2025-03-17 15:48:42 作者：

當大模型遇見數(shù)據(jù),一場重構(gòu)企業(yè)智能DNA的技術變革正在悄然發(fā)生。當AI越來越智能,企業(yè)有望將部分數(shù)據(jù)治理工作交給AI,降低“好數(shù)據(jù)”的生產(chǎn)成本;而LLM大模型的普及,則預示著“人人都是數(shù)據(jù)消費者”的智能BI時代,爆發(fā)拐點已至。

在AI與Data緊密結(jié)合的時代,企業(yè)如何通過AI,減輕數(shù)據(jù)治理負擔?如何將BI工具創(chuàng)新,應用于業(yè)務實踐?

3月7日,瓴羊「數(shù)據(jù)薈」MeetUp城市行上海場活動在阿里巴巴上海徐匯濱江園區(qū)圓滿落幕。本次活動以“AI x Data——大模型時代的數(shù)據(jù)治理與BI創(chuàng)新應用”為主題,云集多位技術大咖,通過實戰(zhàn)案例與前沿思辨,深度解碼重構(gòu)企業(yè)智能基因的實戰(zhàn)路徑。

AI大模型時代,數(shù)據(jù)治理與智能BI發(fā)生新變

中國信通院華東分院數(shù)據(jù)事業(yè)部主任崔曉君指出,人工智能正從“以模型為中心”,逐步向“以數(shù)據(jù)為中心”轉(zhuǎn)變,數(shù)據(jù)成為AI時代的核心生產(chǎn)要素。在政策支持下,人工智能與數(shù)據(jù)要素的頂層設計日趨完善,并進入落地實施階段。國家數(shù)據(jù)局的成立,進一步優(yōu)化了數(shù)據(jù)要素的統(tǒng)籌管理和協(xié)調(diào)發(fā)展機制。如今,隨著數(shù)據(jù)治理與人工智能技術的創(chuàng)新發(fā)展,二者正以高度協(xié)同的方式相互促進。

圖:AI時代數(shù)據(jù)發(fā)展新背景

然而,AI也帶來了更高的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求、更復雜的安全與隱私風險,更加顯著的偏見與歧視等挑戰(zhàn)。大模型與數(shù)據(jù)治理的結(jié)合,正在為這些問題提供解決方案。借助AI的自然語言理解與生成能力,用戶能夠以自然語言方式與數(shù)據(jù)交互,實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理升級,并最終呈現(xiàn)出以下三大趨勢:高效的數(shù)據(jù)治理框架、數(shù)據(jù)安全與合規(guī),以及數(shù)據(jù)質(zhì)量管理與提升。同時,BI分析在企業(yè)決策中的價值愈發(fā)凸顯,它可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的信息,降低決策盲目性。企業(yè)需要考慮將AI與BI相結(jié)合,通過AI增強分析,真正讓數(shù)據(jù)支撐決策、優(yōu)化業(yè)務流程內(nèi)容,支撐大模型在企業(yè)的落地與應用。

圖:中國信通院華東分院數(shù)據(jù)事業(yè)部主任崔曉君現(xiàn)場分享

阿里云智能瓴羊高級技術專家劉少偉指出,自 2010 年傳統(tǒng) BI 發(fā)展至今,行業(yè)正從敏捷 BI 邁向智能 BI,未來有望借助大模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)民主化,讓“人人都是數(shù)據(jù)消費者”。憑借智能化和開放性的優(yōu)勢,Quick BI 連續(xù) 5 年入選 Gartner ABI 魔力象限,并成為國內(nèi)唯一入選該象限的產(chǎn)品。

企業(yè)級智能 BI 并非簡單結(jié)合 BI 工具與大模型,而是融合 BI 工具、大語言模型與企業(yè)私域數(shù)據(jù)的“三位一體”模式。其主要沿三個方向演進:智能助理(Copilot)、智能問數(shù)(ChatBI)和洞察分析(Insight)。

圖:企業(yè)級智能BI分析的三位一體

以 Quick BI 智能問數(shù)為例,在應用自然語言處理技術時,Quick BI選擇了更適合契合企業(yè)級場景的Text2DSL,而非適用于個人或小型團隊的Text2SQL。這一過程中,Quick BI還調(diào)用了大量豐富的算子和函數(shù),既能讓增強SQL更簡潔高效,又能支持各類復雜分析。其落地產(chǎn)品「智能小Q」具備智能搭建與智能問數(shù)兩大能力,支持一鍵生成報表、美化及批量配置,能夠讓用戶通過自然語言交互快速獲取數(shù)據(jù),同時還具備智能洞察能力,可以幫助用戶快速生成報表摘要,自動檢測異常,并進行歸因診斷,快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題和原因。

值得注意的是,智能小Q在官方智能體能力基礎上,還支持接入Dify/百煉上其他企業(yè)模型,用戶可按需自定義智能體,該智能體可以方便地復用Quick BI的多種基座能力,如權(quán)限管控、可視化交互、查詢引擎等,搭建出來的智能體能針對性地根據(jù)企業(yè)使用場景進行洞察分析。

圖:阿里云智能瓴羊高級技術專家劉少偉現(xiàn)場分享

阿里云智能瓴羊高級技術專家周鑫指出,針對數(shù)據(jù)治理缺乏核心抓手、流程相對復雜、工具支撐不足、難以持續(xù)治理等痛點,瓴羊提出體系化、可落地的數(shù)據(jù)治理方法論:以業(yè)務模型為起點,梳理數(shù)據(jù)標準;基于數(shù)據(jù)標準,落地開發(fā)規(guī)范;通過標準化手段,實現(xiàn)自動化質(zhì)量監(jiān)控與安全分類;最終構(gòu)建技術與業(yè)務統(tǒng)一語言,助力消費場景的落地。

