我们消费数据的方式正在迅速改变。当然，与30年前的分层行和列的电子表格相比，美观的可视化是一个巨大的进步，但今天的用户需要并且期望更多。
仅仅以视觉上吸引人的方式来消费数据已经不够了。今天的用户需要在业务的上下文中与数据进行交互和体验。
用户并不想分析一张图表。他们想要的是针对其业务领域的策划和个性化的洞察，以及他们下一步需要采取的行动。
下钻和过滤不再定义交互性。用户想知道数据背后的洞察。他们需要有能力提出下一个问题，以及接下来的每一个问题。
在一个我们可以与由生成式人工智能（GenAI）驱动的聊天机器人互动讨论一系列话题的世界里——无论是分子生物学还是碧昂斯的歌词风格——静态仪表板无法传达同样的影响力。
考虑一下来自一家假设的多地点零售商的自然语言搜索示例：
为什么我们在二月份的表现不如一年中的其他月份？
这个特定地点在那个月销售额较低的原因是什么？
如果我们战略性地在其他地点进行投资，我们是否可以弥补这个损失？
生成式人工智能正在创造一种方式，让用户能够自动分析图表、识别异常值、在上下文中提出下一个问题，甚至将这个数据集与其他数据集进行比较以揭示更多的洞察。通过培养数据的动态特性而不是将其框定在固定的格式中，您可以解锁数据基础设施的真正价值。
尽管现代数据团队尽力通过仪表板来揭示洞察，但这些过时的解决方案在处理现代数据量时显得力不从心。考虑到在任何时候，您的业务都在数据仓库中坐拥数十亿行未充分利用或完全未使用的数据。
问题不仅仅在于数据量，还在于数据的多样性。“数据”长期以来一直等同于“结构化数据”。分析像视频、照片和客户评论这样的非结构化数据的过程既繁琐、手动又容易出错。这对您来说是个好消息，原因如下：
据估计，超过50%的公司数据未被利用。除此之外，66%的数据领导者报告说，他们组织一半或更多的数据是“暗数据”（即未开发、未知或未使用的），并且57%的人表示数据量的增长速度超过了他们的组织跟上的能力。
如今，生成式人工智能（GenAI）正在使暗数据变得更加明亮。通过聚合和抽取，非结构化数据比以往任何时候都更加易于访问。而基于搜索的分析为用户提供了获取原本隐藏在数据库最黑暗角落的重要洞察的机会。
为了影响最终的财务成果并取得成功，组织需要充分利用它们所有的数据。平均而言，通过更好地利用数据，那些将暗数据运营化的组织每年平均消减了4.85%的运营成本。更令人振奋的是，他们年度收入获得了5.25%的增长。
在一个紧缩的经济市场中，这些增量增长和节省可以产生巨大的影响。现在想象一下，如果您不仅通过内部业务改进来货币化这些数据，而且还通过创建新的数据产品或为新产品线添加数据功能。
嵌入式分析对于许多企业来说是一个未被充分利用的机会，主要是因为他们没有工具来理解其数据的真实价值。毕竟，如果数据处于黑暗之中，您如何评估它的价值呢？
为了确保您充分利用生成式人工智能（GenAI）的动力，您需要能够提供实时洞察的数据体验，这些洞察来自于您所有的数据，而不仅仅是表面上的数据聚合。
如果仪表板无法胜任这项任务，那么就需要您找到更好的方法。对话式
深度分析：不同于静态仪表板的浅层次展示，对话式BI支持用户逐层深入、连续提问，从而揭示数据背后的深层次关系和复杂模式。这种交互式分析方式有助于用户发现新的洞察和机会。
个性化洞察：通过了解用户的偏好和历史查询，对话式BI能够为用户提供个性化的数据分析和洞察。这有助于用户更快地找到与自己业务或兴趣相关的关键信息。
跨数据源整合：现代企业的数据往往分布在多个系统和平台中，对话式BI能够整合来自不同数据源的数据，提供全面的数据分析视角。这有助于用户打破数据孤岛，发现跨领域的数据关联和洞察。
自动化与智能化：结合生成式人工智能（GenAI）技术，对话式BI能够实现数据分析的自动化和智能化。它能够自动分析数据、识别异常值、预测趋势，并为用户提供建议性的行动方案。
因此，我诚挚地建议您的组织积极拥抱对话式BI技术，特别是选择像DataFocus及其先进的FocusGPT产品这样的领先解决方案。它们不仅能够彻底改变您的数据分析方式，提升决策效率与精准度，更将为您的企业注入前所未有的创新活力与竞争优势。
热门跟贴