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        在數(shù)字化向智能化躍遷的時(shí)代浪潮中，大模型技術(shù)正驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析模式迎來(lái)顛覆性變革。傳統(tǒng)自助式BI工具主導(dǎo)的數(shù)據(jù)分析模式，雖在降低分析門檻、提升報(bào)表開發(fā)效率層面發(fā)揮了一定作用，但隨著數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的深化，其指標(biāo)固化、響應(yīng)滯后、靈活性匱乏等短板日益凸顯，已難以匹配企業(yè)對(duì)實(shí)時(shí)洞察、全員參與及深度智能分析決策的高階需求。
        傳統(tǒng)可視化工具數(shù)據(jù)分析模式的痛點(diǎn)

        01靈活性不足

        傳統(tǒng)制式報(bào)表的分析指標(biāo)、分析路徑一般都固化在看板中。無(wú)法根據(jù)用戶的不同需求和場(chǎng)景靈活調(diào)整，導(dǎo)致其應(yīng)用價(jià)值打折扣。

        02響應(yīng)速度慢

        傳統(tǒng)BI的開發(fā)周期長(zhǎng)，一般在“月級(jí)”、“周級(jí)”；而激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)要求企業(yè)的決策周期要進(jìn)入“分鐘級(jí)”；導(dǎo)致傳統(tǒng)BI難以快速地響應(yīng)數(shù)據(jù)分析需求和市場(chǎng)變化。

        03使用門檻高

        傳統(tǒng)BI雖然一定程度上降低了用戶使用門檻，但離真正的“零門檻”尚有一段距離。難以滿足普通業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)分析訴求。

        04無(wú)法充分釋放數(shù)據(jù)價(jià)值

        傳統(tǒng)BI的靈活性不足、響應(yīng)速度慢、使用門檻高的問(wèn)題直接導(dǎo)致了企業(yè)的數(shù)據(jù)難以被有效利用，隱藏在數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)規(guī)律難以發(fā)現(xiàn)，引發(fā)分析結(jié)果與業(yè)務(wù)不匹配等一系列問(wèn)題。

        美林?jǐn)?shù)據(jù)智能問(wèn)數(shù)解決方案

        美林?jǐn)?shù)據(jù)智能問(wèn)數(shù)方案全面覆蓋企業(yè)現(xiàn)有數(shù)字化體系，與現(xiàn)有數(shù)字化體系無(wú)縫對(duì)接并構(gòu)建上層的智能問(wèn)數(shù)應(yīng)用。通過(guò)大模型的自然語(yǔ)言理解能力，大幅度降低數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)價(jià)值獲取門檻，助力現(xiàn)有數(shù)字化系統(tǒng)價(jià)值的充分釋放。

        01基于中臺(tái)/數(shù)倉(cāng)的智能問(wèn)數(shù)

        深度整合企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)/數(shù)倉(cāng)中的中間表、結(jié)果表等核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)，構(gòu)建覆蓋全業(yè)務(wù)鏈條的數(shù)據(jù)問(wèn)答體系。大模型通過(guò)自然語(yǔ)言理解技術(shù)，精準(zhǔn)解析用戶復(fù)雜查詢意圖，將語(yǔ)義指令轉(zhuǎn)化為高效查詢語(yǔ)句。在數(shù)據(jù)執(zhí)行層，結(jié)合元數(shù)據(jù)管理模塊自動(dòng)匹配字段映射關(guān)系，同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)機(jī)制確保查詢結(jié)果的準(zhǔn)確性。

        ??該模式適用于已經(jīng)構(gòu)建了數(shù)據(jù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)中心，想要通過(guò)大模型技術(shù)充分發(fā)掘現(xiàn)有數(shù)據(jù)價(jià)值的企業(yè)。

        02基于可視化報(bào)表的智能問(wèn)數(shù)

        直接錨定企業(yè)現(xiàn)有可視化看板與報(bào)表資產(chǎn)，打造“所見即所問(wèn)”的交互式分析體驗(yàn)。用戶可針對(duì)現(xiàn)有報(bào)表中的柱狀圖、折線圖等可視化元素發(fā)起追問(wèn)，系統(tǒng)識(shí)別圖表維度，結(jié)合大模型的上下文理解能力，自動(dòng)調(diào)取報(bào)表底層數(shù)據(jù)集進(jìn)行二次計(jì)算。

        ??該模式適用于已經(jīng)構(gòu)建了豐富的可視化報(bào)表，想要通過(guò)大模型技術(shù)解決制式報(bào)表指標(biāo)固化、智能化水平不足的企業(yè)。

        03基于指標(biāo)體系的智能問(wèn)數(shù)

