分析引导决策 智能BI到底长啥样

传统BI系统的应用，无疑放大了表哥的痛。财务报表对于财务从业人员来说，犹如恶魔般的存在。文章所描述的情景，让我们看到了传统BI应用中表哥所面临的困境。他们需要按照固定的表样进行分析，定期出报告，且表样复杂，不存在自动化的数据关联。传统BI使用的是关系型数据库，面对的是结构化数据，使用SQL语言查询的效率低下，时间较长。业务部门向IT部门提出数据或分析需求后，技术人员需要花费大量时间来满足这些需求。这种处理方式导致问题解决的时间可能长达数周甚至数月。

面对快速变化的市场需求和激烈的竞争节奏，企业越来越依赖数据分析来指导日常经营生产。传统BI的处理方式已无法满足企业的需求。企业需要找到一个新的平衡点，在日益复杂的业务分析需求和快速响应之间取得突破。数据分析的结果不仅要可视化展现，还需要深入挖掘数据背后的问题和原因，并寻求解决方案。这对企业的数字化转型和工业智能化升级至关重要。

近年来，随着企业数字化转型和工业智能化升级的推进，业务数据开始快速增长，使得大数据分析以及BI商业智能产品备受关注。特别是融入了人工智能、跨云和多源数据整合等技术能力的BI产品，让业务人员无需IT支持也能轻松使用。人工智能的精准快捷和人类的主观能动性和创造力相结合，使表哥曾经的苦恼得以解决。例如亦策观数台这样的智能BI产品，通过其关联引擎、内存技术、增强智能和嵌入式分析等核心技术，实现了从数据准备到自助式分析的全过程。它能够连接几乎任何数据源，无需预先建模或聚合数据。其自助数据准备工具为复杂的分析场景提供了强大的数据集成脚本功能。这无疑为现代企业提供了更高效的数据分析解决方案，使得业务人员能够快速响应市场需求并进行高效决策。传统的SQL查询方式已经不能满足现代分析的需求。现代BI产品通过新技术打破了这种限制，为数据分析带来了更多的自由和灵活性。这些功能在推动数据开放与深化利用的亦策观数台为企业提供了一个强大的平台，无需依赖外部工具或数据仓库即可创造价值。它不仅让用户能够在可视化工具、图表、图形和其他对象之间无缝切换，更通过全局搜索功能直观展现数据、关联与深度分析。由于它的引擎能够动态计算分析而非预先聚合数据，用户的思维不再受到预定义查询或层次结构的束缚，能够自由地探索新想法或数据集，提出任何细致的问题。

观数台的效率令人称奇，它能让数据在内存中运行，从而在短短几秒内完成复杂的分析任务。存储到内存的数据会经过高效压缩处理，这不仅大大缩短了项目实施周期，也显著降低了成本与项目风险。

随着人工智能和机器学习技术的不断进步，AI与BI在业务实践中的融合趋势愈发明显，尤其在销售预测、决策博弈等复杂数据应用中得到了广泛应用。与传统的BI应用相比，数据挖掘通过深度学习展现出截然不同的特点。传统BI注重结构化数据并常以数据可视化作为直接成果，而深度学习则更侧重于非结构化数据的处理，其成果不一定表现为可视化。观数台基于关联索引技术，能够自动发现并突出显示用户需要探索的见解，该技术能够映射数据内的所有关系，被称为增强智能+联合索引。通过深度学习预处理海量非结构化数据，再通过BI应用以更易于理解的方式呈现数据，为企业的决策提供有力支撑。

由于观数台具备不断提升的AI融入能力以及对非结构化数据的处理能力，其分析范围扩展到了制造工厂的IoT和边缘设备。从这些设备中收集的数据得到了有效的分析和利用，为操作提供了更高的可见性。

亦策观数台凭借其关联引擎、增强智能等核心技术，将自助式BI的灵活性提升到了新的高度。它不仅提供了自主服务可视化、指导式分析应用和仪表盘、嵌入式分析和报告等功能，更是为中国企业量身定制的本土化、敏捷型、可嵌入的商业智能平台。亦策观数台凭借强大的技术实力和创新理念，正引领中国智能BI产业的发展方向。在接下来的文章中，我们将深入探讨亦策观数台的“关联引擎”技术，揭示其如何实现完整信息视图、汇集多源异构数据、探索无边界以及动态计算分析等功能。