重塑企业数字化经营能力的关键是什么？
2023年以来，ChatGPT让各界认识到通用大模型的力量。随之而来的，是一场属于所有行业的科技盛宴，一个个行业大模型涌现，几乎所有科技企业都在计划或已经发布了自己的大语言模型（LLM）。问题是，如何把一个大模型投入到具体的商业环境中，真正提升企业生产效率？近日，知名国产BI品牌思迈特举办了新品发布会，在活动上发布了全新升级的Smartbi V11版本，包括一站式ABI平台Smartbi Insight V11和智慧数据运营平台Smartbi Eagle V11。其中，Smartbi Insight的对话式分析功能，向外界展示了BI领域的“ChatGPT”是如何协助用户分析数据，又是如何与企业IM钉钉、微信等集成，提升企业办公效率的。体验过Smartbi V11后，我们最大的感触是：思迈特一站式ABI平台的多次升级，让企业利用数据分析技术提高决策效率和质量的门槛不断降低。那么，具体到企业数字化运营的场景中，更智能的ABI平台到底能起到多少作用？管理学大师Peter Drucker认为：“What gets measured, gets managed.”即能测度的东西就能管理。“十四五”规划更是将“加快数字化发展，建设数字中国”单独成篇，明确将数字化作为推动经济社会发展重要的战略手段。作为数字经济发展的核心引擎，数据的价值不言而喻。用数据提升生产力，是新时代每一家企业都必须掌握的能力。但是，会用和用好从来都是两个截然不同的层次。两者之间的差距不仅决定了企业之间的效率差距，还决定了一家企业能否敏锐捕捉新的商业机会与价值，创造新的增长机遇。从BI到ABI，商业智能平台唯一不变的核心价值就是提升企业使用数据的能力。那么，在企业数字化经营过程中，Smartbi V11的可以起到多大作用？我们认为，Smartbi V11的关键词有二：一是以指标为中心；二是大模型。因此，其使用价值也可以分成两部分来看：Smartbi搭建指标体系对企业业务决策的价值，以及大模型带来的提升。其中，指标体系是重塑企业数字化经营能力的关键。一个科学的指标体系，让企业从单纯的前端数据可视化走向全方位数据驱动业务决策与流程优化。最初，指标平台往往与BI平台分离，各自独立发展。因此，在具体的实践上，指标应用并没有与业务紧密结合，数据与业务变化的联动不足，往往是数据产生后并经过漫长分析后，才能成为业务人员手中滞后的决策工具。这意味着这种解决方案还不足以让指标管理产生其预期的价值。毕竟，大部分业务用户能看到的只有一个结果：对此，思迈特CEO吴华夫指出了一系列问题：“低效的数据流动和操作效率，无法支撑数据的实时分析；多平台操作的用户体验问题和维护成本以及系统割裂导致的一致性问题。”后来，随着新一代ABI平台Smartbi的出现，企业可以将宏观的目标转化为可执行的任务和计划，让各部门使用者都能通过指标具体地判断“该怎么做”。同时，搭建自增长指标体系，不断结合经营管理方法与经验，企业还能在分析与应用中找到当前不足，反向训练优化指标管理，不断完善自身数字化经营能力。最重要的是，Smartbi改变了“业务提需求，IT 做需求”的传统指标开发模式，打造指标开发与使用的闭环，不仅解决了指标实时性的问题，还解决了指标开发导致的指标质量与后续迭代等问题。Smartbi原来的版本看起来已经非常完善了。那么，Smartbi V11又带来了哪些变化？具体来看，新版本进一步固化了指标管理与应用两大能力模块。第一，相比过去的版本，Smartbi Insight V11版本封装了更强的数据处理能力，包括新增的SQL引擎，可以查询大数据量的明细业务数据。第二，数据模型支持向导式的可视化操作创建计算度量和计算列，简单易用。第三，深入研究了BI用户的使用习惯，重新优化了产品模块、交互方式和操作方式等，不仅分类更加清晰，还提供引导性操作提升产品易用性和效率，用户使用起来更游刃有余，减少了用户学习和使用成本。总之，这是基于过往的使用反馈，Smartbi在功能性和易用性等方面做出的全方位升级。而且，Smartbi V11版本带来的，是可持续创新。中国人民大学数字经济研究中心执行主任程华教授曾经说过：“以平台赋能促进数字经济与实体经济的融合发展。”而作为一种典型的数字化平台，商业智能平台必须考虑使用门槛和便捷度，以赋能更多用户。在数字化运营的过程中，有很多数据管理的技术细节。对此，不管是从0起步的企业，还是已经在数字化转型中取得一定成果的企业，想要快速学会这些专业领域的know-how都绝非易事。然而，大模型的出现，为数据服务在业务侧更加低门槛创造了契机。如何把指标体系融入进一个模型中，为企业数字化转型注入更强的引擎，这是ABI平台进化的重要方向。因此，Smartbi在自然语言分析工具方面进行了多个版本迭代。作为BI领域的“ChatGPT”，Smartbi的LLM明显提升了平台的交互性和可用性，为用户上手工具降低了难度。目前，结合LLM大模型，Smartbi可以实现两大突破：一是数据分析成果发布周期大大缩减。以前，用户制作一张报表从立项到上线至少要60天，现在业务部门的数据人员可自行处理制作报表，即使通过传统提需求的方式，基于Smartbi的自助分析平台制作报表也只要1—3天即可完成。二是赋能业务提升效率。通过自助分析平台的搭建，业务团队和开发团队可以减少数据使用的繁琐，提升业务效率。Smartbi创新地引入大语言模型（LLM），提升自然语言分析工具对“常识”语义理解的能力，利用 LLM 将自然语言转化成精准的 SQL，以便读取到用户真正需要的指标，有效避免工具对用户问题的“答非所问”，从而实现了完全无限制的文本输入。而在过往版本的基础上，Smartbi V11版本自然语言分析技术更进一步。V11版本的对话式分析使用LLM支持下的查询新方案，可以更准确理解用户意图。同时，V11版本的对话式分析支持更多样的使用方式，包括独立的“对话式分析”（移动端和电脑端均可操作），在交互仪表盘中通过AI问答的方式快捷创建页面，以及和企业IM钉钉、微信等集成等。值得一提的是，这不仅是一次功能升级，更是向外界展示了Smartbi持续进化的能力。正如思迈特CEO吴华夫所说，从1958年BI的概念提出以来，底层数据准备从报表开发、Cube多维模型、宽表再到指标；上层数据分析从传统的报表、大屏，到敏捷的自助可视化探索，再到智能的增强分析。这是一个不断进化的过程。未来，LLM大模型可以从海量的文本数据中学习各种领域的知识，从而持续提高商业智能平台的智能性和专业性。Smartbi V11版本既不是起点，也不是终点。Smartbi肯定还会随着AI发展不断进化。而且，从Smartbi的版本迭代中，我们可以清晰地感觉到AI时代正加速到来，为企业数字化转型带来了前所未有的契机。就像燃油取代蒸汽，大模型的出现是一次效率革命。学会使用一个工具，在AI时代变得更为简单。在过去，工具学习付出1份时间，过去可能只能收获10份回报，现在，至少能收获100份回报。因此，未来会有越来越多企业，在更加智能的ABI平台上，建立起数字化运营的高楼大厦。
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