神策分析 Copilot 正式发布,用 AI 重新定义数据分析

2023-11-30 07:40:47 字數 2180 閱讀 5410

数据驱动时代,数据分析成为企业和个人洞察业务的关键手段。但与此同时,分析师和业务人员也面临着巨大的挑战。

分析软件上手难:“我要看的数在哪?应该用哪个分析模型?应该使用哪些属性或群组?”对于缺少数据分析经验的业务人员来说,数据分析软件过于复杂。即便在过去十几年中,数据分析软件一直致力于提升业务人员的自助分析能力,实现了从静态仪表盘到交互式报表的升级,但软件的使用仍存在一定门槛。

分析结果获取滞后:大型企业中,业务部门往往较依赖分析部门提供数据分析支持。然而,当多个业务部门的分析需求集**现时,往往需要 1-2 天才能获取分析结果,导致业务人员无法更快速、敏捷地进行业务决策。

分析工作琐碎低效:分析师常陷入例行、繁琐、过量的分析需求与一问一答的沟通流程中,耗费大量精力做重复、机械的数据获取工作,无法聚焦在企业真正核心、有创造性的数据分析项目中。分析师也试图对业务人员进行相关培训,但在业务人员流动性高、分析模型复杂的情况下,培训难度很大,效果也不甚理想。

为此,神策数据利用大模型技术,推出神策分析 copilot。业务人员通过自然语言,即可自助式地进行数据分析与查询,“秒级”获得高可信的数据结果,帮助业务部门高效、敏捷地做出数据驱动的业务决策。数据分析部门还可以利用神策分析 copilot 轻松培训业务人员,从重复的取数工作中解放出来,专注在核心的数据分析工作上。

1、指标搜索:自然语言查询例行指标,减少沟通成本,轻松洞察业务

神策分析 copilot 应用大模型技术构建指标搜索能力,能帮助业务人员快速定位到当下关注的指标和经营概览,或深入探索特定业务的相关指标。此外,神策分析 copilot 还支持用户口语化输入,业务人员无需输入专业术语或确切的指标名称,也能获得相关的数据指标。

以某零售品牌为例,若一线销售人员想知道近期的商品销售数据,直接在神策分析 copilot 中提问“卖得最好的商品”,神策分析 copilot 便会推送“当天 top 商品”“热门访问商品”“商品销售数量”等指标查询结果,无需依赖分析师进行查询,即可轻松实现业务洞察。

2、智能分析:赋能业务人员自助分析能力,“秒级”产出可信的分析结果

对于常规的数据分析和细粒度的看数需求,神策分析 copilot 能够应用大模型技术理解用户问题,自动配置分析模型。业务人员只需通过自然语言和神策分析 copilot 对话,无需理解复杂的数据分析模型,即可轻松完成自助分析。

比如,“同比分析最近 7 天各品牌在不同地域的销售额”是一个相对复杂的分析场景,销售主管可能不了解指标、筛选、群组如何定义与配置。此时,神策分析 copilot 可以基于企业在分析系统中沉淀的业务知识进行回答和智能配置,直接生成分析结果。

值得一提的是,神策分析 copilot 具备可理解、可信任、可干预的特点,能有效规避大模型固有的幻觉问题,真正做到可用。在生成分析结果的同时,神策分析 copilot 将展示分析模型和指标的应用**,便于用户理解、校验分析逻辑和指标用法,以确保用户选择正确的指标。若分析结果不符合预期,用户还能通过手动调整帮助神策分析 copilot 持续学习,进一步优化结果的准确性。

3、数据门户融合:支持接入企业数据仓库,实现智能数据门户

针对企业实现“智能化数据门户”这一诉求,神策分析 copilot 也可以接入企业数仓。在某保险公司的实际应用中,神策分析 copilot 便作为一个智能问答组件融合进企业数据门户。在企业自身的数据门户上,用户点击“智能问答”,直接对话即可对数仓数据进行自助式分析和查询,进一步生成数据结果和报表,满足日常的业务观察需求。

模拟数据,不涉及任何企业真实数据。

目前,神策数据已经与金融、互联网等行业企业进行共创,不仅在以上场景中有效提升了业务人员和分析师的工作效率,同时也和先锋企业伙伴不断探索其他 ai 赋能场景。我们正开放更多的共创名额,欢迎对 ai 赋能感兴趣的企业,与神策一起拥抱大模型和数据分析 copilot。

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