        深度融合企業(yè)已構(gòu)建的指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)從業(yè)務(wù)指標(biāo)定義到分析應(yīng)用的全鏈路智能化。針對(duì)企業(yè)核心業(yè)務(wù)問(wèn)題，系統(tǒng)首先通過(guò)指標(biāo)元數(shù)據(jù)解析明確指標(biāo)計(jì)算口徑，然后自動(dòng)關(guān)聯(lián)上下游指標(biāo)進(jìn)行多維鉆取。

        ??該模式適用于已經(jīng)構(gòu)建了完整的指標(biāo)體系，想要通過(guò)大模型技術(shù)進(jìn)行快速的需求理解和便捷的指標(biāo)查詢的企業(yè)。

        智能問(wèn)數(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)
        01多模態(tài)交互快速響應(yīng)
        通過(guò)文字或語(yǔ)音輸入問(wèn)題，即可快速獲取問(wèn)數(shù)結(jié)果，并能夠基于大模型的上下文理解與對(duì)話狀態(tài)跟蹤能力，支持多輪對(duì)話問(wèn)答。
        02多維分析
        智能問(wèn)數(shù)根據(jù)問(wèn)數(shù)結(jié)果，自動(dòng)選擇最合適的圖形進(jìn)行結(jié)果展示，同時(shí)支持手動(dòng)切換為不同圖形的展示效果。還可以將分析結(jié)果以維度、度量、篩選3類指標(biāo)卡的方式呈現(xiàn)，用戶可以對(duì)指標(biāo)卡進(jìn)行再次編輯。
        03智能分析
        通過(guò)大模型對(duì)智能問(wèn)數(shù)的結(jié)果進(jìn)行洞察，分析其中潛在的規(guī)律和異常點(diǎn)，幫助用戶發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并支持自動(dòng)調(diào)用預(yù)測(cè)算法、歸因分析算法等算法來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，給出預(yù)測(cè)結(jié)果和置信區(qū)間，及識(shí)別當(dāng)前問(wèn)數(shù)結(jié)果中的異常點(diǎn)，進(jìn)行異常的原因洞察。
        04三位一體保證問(wèn)答準(zhǔn)確性
        數(shù)據(jù)、技術(shù)、業(yè)務(wù)，三位一體保證問(wèn)答準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)方面通過(guò)元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量來(lái)提供高質(zhì)量、可靠的問(wèn)答數(shù)據(jù)；技術(shù)方面通過(guò)提示詞工程和模型微調(diào)來(lái)提升查詢SQL生成準(zhǔn)確性，業(yè)務(wù)方面通過(guò)業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)、抽樣數(shù)據(jù)讓大模型更好的理解數(shù)據(jù)。從多個(gè)維度確保問(wèn)答結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，為企業(yè)決策提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。
        美林智能問(wèn)數(shù)為企業(yè)帶來(lái)效率、成本、決策三維價(jià)值躍遷：
        全員分析，效率躍升
        打破技術(shù)壁壘，業(yè)務(wù)人員、管理層無(wú)需培訓(xùn)即可通過(guò)對(duì)話獲取數(shù)據(jù)洞察，分析效率提升90%以上。例如，管理層可隨時(shí)詢問(wèn)“各區(qū)域銷售異常原因”，系統(tǒng)通過(guò)歸因分析秒級(jí)定位關(guān)鍵因素。
        智能驅(qū)動(dòng)，深度洞察
        內(nèi)置智能預(yù)測(cè)（如銷售額趨勢(shì)）、異常識(shí)別（如安全指標(biāo)波動(dòng)）等能力，結(jié)合大模型的動(dòng)態(tài)推理，讓數(shù)據(jù)從“記錄過(guò)去”轉(zhuǎn)向“預(yù)測(cè)未來(lái)”。
        降本增效，輕量部署
        無(wú)需重復(fù)采購(gòu)BI工具，可復(fù)用現(xiàn)有數(shù)據(jù)中臺(tái)、指標(biāo)體系和報(bào)表資產(chǎn)，硬件投入大幅減少。同時(shí)，自動(dòng)生成可視化圖表，節(jié)省報(bào)表開發(fā)人力，讓資源聚焦高價(jià)值業(yè)務(wù)。
        END
        在“數(shù)據(jù)即生產(chǎn)力”的時(shí)代，美林?jǐn)?shù)據(jù)智能問(wèn)數(shù)解決方案以大模型為支點(diǎn)，撬動(dòng)企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值。無(wú)論是打破分析壁壘、提升決策效能，還是激活存量資產(chǎn)、降低數(shù)字化成本，美林?jǐn)?shù)據(jù)始終以25年工業(yè)領(lǐng)域深耕經(jīng)驗(yàn)為基石，為企業(yè)提供“投資少見效快、全流程可運(yùn)營(yíng)”的數(shù)智化升級(jí)路徑。
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