随着企业的数据越来越多，对AI驱动的数据分析需求不断增长。企业希望为每个用户配备一个能充分利用数据的工具，在当前的解决方案中，哪些能够真正应对挑战？
数据应用的核心挑战
回归“初心”，企业希望使组织内的所有用户能够充分利用数据，支持业务决策。不过，有效的数据分析需要结合三方面的知识：
- 数据分析思路
- 使用数分析工具的技能
- 业务know-how
许多AI产品试图通过低代码的交互来降低使用数据分析工具的门槛，但这只是阻碍业务用户自助分析数据的“三座大山”之一。
当前的解决方案：双重视角
一般来说， 当前的AI+BI数据分析解决方案可以分为两类：
大模型数据分析：
代表厂商：ChatGPT，百度GBI
工作原理：这些解决方案以大语言模型为基础，附加数据连接或数据可视化功能，也就是加强版的coding copilot。用户可以通过聊天界面与大模型交互，由大模型生成代码访问数据源，查询并返回结果。
局限：
- 最普遍的问题是“幻觉”——大语言模型的本质是预测模型，系统会生成看起来靠谱的代码，但其正确性不能保证。
- 代码可用性飘忽不定。大模型只负责生成代码，代码的执行性能无法保证。
- 大模型只能基于“一问”提供“一答”，需要用户有能力掌控数据分析的每一步方向，清晰指示大模型分析哪些指标、用什么样的分析模型、以什么图表展现。
大模型+ BI ：
代表厂商：Tableau，PowerBI等BI厂商
工作原理：这些解决方案将大模型集成到现有的BI产品中，提供问数功能。这类产品的主要优势之一是提升了开发数据看板的效率。用户可以使用简单的语言调整BI的结果，绕过传统的拖拉拽UI。
局限：
- 它们仍然基于BI的操作逻辑，用户提问获得图表或看板，而非数据洞察结论。
- 与大模型一样，用户仍然需要具备数据分析的思路，掌控整个分析流程。
一种新的思路：DataGPT
为了能真正让无数据分析背景的业务人员获得数据洞察，北极九章DataGPT融合了数据分析精准语言模型和大语言模型的优势，提供从数据的“what”到“how”和“why”的深层分析。
灵活提问，准确应答：自主研发的精准语言模型，能够将自然语言准确地转换为SQL语句，不依赖大模型，规避模型幻觉。面对复杂嵌套问题、多表关联查询问题，也能保障高达100%的准确率。
言出数随的实时自助分析：专为数据分析而生的精准语言模型，能生成优化过的SQL，提升查询性能，TB级数据秒级响应，使用户0时差掌握最新数据动态。
AI智能洞察分析：DataGPT不止于“取数”，而是基于提问进行更深入的挖掘，自动进行趋势分析、异常识别、归因分析等，深入探索数据背后的隐藏真相。
AI解读数据，冲破知识盲区：基于大语言模型的泛化通用知识和企业知识库，对数据分析结果进行解读和阐释，使数据与业务特性有机结合，向用户提供行动建议，辅助业务决策。
