Будущее BI: Искусственный интеллект для бизнес-аналитики

Искусственный интеллект (ИИ) в программных технологиях становится неудержимой силой, способствующей инновациям. В июне 2023 года Microsoft объявила о внедрении Copilot в Power BI, что ознаменовало начало новой эры "AI + BI". Это побудило других поставщиков BI представить планы по интеграции крупных моделей ИИ в свои продукты, что привело к появлению таких функций, как "ChatBI" и "BI Copilot".

Хотя исследования в области ИИ для BI велись и до появления ChatGPT, настоящих прорывов не было. Теперь, когда мы вступили в эру ИИ, возникает ключевой вопрос: могут ли эти мощные модели ИИ действительно раскрыть ценность для BI? Как должно выглядеть взаимодействие между ИИ и BI? В этой статье мы рассмотрим эти вопросы.

Эволюция инструментов BI

Чтобы понять будущее, важно оглянуться на прошлое. Инструменты BI развивались на протяжении десятилетий, чтобы снизить барьеры для анализа данных и содействовать принятию решений, основанных на данных.

Эра традиционного BI (1980-е годы)

Технологии: SQL, OLAP, визуализация данных.
Особенности: Мощные возможности анализа данных, но требующие от пользователей глубоких технических знаний, включая написание SQL-запросов, моделирование данных и понимание бизнеса.
Результат: BI использовался в основном IT-специалистами и инженерами данных. Проникновение среди пользователей составляло менее 1% из-за высоких барьеров и раннего этапа цифровизации предприятий.

Эра самообслуживания BI

Технологии: Появление VizQL, что позволило пользователям анализировать данные без написания SQL.
Особенности: Аналитики и бизнес-профессионалы с базовыми знаниями OLAP и бизнес-мышлением могли самостоятельно работать с данными.
Результат: Проникновение среди пользователей выросло до 10%.

Эра дополненного BI

Технологии: Интеграция машинного обучения и глубокого обучения в BI.
Особенности: Поисковые и диалоговые BI-продукты снизили барьеры для пользователей, но незначительно.
Результат: Проникновение среди пользователей увеличилось до 15%. Основной проблемой оставалось отсутствие аналитического мышления у бизнес-пользователей.

Эра интеллектуального BI

Технологии: Генеративные модели ИИ, такие как большие языковые модели (LLM).
Особенности: LLM обладают знаниями в области анализа данных и могут быть адаптированы для решения специфических задач. Это позволяет пользователям с базовым пониманием бизнеса получать ответы на свои вопросы из данных.
Результат: Новые возможности для снижения барьеров и повышения доступности BI.

Как искусственный интеллект влияет на развитие BI?

До появления ChatGPT, FineBI уже исследовал возможности Chat BI. Однако ранние версии сталкивались с рядом проблем:

• Технические ограничения: Низкая точность ответов из-за использования "правил парсинга" или небольших нейронных моделей.
• Высокие затраты: Необходимость постоянного обучения моделей для улучшения точности.
• Сложность формулировки запросов: Пользователям требовались навыки аналитического мышления.

С появлением больших моделей ИИ, таких как ChatGPT, открылись новые возможности для создания зрелых и эффективных Chat BI. ИИ не заменит BI, а дополнит его. Основная цель BI — преобразование данных в знания для поддержки принятия решений, а ИИ — достижение более точных результатов с помощью умных алгоритмов.

FineChatBI: Новый этап развития FineBI

FineChatBI — это диалоговый BI, который включает:

• Диалоговый анализ: Позволяет пользователям задавать вопросы на естественном языке и получать аналитические отчеты.
• Диалоговое создание: Упрощает процесс создания дашбордов и отчетов.

Основные функции FineChatBI:

• Понимание намерений пользователя.
• Объяснение аномальных показателей.
• Автоматическое создание дашбордов.

Сценарии использования FineChatBI:

• Диалоговый поиск данных: Быстрый доступ к бизнес-метрикам.
• Диалоговый анализ данных: Возможность для нетехнических пользователей делать выводы из данных.
• Поиск активов: Удобный поиск существующих дашбордов и показателей.

В начале февраля 2025 года продукт FineChatBI завершил подключение к DeepSeek-V3 и R1. FanRuan продолжает тестировать эффективность применения каждой модели DeepSeek в области анализа данных и на основе этих моделей тонко настраивает целевые задачи, чтобы исследовать наиболее экономически эффективные схемы развертывания FineLLM для клиентов разных индустрий.

Ранее FanRuan завершила интеграцию основных моделей в рамках протокола OpenAI. Ожидается, что FineLLM 2.0 принесет новые приложения и преимущества для клиентов. 

ИИ открывает новые горизонты для BI, делая анализ данных более доступным и эффективным. FineChatBI — это шаг к будущему, где каждый бизнес-пользователь сможет легко работать с данными и принимать обоснованные решения.