在数据至上的现代，商业智能(BI)的重要性怎么强调也不为过。对于寻求基于全面数据分析做出战略决策的组织来说，BI工具至关重要。生成式AI的出现有望改变这些工具，使数据驱动的决策比以往任何时候都更加高效和有效。下面是IBM对生成式AI对商业智能影响的简要概述。

商业智能的本质

商业智能包含一系列旨在将原始数据转化为可操作见解的过程。这些过程包括：

从各种来源收集数据

清理和准备数据以供分析

分析数据以识别模式和趋势

以清晰易懂的形式呈现见解

该领域的主要参与者是：

数据工程师，负责准备数据

BI分析师，深入研究数据以创建报告

商业用户，利用这些见解来推动战略决策

商业智能面临的挑战

尽管BI工具发挥着至关重要的作用，但它的实施仍面临重大挑战。数据准备工作非常复杂且耗时，需要专业知识。此外，虽然可以使用自助式BI工具，但它们需要对数据和业务环境有深入的了解。这种复杂性通常会成为一种障碍，阻碍BI工具的有效利用并导致其利用不足。

生成式人工智能将通过自动化BI流程的关键方面来改变BI格局，从而解决许多现有挑战：

对于数据工程师：生成式人工智能可以自动执行复杂的任务，例如代码生成、数据分析以及数据的清理和语义丰富。这不仅加速了数据准备阶段，而且还提高了数据的准确性和可用性。

对于BI分析师：生成式AI通过自动执行报告创作等重复性任务来提高效率，使分析师能够专注于为组织增加价值的更具战略性的任务。

对于商业用户：生成式人工智能对最终用户的影响最大。它使他们能够通过自然语言处理与数据交互，从而生成个性化报告和见解，而无需深厚的技术知识。这使得BI工具更易于访问并提高了用户参与度。

益处和更广泛的影响

将生成式AI集成到BI工具中不仅可以简化操作，还可以增强用户体验，从而让整个组织能够更快、更明智地做出决策。通过减少对专业知识的需求，生成式AI扩大了BI工具的用户群，有可能显著提高采用率。例如，商业用户的采用率可能会从35%上升到50%以上，这意味着向更自主、更用户友好的数据分析实践的转变将大幅增加。

此外，生成式AI融入BI工具对各行各业都有着深远的影响。它使组织能够：

发现新的商业机会和收入来源

优化流程并降低成本

提高客户体验和满意度

在各自的市场中获得竞争优势

随着数据量和复杂性持续呈指数级增长，对由生成式AI驱动的高级BI工具的需求变得越来越重要。采用这项技术的组织将能够更好地应对数字时代的挑战，并做出推动增长和成功的数据驱动型决策。

总之，将生成式人工智能融入商业智能代表着向更自主、更高效、更易于访问的BI流程的重大转变。随着公司继续面临数字化世界的挑战，BI工具中生成式人工智能提供的高级功能对于利用数据获得战略优势至关重要。通过采用这种变革性技术，组织可以充分发挥其数据的潜力，并在日益数据驱动的商业环境中获得竞争优势。

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