云计算·大数据 频道

AI与BI结合,锦上添花OR颠覆式替代?

  AI浪潮来了,BI正在发生哪些化学反应?毫无疑问,ChatBI(对话式商业智能)一定是新技术环境下最具代表性的产物!

  ChatBI与BI之间的“爱恨情仇”

  ChatBI通过自然语言处理技术与BI融合,以更具交互式分析特性,火遍大江南北。如今,以互联网大厂、专业BI厂商、管理软件企业和一些初创公司为代表的各路玩家,都在从不同角度切入,向智能问数领域快速挺近。

  问题是,有了ChatBI,BI还需要吗?ChatBI对于传统BI来说,到底是锦上添花,还是颠覆式替代?

  在ITPUB深度调研过程中,发现一个有意思的现象,大部分厂商的观点都认为,BI不会被替代,未来ChatBI和BI的发展方向一定是协同共赢。但原生ChatBI厂商的观点有些不一样,他们认为短期内二者不会有替代关系。但长远看,不是没有可能。就像过去的“木牛流马”,虽然在当时看来是一个伟大的创意,但是随着时间的推移以及新型交通工具的演进,被替代是迟早的事儿。

  只不过,在公开场合或者在客户选型过程中,ChatBI厂商绝对不会说自己会统领所有。从同类竞品竞争的角度看,有BI基础的企业,会更认可ChatBI带来的价值。而对于用户来说,如果你说CIO过去花费巨资投资的BI毫无价值,对方也不会愿意听。

  那么,抛开所有,只从可行性来看,ChatBI和BI到底是什么关系呢?本文尝试从技术与应用角度分析智能问数的最新变化!

  技术与应用层面的演进

  要想弄清楚ChatBI和BI的关系,先要从不同维度进行对比,看看各自的能力边界是什么?

  从发展历史来看,BI拥有成熟的市场和大量用户,而ChatBI还是一个新兴产物。

  BI起源于1958年,被称为商业智能之父的 Hans Peter Luhn 撰写了一篇名为《A Business Intelligence System》的文章,他认为BI有非常大的价值和潜力。BI与数据仓库结合,可以支持复杂的分析查询、提供全面的历史数据视图,帮助企业管理层做出更加明智的决策。

  在20世纪90年代末和2000年初,这个时期是BI 1.0时代,数十家BI厂商集体进场,在此期间,BI包含两个基本功能:生成数据和报告,并以可视化的方式展示。二十一世纪是明显的转折点,BI 2.0的实时处理技术允许企业依据最新信息做出决策。之后,随着云计算、大数据的发展,BI实现自助式和可视化改进,这一时期被称为是商业智能的高光时刻。大模型来了以后,BI的形态再次发生变化,开始向现代化时代演进。基于自然语言对话与 AI Agent 架构的BI,可以打破传统技术壁垒,让数据分析走向平民化和智能化。

  如今,全球BI市场在以前所未有的速度在增长,其规模将从2024年的320亿美元增长至2032年的632亿美元。有人预估:中国BI软件市场规模将在2025年达到18.2亿美元,在2030年增长至27.6亿美元。但实际规模可能更大,2024年BI领先企业的年营收额已经有好几家超过了10亿人民币。

  很明显,有用户基础在,BI在数据分析领域的“老大哥”地位很难撼动。在BI场景下,更容易生长出智能问数的业务需求。

  但ChatBI之所以被很多用户推崇,一定不只是追求时髦的概念。

  首先,降低交互门槛。传统 BI 像查字典,得懂 SQL 语法、会调报表模板,业务部门提出需求后,往往要等 IT 排期,有时候只是取数就得折腾好几天。但 ChatBI 不一样,业务人员能直接用自然语言问数,以前需要 IT 开发的活儿,现在自己开口问就能解决,响应效率大大压缩。

  其次,分析深度的打破。传统 BI 只能展示历史数据的图表看板,比如销售额柱状图,但回答不了 “为什么降”。ChatBI 工具背后有 AI Agent 架构支撑,能做归因和预测。以往外包团队可能要花百万做的销售归因分析,现在系统能自动生成根因报告,甚至预测不同营销策略的效果,分析能力从看表面升级到挖根源。

  其三,用户场景覆盖更广阔。传统 BI 基本是 IT 和分析师的专属工具,业务部门很难直接用。ChatBI让技术更加平权化,非技术人员都能上手使用,例如一线销售能自己查业绩明细,管理层能随时追问业务趋势,数据应用变成全员可用。

  其四,价值链条的扩大化。传统 BI 更多是效率工具,比如报表生成快了,但对业务增长的直接作用不明显。ChatBI通过“对话 - 分析 - 决策”闭环,让数据真正驱动业务。用户可以通过自然语言交互,助力销售人员提升询价效率、智能测算利润、自助查询数据,赋能一线销售快速决策,实现数据透明易用,优化报价策略、抓住业务契机 。

  简单理解,传统 BI 有各种技术壁垒,但有了ChatBI的加持,之前的短板可以被极大地弥补。新兴的ChatBI,虽然有智能问数的便利性,但还需对底层算法、数据质量、数据定义和业务语境理解等所有环节,做深度优化和打磨。

  结语:

  回到前文提出的问题,ChatBI到底能不能替代BI呢?答案不言而喻!

  短期内,智能数据分析市场,BI依然不可缺席。但原有市场可能会被ChatBI不断蚕食,因为在简单业务场景下,用户只要接上数据库的数据就能直接问数,根本就不需要BI。长远看,不同赛道的企业,都会向智能问数进化。当企业从单一能力比拼进化到综合实力对决,那才是到了真正硬碰硬的时刻。

  对于用户而言,我们乐于见到智能数据分析时代的到来,不管技术如何演进,最终一定是从用户取数、用数更方便和快捷的角度提供服务,企业可以基于实际业务需求,选择更适合自己的产品。

  彩蛋时刻!

  近年来,ChatBI(聊天式商业智能)成为AI时代数据分析的重要方向。其核心是通过自然语言处理(NLP)技术,将用户的提问转化为数据查询(如SQL),从而降低数据分析门槛。然而,其技术路线和应用效果存在显著差异。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领域主流厂商及典型用户的深度沟通,探索数据分析在AI时代的进化路径。

  参与调研的典型企业包括:

  用友、北极九章、永洪科技、思迈特、数新智能、艾体宝等

  想要了解更多内容,可扫码关注ITPUB公众号,后台回复 ChatBI发展与应用实践 下载白皮书

0
相关文章