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朗新研究您身邊的業(yè)務(wù)專家

隨著數(shù)字化時(shí)代的到來，企業(yè)面臨新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，需要深入挖掘和分析數(shù)據(jù)，以獲得更深刻的洞察，更好地了解客戶需求和市場趨勢，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和管理以及做出更加明智的決策。
因此，企業(yè)需要具備足夠的數(shù)據(jù)素養(yǎng)和數(shù)據(jù)分析能力，更好地利用數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，應(yīng)對新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。新興的自助式數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，如自然語言處理、知識(shí)圖譜、AIGC等技術(shù)應(yīng)用可以幫助企業(yè)自動(dòng)化和智能化地分析數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)分析門檻的同時(shí)提高效率和準(zhǔn)確性，為業(yè)務(wù)人員開展數(shù)據(jù)分析工作提供新的思路和工具。

然而在此背景下，當(dāng)前數(shù)據(jù)分析工作仍然面臨諸多困難：
傳統(tǒng)業(yè)務(wù)人員在開展數(shù)據(jù)分析時(shí)，主要依賴兩種方式：一是完全依靠技術(shù)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，二是采用固定結(jié)構(gòu)化的專題分析方式。然而，這兩種方式都存在一些問題和困難。
首先，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模式對業(yè)務(wù)人員的技能要求較高，過程相對繁瑣。業(yè)務(wù)人員通常需要先確定分析的思路和框架，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、清洗和分析，最后編制成報(bào)告。這個(gè)過程往往需要具備一定的編程和數(shù)據(jù)處理技能，對于非專業(yè)人士來說可能有一定的難度。此外，為了確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，整個(gè)過程可能需要經(jīng)過多輪反復(fù)，消耗大量的時(shí)間和精力。
其次，自動(dòng)的專題分析方式，雖然能夠通過固定的分析格式實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分析，但這種格式往往較為固化，缺乏靈活性。業(yè)務(wù)人員可能無法參與分析過程，使得他們難以理解分析結(jié)果并應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中。這種分析方式難以適應(yīng)靈活多變的分析需求，無法充分發(fā)揮人機(jī)互動(dòng)的優(yōu)勢。此外，這種分析方式還可能導(dǎo)致分析專題數(shù)量繁多、重復(fù)和冗余。
當(dāng)前數(shù)據(jù)分析支撐工具也存在一些不足：
數(shù)據(jù)分析工具的核心目標(biāo)是洞察當(dāng)下數(shù)據(jù)、預(yù)測未來趨勢，從而支持業(yè)務(wù)決策。 從其數(shù)十年來的發(fā)展歷程來看， 可以清晰地分為兩個(gè)階段：
第一階段：傳統(tǒng)模式 此模式下，業(yè)務(wù)人員定義需求，技術(shù)人員則在設(shè)計(jì)好的數(shù)據(jù)模型上建立數(shù)據(jù)倉庫和進(jìn)行數(shù)據(jù)加工。隨后業(yè)務(wù)人員在此基礎(chǔ)上搭建報(bào)表。

第二階段：敏捷模式 在敏捷模式下，業(yè)務(wù)人員可以自主完成數(shù)據(jù)源連接、指標(biāo)定義、數(shù)據(jù)分析和報(bào)表搭建。
盡管數(shù)據(jù)分析工具在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)較為廣泛，但無技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員在具體使用過程中仍然面臨一些困難：
1、操作門檻高： 目前許多數(shù)據(jù)分析工具的使用門檻仍然較高，需要使用者具備一定的編程和數(shù)據(jù)處理技能。因此，我們需要進(jìn)一步簡化操作流程，提高工具的易用性，以便業(yè)務(wù)人員能夠更輕松地上手并使用這些工具。
2、數(shù)據(jù)掌握和理解不足： 盡管數(shù)據(jù)中臺(tái)為業(yè)務(wù)人員提供了集中存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的環(huán)境，但他們可能對數(shù)據(jù)缺乏全面了解和深入理解。這使得他們在尋找合適的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)面臨挑戰(zhàn)。
3、智能化程度不夠： 目前許多數(shù)據(jù)分析工具的功能主要停留在數(shù)據(jù)可視化和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理階段，對于數(shù)據(jù)的深層次挖掘和智能分析方面還有很大的欠缺，需要人工投入大量的時(shí)間和精力。
因此，自助式的數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)運(yùn)而生，為業(yè)務(wù)人員提供更自主、高效和靈活的數(shù)據(jù)分析解決方案。

