘数据背后的业务价值。
接下来，让我们看看Smartbi AIChat白泽能做些什么。
对话式BI那么多
Smartbi AIChat有什么不一样？
为了更加形象地了解白泽这款产品，我们不妨先对产品做演示测试。看它是否可以真正地帮助数据分析人员和业务人员实现快速地数据获取、数据分析和数据理解等目标。
我们首先用Smartbi AIChat对某公司的销售数据进行分析，看看能发现什么有趣的规律。在导入模拟数据后，首先查询2023年各月份的合同金额及同比状况，如下图所示。
（测试数据的展示，来源：数据猿制作）
从图中数据不难发现，在2023年10月，合同金额出现了比较大的下降，这里出现了一个异常值，Smartbi会如何解释、发现这个异常值呢？不妨先让Smartbi AIChat做分析，如下图所示。
（Smartbi AIChat对异常值的分析，来源：数据猿制作）
从图中的分析可以看出，模型先进行了多维度的计算，通过分析多个维度下指标的相关性，计算综合影响指标，并且将各个影响因子以图形化的方式展现，可以非常直观地看出数值下降的原因。这也是Smartbi AIChat的一个重要特征，其强大的归因分析能力，让用户不仅知其然，还能知其所以然。
在知道了问题的原因后，不妨让它预测一下未来三个月的合同金额变化。这就需要用到Smartbi AIChat的另一个技能，即预测分析，如下图所示。
（Smartbi AIChat对未来增长预测的分析，来源：数据猿制作）
这里的分析方式与上一步的归因分析明显不同，在预测中，模型运用时间序列预测方式，对未来三个月的合同金额做预测。图中红线部分是模型的预测，粉色区间是预测的置信区间。
在上述测试中，最终生成的图表、数据和专业概念都比较多，对于有数据分析专业知识的人或许还可以理解，但是对于非专业人士可能就会略有难度。接下来，我们不妨让模型再解释一下这些数据指标，看它能不能“说人话”。
（Smartbi AIChat对数据指标的解释，来源：数据猿制作）
如上图所示，我们发现，其实它解读的内容，已经超越了一般业务人员的水平，而且对于其中的很多专业概念，比如：置信区间、波动性、显著峰值等，它都给出了非常完整、专业、通俗的解释，即使没有接触过数据分析的业务人员，也可以通过这些解释理解数据的内涵和未来的预测趋势。
经过此番测试后发现，Smartbi AIChat确实可以成为连接人与数据的桥梁，让普通人也能清楚地了解数据背后的含义和深层的业务逻辑。
完成测试之后，很多人的内心不禁会问：为什么Smartbi AIChat能懂我，它背后的运作原理是什么，优势又在哪里？
Smartbi AIChat是如何做到的？
在数据分析的世界里，对话式分析就像是为数据“开了一扇聊天窗口”。用户通过自然语言提问，系统则像一位聪明的助手，将复杂的数据库查询转换成易懂的结果。但别以为这就是简单的问答游戏！背后可藏着不少技术玄机。
目前市场上常见的对话式分析工具主要有几种技术路线，各有各的“招数”，但也各有短板。
（常用对话式分析技术路线对比，来源：思迈特软件）
NL2SQL 就像是一个超级聪明的服务员。你说：“我想要看看今年第二季度华东和华北的销售数据。”这位服务员就会立刻去厨房（数据库）为你下单，送上你要的数据，简单高效，尤其适合日常的查询任务。然而，面对复杂的分析请求，比如数据间的深层关系或者预测分析，这位服务员就有点“力不从心”了。SQL语句一复杂，系统就可能应付不过来，再加上安全性问题，这位服务员可能还会让你担心信息泄露。
接下来，我们看看DSL，这是一个更为“专业”的对话助手。你可以把它想象成某个领域的专家，你提问时，专家用专业的术语和方法为你解答。这位专家精准且可靠，能够处理更复杂的请求。但培养一位真正的领域专家并不容易，需要大量的训练和维护。这个过程就像是精心培养一位高水平的顾问，既费时又费力。
还有指标库+ChatBI，它就像是为你准备了一份详尽的菜单，你只需从中挑选合适的指标，系统便能快速给出答案。这种方法在准确性和权限管理上表现不俗，但其灵活性不足。如果你的问题超出了菜单范围，系统就可能无从下手。而且，如果你想要更动态的数据分析，指标库的限制也让人有些无奈。
