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“AI+BI 時代，數據分析何去何從？” 隨著大模型的興起，AI 與 BI 的融合為數據分析領域注入了新的活力。然而，這是否意味著傳統的數據分析已無足輕重？在新技術的浪潮下，我們該如何正確認識數據分析的本質與價值？

自大模型誕生后，它強大的問答功能被應用到了各行各業，所以很多廠商在BI的基礎上研發了ChatBI產品，新技術的加持，確實不得不承認AI與BI的結合給數據分析帶來了新的視角。很多人對于AI的認知，就是智能化，所以現在很多人都認為數據分析已經變得簡單甚至已經被替代了？有了AI+BI，數據分析就完結了。

這是一個誤區，一個很多人都說不清的誤區。

BI大家很清楚了，它最核心的價值，是幫助企業快速看清數據。在傳統模式下，業務部門常常為了獲取一份報表，耗費數天甚至數周時間，拉取數據、清洗數據，然后用excel制作可視化圖表。有了BI工具，通過儀表盤展現和自動化的統計功能，大幅減少了數據整理和展示的時間成本，這個工作相信大家已經很清楚了，這里就不展開細述了。

但是我們確實也要看到BI的局限，數據展示可以告訴我們“發生了什么”，比如某地區銷售額下降了，或者產品的某個功能點擊量增加了。但它并不能回答“為什么”和“接下來該怎么辦”。當然，有的儀表盤甚至連發生了什么也未必說清楚。

我們再來看chatbi，你可以直接提問“某產品的退貨率是多少”、“上周的銷售額是多少”，大模型會迅速生成結果并將結果反饋給你，甚至也可以展示出一些圖表?？瓷先I似乎已經幫我們完成了“分析”工作，但實質上，這依然是基于現有數據的簡單反饋。

如何理解我說的這段話，我們可以來看個較為具體的例子。

如果一家互聯網公司希望優化廣告投放策略，我們可以使用ChatBI提問：“哪個廣告的ROI最高？”，系統會快速返回數據，這里返回的數據是基于已經進行加工好的數據指標或者數據結果?？此拼鸢钢苯佑智逦?，但為什么這個廣告效果好？高ROI是否是因為投放量小？等問題是分析的核心，如果有些數據已經被計算，ChatBI可以快速幫你取到最后結果，但是這些問題到底應該看什么指標，進一步應該做哪塊的分析，這個ChatBI并不會告訴你，方向與思路需要你自行解決。

有的人會說，這個很簡單，讓ChatBI把這些指標都算好一次性給你不就可以了，這個和BI的儀表盤把所有數據展示出來沒有任何差異，如果所有的分析都有固定的套路，那么所有的企業在數據應用這件事上就不應該有差別，所有的數據分析師都應該是一個水平，但是從實際來看，這完全是無法實現的。

進一步說，AI在當前來看，雖然很多企業都在不斷更新技術，他們能實現的是減少AI的幻覺，但不是徹底解決幻覺，所以當失去專業人士的數據把控，數據結果的可靠性就是一個極大的問題。當然AI工具的輸出還特別依賴于數據輸入的質量，如果企業的數據不完整、不準確，或者問題本身定義不清，AI的輸出結果很可能誤導決策。

誤導決策這件事，在有的場景下對于企業來說就是致命的，因為商用，所以應該慎之又慎。

數據分析的終極目標，是為業務決策提供依據。它不僅關心發生了什么，更重要的是要從數據中了解為什么會發生，未來會怎樣，以及我們應該怎么做。從產品的功能來看，BI和AI的核心價值在于提升效率，而數據分析的價值在于優化決策。這兩者是互補關系，而非替代關系。

對于AI+BI的產品定位，我們應該明確他們屬于實現數據分析的一種工具，AI是更加快速、高效的工具，但是如果認為它能實現智能化，那么可以先反思下當前企業是否已經有足夠豐富且高質量的智能化決策數據進行輸入，模型的“思考”能力，是基于它的學習能力，所以我們是否擁有足夠多的數據供模型學習，這個是在中長期內都很難解決的問題。

當然AI的使用是不是就不需要能力了，我覺得答案是否定的。

如何提問很重要，模型的回答是基于你的提問，那么如何提問就是一門“技術”，這個和我們日常說的需求難提類似，如果問題問得不對，那么模型輸出的答案就毫無意義。比如，你問“哪個廣告點擊率高”，得到的答案只是數字，但如果你問“高點擊率的廣告是否帶來了轉化？”這就是一個比較復雜的分析問題了，如果模型回答你了，記住停下來好好思考是不是對的。

BI工具幫助我們更快地看清數據，AI工具讓我們更方便地獲取答案，但它們都無法代替真正的數據分析工作。這一點是所有企業都應該明確認識的。

數據分析嚴格來說是一種解決方案，因為很多時候并不能只針對某一個非常具體的點進行分析，企業對于數據應用的需求應該更加系統化、體系化，更加深入。

學習數據分析，不是為了操作工具，而是為了從數據中看到有用的信息，“有用”是多元的，是復雜的，工具可以讓我們更加高效、快速看見，但不能讓我們直接一針見血。