AIGC技術(shù)在自助式數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用價(jià)值

AIGC技術(shù)通過其多輪互動(dòng)能力、自然語言處理能力以及指令調(diào)度能力，將傳統(tǒng)依賴人工借助分析工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的模式，升級為人機(jī)互動(dòng)完成數(shù)據(jù)分析的階段。
這樣做大大降低了技術(shù)門檻和難度，使得業(yè)務(wù)人員能夠更有效地開展數(shù)據(jù)分析及反饋。其具體價(jià)值表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
（一）人機(jī)互動(dòng)： AIGC技術(shù)引領(lǐng)數(shù)據(jù)分析從人工操作向人機(jī)互動(dòng)變革。在多輪交互式分析中，根據(jù)數(shù)據(jù)現(xiàn)象的逐步揭示，人機(jī)交互能實(shí)現(xiàn)任務(wù)理解、意圖識(shí)別和指令執(zhí)行的迭代式交互過程，從而深入探索和分析數(shù)據(jù)，確保獲得精準(zhǔn)的分析結(jié)果。
另外，AIGC技術(shù)的應(yīng)用還顯著提升了數(shù)據(jù)分析結(jié)論的反饋速度，使業(yè)務(wù)人員能迅速輸出行業(yè)洞察，為決策和策略調(diào)整提供有力支持。

（二）自然語言處理： AIGC技術(shù)具有強(qiáng)大的自然語言處理能力，首先能夠理解用戶的意圖，并且從大量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息，通過句子融合和段落組織，實(shí)現(xiàn)自然語言的生成，幫助業(yè)務(wù)人員更好地理解數(shù)據(jù)。

（圖片引用自https://www.ancii.com/aq93ee6yb/）
（三）智能指令調(diào)度： AIGC技術(shù)可以根據(jù)不同的分析需求，以及數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，靈活地選擇合適的工具和算法，進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)計(jì)算處理和圖表可視化分析，使得數(shù)據(jù)分析更加高效和精準(zhǔn)。

（圖片引用自https://zhuanlan.zhihu.com/p/640696719?utm_id=0）
（四）降低技術(shù)門檻： AIGC技術(shù)的運(yùn)用大大降低了數(shù)據(jù)分析的技術(shù)門檻，使得業(yè)務(wù)人員無需具備高超的技術(shù)水平，也可以進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析。

AIGC技術(shù)在自助式數(shù)據(jù)分析中的典型應(yīng)用

AIGC技術(shù)實(shí)現(xiàn)的自助式數(shù)據(jù)分析工具，能以人機(jī)互動(dòng)的方式完成自然語言指令的數(shù)據(jù)查詢意圖，使得用戶能夠更方便快捷地獲取所需數(shù)據(jù)。同時(shí)，工具還通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，將數(shù)據(jù)以圖表、圖像等形式呈現(xiàn)，幫助用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)。

此外，該工具能夠準(zhǔn)確地識(shí)別數(shù)據(jù)模式、趨勢和關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)行深入挖掘和分析，實(shí)現(xiàn)從圖到文的解讀，幫助業(yè)務(wù)人員能夠更快地輸出行業(yè)分析材料。這些功能使得該工具成為一種高效的數(shù)據(jù)分析工具，能夠有效地支撐快速?zèng)Q策和策略調(diào)整。

