《AI数据分析之ChatBI发展与应用实践》白皮书正式上线啦

　　为了理清主流技术趋势和市场发展现状，ITPUB特发起专项白皮书调研活动，通过对ChatBI主流厂商的深度沟通，探索数据分析在AI时代的进化路径。

　　根据ITPUB调研来看，ChatBI的应用还处于探索期，但产品侧已经是百花齐放的状态，各路厂商都在挣抢企业用数的第一入口。虽然，产品的演化路径不同，但都在从不同方向部署ChatBI。

　　从用户体验来看，ChatBI又有很多细分赛道。虽然，从产品名称上看，都叫智能问数，但在服务体验上会有明显区别，比如：交互式分析，主要服务于基础问数场景（如查询客户数量），无需依赖传统BI；假设性分析，模拟变量影响（如原材料价格波动对成本的影响），需借助模型计算和传统BI能力；预测性分析，包括销售预测、库存优化等，结合历史数据与外部趋势；专家经验性分析，利用非结构化数据打标签，辅助战略决策。

　　从技术路线来看，主要包括 Text2DSL（自然语言到领域特定语言）、Text2Code（自然语言到代码）以及最为广泛采用的 Text2SQL（自然语言到结构化查询语言）。每种方式都有其适用场景和局限性，在构建对话式数据分析工具ChatBI的过程中，如何将用户的自然语言问题转化为可执行的数据分析指令，是系统设计的核心挑战之一。围绕这一目标，大家都进行不同程度的技术路线优化。

　　第二阵营：传统BI厂商。例如永洪、帆软、观远、思迈特BI（Smartbi）等，是国内乃至国际市场上具有广泛影响力的BI平台代表。他们也在顺势而为，进行智能化升级。

　　第三阵营：数据领域新兴势力。这类企业是智能问数的特殊参与者。比如：艾体宝（原来的虹科，提供数据存储、数据智能、安全合规、网络监控与优化等服务）、数新智能（大数据与人工智能基础设施服务提供商），它们并非传统意义上的BI厂商，也不属于互联网大厂，而是来自于数据产业链的上下游企业，他们围绕大数据和人工智能提供基础设施服务，包括指标平台、数据中台、数据编织等。他们在完成底层数据建设后，亟需一个能够将数据“用起来”的工具，而不仅仅是“建起来”，这就催生了他们对ChatBI能力的强烈需求。

　　第四阵营：原生ChatBI厂商。像北极九章这样的原生ChatBI厂商，主要专注垂直赛道，从零构建智能分析能力。这类公司从成立之初就专注于对话式数据分析领域，致力于通过自然语言处理、NL2SQL、RAG、多轮对话等核心技术，打造真正意义上的“人机对话即分析”的智能数据分析平台。原生ChatBI厂商的优势在于聚焦垂直场景、技术架构先进、用户体验极致。他们不需要背负历史包袱，能够快速响应市场需求，专注于打磨自然语言理解、复杂查询生成、上下文管理等核心能力，从而在细分市场中占据领先地位。

　　近日，广西防城港“奔驰女司机亮证”事件持续引发热议，目前多个线日下午，平头哥接受大河报《看见》记者采访时称，防城港市相关负责人联系到他，称涉事奔驰女司机并非公安人员，只是一个普通的经营者，证件是假的，没有使用警务通之类的工具查他个人信息。

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