声明：本文将从技术角度对比几款商用BI产品的AI辅助功能。鉴于个人的认知水平，所描述的内容，若有不妥，请斧正。
从事大数据工作十余年，近两年负责制造业BI工作，总结了一些痛点问题：
技术挑战难度不大，繁杂重复事情较多，费时费力：
组织架构调整，营收历史数据重算
数据异常繁琐，排查定位耗时
指标口径不统一，上游数据质量堪忧：
上游系统重构、迭代、切换，元数据及数据字段频繁变动
管理模式调整，一任领导一个口径，指标口径不统一
定义不规范，数据无标准，
报表需求较随意，报表使用率低
IT与业务融合度不足，需求沟通费时
开发成本高，实际成效不明显
长期处于信息呈现阶段，数据驱动或者赋能业务路径不清晰
大量中国式报表，缺少数据洞察
BI工作的精力及成本分布如下图所示：
如何才能，从这样的工作中解脱出来呢？真正的实现高效信息获取，数据赋能业务？实现BI工作的精力及成本分布，呈现下图所示的“倒三角”呢？
阅读至此的朋友，应该都是同道中人，这里就不掉书袋用官方术语定义BI了。关于什么是BI，如何做BI产品，如何使用好BI，大家可以自行检索。下面随机列举几篇公众号文章：
正如大多数软件行业术语，BI也源于欧美国家。这种舶来品，需结合中国国情，做中国特色化，如果只是照搬照抄，必死无疑。从马列主义到SaaS，都验证了和验证着这个观点。那么，什么是中国特色的BI呢？个人认为归为以下两类：
L2层级，基本符合BI定义，数据辅助商业决策：通过数据分析及数据探索，辅助商业分析及决策。达到这个层次的企业，大多数是数据原生企业，或者信息化及电子化实施较好的行业，例如：金融、电商、零售、电信等。
L1层级，基本不符合BI定义，单纯的报表及看板：大多数停留在通过可视化图表呈现信息的层次，少数能够做到数据诊断企业管理问题，通过数据预测问题及直接支持决策的，凤毛麟角。传统行业、制造业是重灾区。
在L1层级，从事BI工作的，大家亲切的称为“表哥”、“表妹”。资深的“表哥”、“表妹”可能经历了如下形式的BI：
增强分析 （Augmented Analytics）是Garnter 2017年创造的新概念，国内也叫（AI+BI）或者ABI。
增强分析，指使用低代码的 AI 或 ML 工具，通过自动化方式来协助数据准备、数据分析、分析结果洞察和解释、分享等过程。增强分析可以帮助各类用户发现现有数据中可能被忽视的洞察，并探索新数据，从而增强各类用户在 BI 平台中探索和分析数据能力的方式。
事实上，增强分析并不是指某一种特定的功能，而是让AI能力与BI结合，让更多用户、尤其是业务人员把数据分析用起来。当前行业已认可的增强分析相关产品能力，主要有数据目录、数据故事、自动数据洞察、NLG & NLQ 等等。这其中，自动数据洞察则是目前业务中需求最明确的。
参考文章：
参考文章：
通过类ChatGPT对话式问答方式，实现BI工作全范围覆盖。按照BI的智能问答程度及模式，分为五大阶段，在L3阶段后，BI开始具备智能数据准备（数据建模）、数据分析及智能问答能力。目前，市场上的智能BI（AI+BI），整体上处于L2到L3的转变阶段。
行业领先BI的ChatBI智能程度对照表：
| BI品牌 | ChatBI等级 | 说明 |
| 亿信华辰 | L1 | 睿问https://www.esensoft.com/products/esenask.html 智能分析：https://help.esensoft.com/doc-view-893.html |
| 永洪BI | L2 | AI+BI：https://m.yonghongtech.com/gy/mtbd/6459585.html |
| PowerBI | L3 |
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| SmartBI | L2 | |
| 百度Sugar BI | L2.5 | https://cloud.baidu.com/doc/SUGAR/s/nkh06jpf8 |
| 网易有数 | L2.5 | |
| 阿里Quick BI | L2.5 | |
| Tableau | L2.5 | |
| 帆软BI | 无 | 原因：https://www.finebi.com/2019/bi-3 FineBI务实 |
| Metabase、Superset、Davinci、DataEasy | 无 |
L1层级，完备+高质量端到端的元数据及血缘关系、标准的报表检索协议，基于知识图谱的对象存储
L2层级，完备+高质量端到端的元数据及血缘关系、标准的报表检索协议，基于知识图谱的对象存储、标准的报表存储格式协议及渲染协议
L3层级，完备+高质量端到端的元数据及血缘关系、标准的报表检索协议，标准的报表存储格式协议及渲染协议、高质量的数据建模规范及数据仓库模型