这时，Smartbi AIChat则是一个全新的智能分析助手。它不再只是“服务员”或“某领域专家”，更像是一位拥有“超级大脑”和“超强眼睛”的数据魔法师。
当你提出复杂问题时，Smartbi AIChat通过规划器将问题拆解成多个子任务，然后由代码解释器将这些任务转化为系统可以理解的指令，最后由代码执行器完成任务。整个过程就像一部精密的机器，不断调整和优化，确保最终结果的准确和可靠。
（Smartbi AIChat实现原理，来源：思迈特软件）
更酷的是，Smartbi AIChat能够“自我纠错”。如果某个环节出错，系统会自动调整策略，重新执行任务，就像一位灵活的项目经理，不断调整计划以确保目标的达成。而且，用户也可以随时参与进来，提供反馈和修正，让分析结果更加符合实际需求。
也正是这些技术创新，让Smartbi AIChat能在归因分析、预测分析等方面做出差异化，这让它在众多对话式BI工具中脱颖而出，为数据分析带来了全新的可能性。
让数据真正服务于业务
数据分析早已成为企业运营的标配，但随着市场环境的飞速变化，如何满足用户不断升级的需求仍然是行业面临的难题。试想一下，如果文章开头那个场景中，李晨手中有了Smartbi AIChat，他的工作方式将发生怎样的变化？过去，他需要花费大半天的时间手动处理数据、编写代码，只为得到一个初步的分析结果。
现在，有了Smartbi AIChat，这些繁琐的过程被大大简化。几分钟内，李晨就能获得精准的答案。他可以将更多的时间用于战略性思考和决策。这种效率提升，犹如为他配备了一位智慧助手，从单调乏味的工作中彻底解放出来。
近年来，如ChatGPT这样的AI工具掀起了一股热潮，个人和企业用户都在积极拥抱数智化转型。然而，能真正将AIGC和大模型应用于商业场景的工具却屈指可数。Smartbi AIChat这类对话式BI工具，正是其中的佼佼者。它不仅能迅速回答用户的问题，还能将AIGC的潜力深度融合进商业智能，打破传统BI的局限，提供全新的数据交互方式。
这一切的背后，都是思迈特多年行业积累、技术钻研和不断创新的成果。作为商业智能领域的老牌玩家，思迈特可不是一夜成名的“流量明星”，而是经过了多年的沉淀和磨练。多年来，思迈特在BI技术的深海中不断探索，不仅积累了大量行业经验，还锻造了处理复杂数据的能力。从最初的BI工具开发到今天的智能分析平台，思迈特一直走在技术前沿，致力于将最先进的技术转化为实际应用的利器。
在这个过程中，思迈特也从不忽视对产品的精细打磨，与各行各业的客户深度合作，真正将客户真实的业务需求融入到产品功能升级中，确保Smartbi AIChat不仅是一个“聪明的工具”，更是一个“好用的工具”。经过无数次的实战检验，Smartbi AIChat在准确性、易用性和用户体验上都表现出了超群的实力。这种“工匠精神”不仅让它能够快速响应复杂的数据分析需求，也赢得了众多客户的青睐。
Smartbi AIChat这样的数据分析工具，不论是对业务分析还是企业管理，都将带来深远的影响。
对于数据分析师来说，Smartbi AIChat就像是一个得力的助手，帮他们摆脱了繁琐的工作，直接进入数据分析的核心战场。分析师们终于可以放开手脚，专注于真正的“头脑风暴”——发现数据中隐藏的宝藏。Smartbi AIChat不仅能做因果分析、预测分析，还能帮你揭示那些埋藏得最深的商业洞察。
在企业管理层面，Smartbi AIChat不仅是一个工具，更像是为每位员工配备了一位智能的“数据助理”。无论是一线员工还是高层管理者，都可以随时查询和解读数据。这种数据分析能力的普及，不仅降低了门槛，还在企业内部建立起统一的数据理解基础，实现了真正意义上的“统一思想”。各部门之间的沟通更加顺畅，整体运营效率也随之提升。这种变化，就像为一个大型作战团队建立了统一的语言，每个成员都能高效、准确地执行任务。
值得关注的是，AI大模型与BI的融合创新才刚刚起步，接下来的旅程将更加激动人心。以思迈特的Smartbi AIChat为例，现在肯定不是它的终极形态，接下来我们将见证它的不断成长。这类工具将变得越来越强大，其在推动企业数智化升级甚至数字经济建设方面，将发挥越来越重要的作用。