智能BI在数字化转型中有哪些应用和价值？

引言：随着国内AI、大数据云计算飞速发展，机器学习和AI技术在商业智能领域得到很好的运用。通过自然语言处理技术，BI分析将不再需要任何代码开发，甚至不需要拖拖拽拽去开发，搜索式的交互会变成主流的方式。此外，集成了机器学习功能的商业智能平台，将可以充分发挥机器学习的功用，进行各种预测，预警等。

01 智能BI是什么？

即智能化的商业智能（Business Intelligence），是一种结合了人工智能（AI）技术的数据分析平台，即AI+BI。它不仅具备了传统BI（商业智能）的数据收集、处理、分析和可视化功能，还通过引入机器学习、自然语言处理、预测分析等AI技术，实现了更高级的数据分析和洞察能力。

02 智能BI是从哪里来的？

03 智能BI在企业数字化转型中有哪些典型应用？

预测性分析：智能BI利用机器学习算法构建预测模型，基于历史数据对未来趋势进行预测。这种预测能力使企业能够提前制定战略和计划，以应对潜在的市场变化和业务风险。数据挖掘算法分为有监督和无监督之分，常见的如分类算法、聚类算法、预测算法、关联规则算法和其他神经网络与深度学习算法等。这些算法在数据挖掘领域有着广泛的应用，可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和知识，从而支持决策制定和业务优化。

自然语言交互：通过自然语言处理（NLP）技术，智能BI允许用户以自然语言的形式提出查询和分析请求，而无需编写复杂的SQL语句或学习特定的查询语言。这使得数据分析更加直观和易用，降低了使用门槛。这里还需要NLA配合NLP才能完成相关的工作。NLA是自然语言生成（Natural Language Generation）的缩写。是指基于NLP，引入自然语言查询、知识图谱、推荐算法和机器问答等人工智能技术，将处理结果应用于智能BI软件，最终实现用自然语言对信息系统中的数据进行查询、分析等操作。NLA技术是人工智能领域的一项重要技术，它能够将结构化数据转换为自然语言文本，为人们提供更加智能化、高效化的服务和产品。在实际应用中，NLA技术的准确性和效率非常关键。

知识图谱的融合：知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，能够将复杂的数据关系以图形化的方式呈现，帮助机器理解和推理数据背后的知识。而智能BI则通过数据分析、数据挖掘和可视化技术，为企业提供深入的业务洞察和决策支持。两者的融合能够进一步提升企业的数据处理能力和决策效率，实现更加精准、智能的商业决策。具体融合的场景如将智能BI系统中的数据与知识图谱中的结构化知识进行整合，形成统一的数据视图。将智能BI的分析能力应用于知识图谱，进行深度挖掘和关联分析。利用图数据库和图算法等技术，发现数据之间的潜在关系和趋势。将分析结果以可视化的方式呈现给用户，如关系图、趋势图、仪表盘等。通过交互式界面，让用户能够直观地理解数据背后的知识和规律。结合业务流程，通过知识图谱和BI的融合，实现业务流程的智能化运行，实现无人监督的自动执行。

04 智能BI在数字化转型中的价值

实现数据驱动决策：通过智能BI，企业可以基于数据做出更加科学、合理的决策，提高决策效率和准确性，降低决策风险。

优化资源配置：BI工具能够帮助企业及时发现运营中的潜在问题和风险，敏捷调整运营策略，优化资源配置，避免资源浪费和成本增加。

提高工作效率：自助式分析和数据挖掘功能减轻了业务人员的工作负担，提高了工作效率。同时，数据可视化和实时监控功能也使业务人员能够更快地识别重要信息，做出反应。

促进团队协作：BI工具可以实现数据共享和协作，促进团队成员之间的沟通和合作，消除信息孤岛，提高团队的整体工作效率和协同能力。

增强市场竞争力：通过市场洞察、客户行为分析、产品设计优化等手段，BI工具能够帮助企业更好地了解市场需求和竞争态势，制定更加精准的市场策略和产品策略，从而增强市场竞争力。

总结：智能BI是一种以纯业务人员为中心，并以自然语言处理来搜索驱动的数据分析平台，实现技术0门槛，并能完美支持长尾数据，还能完成知识沉淀和经验共享。这样看来智能BI的出现似乎解决了上述两代BI的难题，但事实果真如此吗？就目前来看智能BI的落地应用场景较少且偏前端，市面上绝大多数的智能BI产品在数据采集及数据预处理环节智能化能力不足。随着技术的发展，智能BI能力的提升，它在在数字化转型中发挥着的作用会越来越大，终有一天是企业实现数据价值变现的重要工具，更是企业提升决策效率、优化运营流程、增强市场竞争力的关键所在。随着数字化转型的深入推进，智能BI在企业中的应用将会越来越广泛，成为企业不可或缺的重要工具。