（一）交互式問答數(shù)據(jù)查詢

交互式問答是一種非常方便快捷的數(shù)據(jù)查詢方式。它通過AIGC的自然語言處理技術(shù)理解用戶的查詢意圖，自動(dòng)匹配相關(guān)的查詢關(guān)鍵詞，進(jìn)一步定位目標(biāo)數(shù)據(jù)、調(diào)用查詢指令、查詢所需的數(shù)據(jù)，并將結(jié)果顯示給用戶。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢方式需要用戶手動(dòng)輸入查詢語句或掌握特定的查詢語言，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)效率較低且缺乏智能化功能。交互問答方式支持多種數(shù)據(jù)類型和查詢方式，可以擴(kuò)展到處理半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢方式只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
交互問答方式能夠根據(jù)用戶的查詢歷史和反饋，進(jìn)行學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高查詢效率和準(zhǔn)確性，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢方式缺乏這種智能化的功能。

（二）交互式指令圖表分析

交互式指令圖表分析是一種非常新穎而易用的數(shù)據(jù)分析方式，它通過自然語言理解和系統(tǒng)推薦指令的形式，使用戶能夠輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和圖表制作。
與傳統(tǒng)BI工具相比，交互式指令圖表分析簡化了功能按鈕和復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。通過使用自然語言描述數(shù)據(jù)和所要進(jìn)行的操作，用戶可以輕松地加載數(shù)據(jù)、進(jìn)行聚合和分組計(jì)算、指定圖表類型等任務(wù)。這些指令都是以自然語言的形式呈現(xiàn)，并配合生動(dòng)的圖形界面，使用戶能夠更加輕松地理解和操作。
交互式指令圖表分析實(shí)現(xiàn)讓不會(huì)使用BI工具的人也能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和圖表制作。相信在未來的發(fā)展中，交互式指令圖表分析也將會(huì)成為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重要發(fā)展方向之一。

（三）數(shù)據(jù)解讀智能報(bào)告生成

數(shù)據(jù)解讀是通過對可視化呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，實(shí)現(xiàn)從圖到文的轉(zhuǎn)化過程。AIGC可以結(jié)合規(guī)則引擎技術(shù)對看板、圖表等數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，并利用自然語言生成技術(shù)將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為易于理解的文字描述。例如，“請解讀X省9月份各單位售電收入情況看板”。

智能報(bào)告生成是將眾多可視化數(shù)據(jù)解讀的結(jié)論，根據(jù)預(yù)設(shè)的報(bào)告模板，自動(dòng)生成具有清晰結(jié)構(gòu)和邏輯的報(bào)告文本。AIGC可以采用自然語言生成技術(shù)，根據(jù)預(yù)設(shè)的格式和規(guī)范，將數(shù)據(jù)和圖表等分析結(jié)果有機(jī)地整合在一起，使得生成的報(bào)告更加具有可讀性和易于理解。此外，智能報(bào)告生成還可以自動(dòng)添加標(biāo)題、摘要、目錄等元素，使得報(bào)告更加完整、規(guī)范和易于閱讀。
最終將生成的報(bào)告以多種形式輸出，例如文本、圖片、PDF、WORD等，并可以自動(dòng)分享給相關(guān)的人員進(jìn)行查閱和使用。

結(jié)語

AIGC技術(shù)將數(shù)據(jù)分析工具帶向智能模式的新階段，支持企業(yè)自動(dòng)化和智能化地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策。本文探索了AIGC技術(shù)在自助式數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用價(jià)值和典型應(yīng)用，包括自然語言理解技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話，系統(tǒng)指令引導(dǎo)用戶操作，智能化解讀圖表數(shù)據(jù)等。未來將深入研究AIGC技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別和自動(dòng)化決策支持等方面的廣泛應(yīng)用，歡迎與我們交流探討。

審核：王平喜

作者：劉建平

部門：朗新科技集團(tuán)管理分析業(yè)務(wù)部