智能BI平台 AI

最初，指标平台往往与BI平台分离，各自独立发展。因此，在具体的实践上，指标应用并没有与业务紧密结合，数据与业务变化的联动不足，往往是数据产生后并经过漫长分析后，才能成为业务人员手中滞后的决策工具。这意味着这种解决方案还不足以让指标管理产生其预期的价值。毕竟，大部分业务用户能看到的只有一个结果：

对此，思迈特CEO吴华夫指出了一系列问题：“低效的数据流动和操作效率，无法支撑数据的实时分析；多平台操作的用户体验问题和维护成本以及系统割裂导致的一致性问题。”

后来，随着新一代ABI平台Smartbi的出现，企业可以将宏观的目标转化为可执行的任务和计划，让各部门使用者都能通过指标具体地判断“该怎么做”。同时，搭建自增长指标体系，不断结合经营管理方法与经验，企业还能在分析与应用中找到当前不足，反向训练优化指标管理，不断完善自身数字化经营能力。

指标应用到各个业务场景中

最重要的是，Smartbi改变了“业务提需求，IT 做需求”的传统指标开发模式，打造指标开发与使用的闭环，不仅解决了指标实时性的问题，还解决了指标开发导致的指标质量与后续迭代等问题。

Smartbi原来的版本看起来已经非常完善了。那么，Smartbi V11又带来了哪些变化？

具体来看，新版本进一步固化了指标管理与应用两大能力模块。

第一，相比过去的版本，Smartbi Insight V11版本封装了更强的数据处理能力，包括新增的SQL引擎，可以查询大数据量的明细业务数据。

第二，数据模型支持向导式的可视化操作创建计算度量和计算列，简单易用。

接入数据库中的维表和事实表

第三，深入研究了BI用户的使用习惯，重新优化了产品模块、交互方式和操作方式等，不仅分类更加清晰，还提供引导性操作提升产品易用性和效率，用户使用起来更游刃有余，减少了用户学习和使用成本。

总之，这是基于过往的使用反馈，Smartbi在功能性和易用性等方面做出的全方位升级。而且，Smartbi V11版本带来的，是可持续创新。

基于大模型的“新地基”

重建数据管理大厦

中国人民大学数字经济研究中心执行主任程华教授曾经说过：“以平台赋能促进数字经济与实体经济的融合发展。”而作为一种典型的数字化平台，商业智能平台必须考虑使用门槛和便捷度，以赋能更多用户。

在数字化运营的过程中，有很多数据管理的技术细节。对此，不管是从0起步的企业，还是已经在数字化转型中取得一定成果的企业，想要快速学会这些专业领域的know-how都绝非易事。

然而，大模型的出现，为数据服务在业务侧更加低门槛创造了契机。如何把指标体系融入进一个模型中，为企业数字化转型注入更强的引擎，这是ABI平台进化的重要方向。

因此，Smartbi在自然语言分析工具方面进行了多个版本迭代。作为BI领域的“ChatGPT”，Smartbi的LLM明显提升了平台的交互性和可用性，为用户上手工具降低了难度。

目前，结合LLM大模型，Smartbi可以实现两大突破：

一是数据分析成果发布周期大大缩减。以前，用户制作一张报表从立项到上线至少要60天，现在业务部门的数据人员可自行处理制作报表，即使通过传统提需求的方式，基于Smartbi的自助分析平台制作报表也只要1—3天即可完成。

二是赋能业务提升效率。通过自助分析平台的搭建，业务团队和开发团队可以减少数据使用的繁琐，提升业务效率。Smartbi创新地引入大语言模型（LLM），提升自然语言分析工具对“常识”语义理解的能力，利用 LLM 将自然语言转化成精准的 SQL，以便读取到用户真正需要的指标，有效避免工具对用户问题的“答非所问”，从而实现了完全无限制的文本输入。

而在过往版本的基础上，Smartbi V11版本自然语言分析技术更进一步。

V11版本的对话式分析使用LLM支持下的查询新方案，可以更准确理解用户意图。同时，V11版本的对话式分析支持更多样的使用方式，包括独立的“对话式分析”（移动端和电脑端均可操作），在交互仪表盘中通过AI问答的方式快捷创建页面，以及和企业IM钉钉、微信等集成等。