圖:瓴羊數(shù)據(jù)治理方法論

不論是資產(chǎn)運營、元數(shù)據(jù)管理、智能問數(shù)場景,還是數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、治理與評估環(huán)節(jié),AI均可參與其中,實現(xiàn)提效提速。例如,在智能找數(shù)場景,瓴羊Dataphin「智能小 D 」可充當數(shù)據(jù) PD,快速定位所需數(shù)據(jù);在元數(shù)據(jù)自動補全場景,可自動生成并歸類字段名稱、描述及口徑;在智能數(shù)據(jù)識別場景,可自動識別敏感數(shù)據(jù),無需人工編寫。隨著AI技術的發(fā)展,數(shù)據(jù)治理將從提效階段,走向自動化、智能化,對數(shù)據(jù)治理的執(zhí)行效果施加更大影響力。

圖:阿里云智能瓴羊高級技術專家周鑫現(xiàn)場分享

從數(shù)據(jù)架構(gòu)到Agent智能體,瓴羊加速AI+數(shù)據(jù)企業(yè)側(cè)落地實踐

阿里云智能瓴羊高級技術專家江嵐指出,在面對數(shù)據(jù)架構(gòu)問題時,客戶需求各不相同:數(shù)據(jù)生產(chǎn)者或研發(fā)人員希望提高研發(fā)效率;數(shù)據(jù)消費者或使用者則希望簡化數(shù)據(jù)獲取流程;管理者則關注降低管理和研發(fā)成本。當前,Lakehouse與Fabric是市面常見的數(shù)據(jù)架構(gòu):前者的核心優(yōu)勢在于“存算分離”,即存儲和計算可以獨立選擇,提供更大的靈活性;后者的核心理念是“數(shù)據(jù)不動,計算動”,更加注重數(shù)據(jù)的流動性與連接性。

結(jié)合兩者的優(yōu)勢,瓴羊提出了多引擎、多云、多組織的現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)——One Catalog。該架構(gòu)支持統(tǒng)一的資產(chǎn)目錄,覆蓋數(shù)據(jù)資產(chǎn)的開發(fā)、治理、運營與消費等各個場景。存算分離和數(shù)據(jù)虛擬化等技術,進一步增強了架構(gòu)的靈活性,提高了數(shù)據(jù)操作的便捷性與流暢度。

圖:瓴羊現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)——One Catalog

作為One Catalog的落地產(chǎn)品,瓴羊Dataphin平臺實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)入湖、計算、消費整個生命周期的全面覆蓋。其不僅支持多湖、多云、多引擎以及多模式的靈活入湖,還建立了全鏈路資產(chǎn)血緣,便于降低用戶計算配置成本。在跨源分析、全渠道消費場景,Dataphin平臺還保持了一致的管控能力,確保不同消費者都能獲得一致的消費體驗。

圖:阿里云智能瓴羊高級技術專家江嵐現(xiàn)場分享

阿里云智能瓴羊副總裁甄日新指出,瓴羊致力于將阿里巴巴沉淀十余年的數(shù)字化服務經(jīng)驗,系統(tǒng)化、產(chǎn)品化地全面對外輸出給千行百業(yè)。在數(shù)據(jù)分析場景,歷經(jīng)Copilot到BOT到aAent演進,Quick Bl 智能小Q已具備全棧Al分析能力。在數(shù)字服務場景,瓴羊通過Quick BI自訓模型與API接入,形成了功能豐富的智能體,保障了準確度與體驗的雙重提升,解決了知識庫管理等周邊工程問題。目前,瓴羊智能客服Quick Service也通過豐富的AI應用,大幅提升了用戶交互體驗。此外,瓴羊還將AI應用于數(shù)字營銷領域,搭建了成熟的CDP(用戶畫像引擎)+MA(自動營銷引擎)套件,并在其中逐步融入AI元素,利用多Agent的智能體組合,解決復雜的營銷問題。

圖:阿里云智能瓴羊副總裁甄日新現(xiàn)場分享

面向未來,智能體將經(jīng)歷從“短任務”到“長任務”的轉(zhuǎn)變,OpenAI Deepresearch 、Manus讓人們看到了用多智能體解決“長任務”的可能性;未來企業(yè)級Agent體系,也呈現(xiàn)出向“長任務”演進的核心依賴趨勢,其突破口在于數(shù)據(jù)、意圖識別和決策、Action三個層面。基于此,瓴羊也將依托核心服務,面向未來的企業(yè)級Agent體系,打造個性化Agents和數(shù)字員工,讓業(yè)務人員在真實場景中,感知到數(shù)字員工的提效作用。可以預見,每一個企業(yè)未來都會有專屬的智能體中心。基于智能體搭建的平臺,瓴羊可以調(diào)用集成數(shù)據(jù)能力,面向業(yè)務需求定制化生成數(shù)字員工,比如銷售助理、供應鏈分析師等等。而這一天來臨的速度,取決于基礎模型的演進程度、廠商的精準度提升以及企業(yè)的“想象力”,智能體才能真正走向“生產(chǎn)級”的應用。

圖:瓴羊面向未來的企業(yè)級Agent體系

隨著 AI 技術的持續(xù)演進,數(shù)據(jù)治理、 BI 應用、客戶服務、智能營銷等場景正從“輔助決策”向“主動智能”轉(zhuǎn)變。瓴羊?qū)⑸疃热诤?AI 與數(shù)據(jù)能力,探索AI+BI 創(chuàng)新應用,幫助千行百業(yè)在智能化浪潮中搶占先機,實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)加工和消費模式。