L4层级，完备+高质量端到端的元数据及血缘关系、标准的报表检索协议，标准的报表存储格式协议及渲染协议、高质量的数据建模规范及数据仓库模型、机器学习算法及数据挖掘算法、丰富的数据应用及经营分析案例库
L5层级，完备+高质量端到端的元数据及血缘关系、标准的报表检索协议，标准的报表存储格式协议及渲染协议、高质量的数据建模规范及数据仓库模型、机器学习算法及数据挖掘算法、丰富的数据应用及经营分析案例库、丰富的行业知识库及行业专家规则库
欢迎一起讨论，后续将用一个开源项目，按想法，在开源BI基础上，实现ChatBI层级。
她就是L5企业数据博士，Dr.D。
英文版英文链接关注公众号在“亚特兰蒂斯的回声”中踏上一段难忘的冒险之旅，深入未知的海洋深处。足智多谋的考古学家AriaSeaborne偶然发现了一件古代神器，揭示了一张通往失落之城亚特兰蒂斯的隐藏地图。在她神秘的导师内森·兰登教授的指导和勇敢的冒险家亚历克斯·默瑟的帮助下，阿丽亚开始了一段危险的旅程，以揭开这座传说中城市的真相。他们的冒险之旅带领他们穿越险恶的大海、神秘的岛屿和充满陷阱和谜语的致命迷宫。随着Aria潜在的魔法能力的觉醒，她被睿智勇敢的QueenNeria的幻象所指引，她让她为即将到来的挑战做好准备。三人组揭开亚特兰蒂斯令人惊叹的隐藏文明，并了解到邪恶的巫师马拉卡勋爵试图利用其古
1.upto(9){|x|printx}为什么这行不通？{printx|x}}y呢？ 最佳答案 它用于传递给您的block的参数。即在您的示例中，upto将使用1到9中的每个数字调用您的block，当前值可作为x获得。block参数可以有任何名称，就像方法参数一样。例如1.upto(9){|num|putsnum是有效的。就像一个方法的参数一样，一个block也可以有多个参数。例如hash.each_pair{|key,value|puts"#{key}is#{value}"} 关于ru
2022年底，OpenAI的预训练模型ChatGPT给人工智能领域的爱好者和研究人员留下了深刻的印象和启发，他展现的惊人能力将人工智能的研究和应用热度推向高潮，网上也充斥着和ChatGPT的各种聊天，他可以作诗、写小说、写代码、讨论疫情问题等。下面就是一些他的神回复：人命关天的坑： 写歌，留给词作者的机会不多了。。。 回答人类怎么样面对人工智能： 什么是ChatGPT？借用网上的一段介绍，ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动
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文章目录🔥Linux系统目录结构🔥Linux用户和用户组🔥Linux用户管理🔥Linux系统目录结构文件系统组织结构⭐ /lib系统开机所需要最基本的动态链接共享库，其作用类似于Windows里的DLL文件。几乎所有的应用程序都需要用到这些共享库。⭐ /lost+found一般情况下是空的，当系统非法关机后，这里就存放了一些文件。⭐ /etc所有系统管理所需要的配置文件和子目录my.conf⭐ /usr用户的很多应用程序和文件都放在这个目录下。⭐ /bin是Binary的缩写，这个目录存放着经常使用的命令⭐ /sbin(usr/sbin、/usr/local/sbin)sbin就是peruse
“架设一个亿级高并发系统，是多数程序员、架构师的工作目标。许多的技术从业人员甚至有时会降薪去寻找这样的机会。但并不是所有人都有机会主导，甚至参与这样一个系统。今天我们用12306火车票购票这样一个业务场景来做DDD领域建模。”开篇要实现软件设计、软件开发在一个统一的思想、统一的节奏下进行，就应该有一个轻量级的框架对开发过程与代码编写做一定的约束。虽然DDD是一个软件开发的方法，而不是具体的技术或框架，但拥有一个轻量级的框架仍然是必要的，为了开发一个支持DDD的框架，首先需要理解DDD的基本概念和核心的组件。一.什么是领域驱动设计(DDD)首先要知道DDD是一种开发理念，核心是维护一个反应领域概
ChatGPT掀起了AI股历史上最疯狂的一轮市值狂飙。自春节后至今，ChatGPT概念股开始了暴走模式，短短半月时间，海天瑞声、开普云等ChatGPT概念股市值累计增加了近1400亿。如此的爆炸效应，得益于ChatGPT所展现出商业化落地的巨大潜力。要知道，在此之前，无论是十年AI投入超千亿的百度，还是困在硬件化里的AI四小龙，都在重复着AI商业化难落地的故事。ChatGPT的出现，让AI从生产力的赋能者直接成为一种创造生产力的工具。随着订阅模式的推出，ChatGPT已经成为第一个以AI技术为核心直接变现的消费者应用。本文持有以下核心观点：1、ChatGPT是AI技术迭代的受益者。过去受限技术
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