用好SwiftAgent 人人都是数据分析师

Aloudata Agent :基于 NoETL 明细语义层的分析决策智能体 这是包括我们在内的一些厂商探索的一个新方向,这种方式先由大模型将自然语言转化为对指标语义层的查询请求(MQL,Metrics Query Language),再由指标平台将指标和维度的查询与计算逻辑转化为准确的 SQL 查询语句。用户查询经大模型语义解析后,将其转换为指标、维度及筛选条件的组合表达,并生成面向指标平台的 MQL,Aloudata CAN 指标平台的语义引擎将 MQL 转换为准确和可执行的查询 SQL,语义引擎内置函数体系与 SQL 解析器,确保语义转换的 100% 准确性。 阅读详情

在当今的商业环境中,数据是王道。然而,数据的力量并不在于它的存在,而在于我们如何分析和利用它。小到客户运营,大到战略决策,各行各业都离不开数据分析。

随着AI、大模型等技术的发展,特别是AI对话式数据分析工具的出现,势必降低数据分析工具的使用难度,让更多人参与到数据分析中。正如中国商业联合会数据委专家钱陆威说的:“企业对数据分析的重视,更在于数据分析技术的普及和数据分析工具的易用性。越来越多的非专业人士也能参与到数据分析的工作中来。”

未来,人人都是数据分析师。

当下数据分析的难点

当下,企业越来越重视人才的数据分析能力。然而,必须指出的是,数据分析是一项高度复杂的工作,让企业的数据分析和智能决策依然面对诸多挑战。

技术与工具门槛

根据《中国数据分析行业人才指数报告(2023)》,数据分析师除了应具备数据分析思维、数据分析方法论、行业背景、沟通技巧、创新和思辨能力以外,特别需要数据分析工具与技能,如SQL或Python编程技能等,仅这一项就构成不小的人才门槛。

数据分析师的能力模型,参考中国商业联合会数据委《中国数据分析行业人才指数报告(2023)》,数势绘制

缺乏科学的数据分析方法

有效的数据分析离不开对数据分析方法论的理解和应用,缺乏这方面知识会限制分析的深度和准确性,也无法将业务场景转化成数据分析语言。普通员工即使发现了问题数据,也很难找到问题的根源,更不能给出业务优化建议。

报告和沟通能力的限制

普通员工即使分析得到了有价值的发现,如果不能通过清晰和有说服力的方式报告和沟通这些发现,也难以让数据分析的成果得到认可和应用。

管理决策受限于员工的数据能力

在许多组织中,管理者依赖员工提供的数据来进行决策。如果员工的数据分析能力有限,可能导致提供的数据不准确、不全面或缺乏深入的分析,进而影响管理者的决策质量。管理者面对的挑战包括难以获得关键洞察、延误决策时机或做出基于不完整信息的决策。因此,提升员工的数据理解和分析能力对于优化决策过程和提高组织效率至关重要。

大模型应用的未来:人人都是数据分析师

面对这些挑战,借助大模型对自然语言的处理能力,可以弥补个人能力的不足,提升整个组织的数据驱动决策能力。这里以数势科技智能分析助手SwiftAgent为例,介绍大模型应用对企业级数据智能的价值。

1. 降低了技术门槛

AI对话式工具通过自然语言处理(NLP)技术,允许员工用平时交流的语言就能查询数据,无需学习SQL或Python等专业查询语言,大大提升数据利用率,从专业领域扩展至非专业用户。此外,基于分析思维内嵌的方式,让大模型可以根据场景化分析知识库自动规划出分析步骤,帮助业务人员端到端的解决分析问题。

例如:智能分析助手SwiftAgent集成大模型能力,实现自然语言交互式数据分析和查询能力,可以为用户提供便捷的交互式指标查询、元信息查询、可视化等。让数据查询和分析像说话一样简单。

2.指标智能归因能力,提升决策效率

AI工具能够提供实时数据分析,帮助一线员工及时了解最新的业务状况,对于快速响应市场变化尤为重要。

SwiftAgent可以为用户提供问答式维度归因与因子归因能力,大幅提升数据波动探查效率。通过简化的查询和分析过程,一线员工可以更容易地获取数据洞察,支持他们做出更加信息化的决策。

3.分析报告自动生成,帮助用户解读数据

AI对话式工具可以自动化生成报告,减少手动制作报告的时间和精力,让员工能够更专注于分析结果和业务决策。还能减少因手动操作导致的错误,让管理者获得更加准确的信息,帮助决策。

SwiftAgent可为用户提供自动化的、贴合专业分析师思维的报告,并将数据概览、图表、高级计算与文字结论有机地整合在一起,提供数据洞见。

SwiftAgent

在许多的大模型能力赋能数据分析解决方案中,通常会使用大语言模型直接驱动数据库,通过AI生成的SQL语句,实现用户问答数据自动获取。但此方案存在效果瓶颈和性能风险,譬如,企业级数据查询准确率低、多表关联查询方式导致性能不可控、面对海量数据时导致的高额表结构学习成本,以及单纯靠大模型生成SQL无法解决高级繁复的分析问题等问题。举例来说,当用户查询“本季度A产品的销量和销售额分别是多少”时,由于指标语义模糊并涉及到跨表多指标查询等问题,传统的NL2SQL方式难以实现。

为解决此问题,数势采用NL2MQL(自然语言解析成指标语义)方式,将原有指标平台和标签能力与大模型基座结合,帮助客户实现从自然语言查询到精准的指标语义层进行关联与展示,真正实现问答数据自动获取,并在准确率效果与性能稳定性层面带来明显提升。

总之,AI对话式数据分析工具为不会SQL和Python的一线员工提供了一个强大的资源,让他们能够轻松访问和分析数据,促进更智能的业务决策,并在数据驱动的未来中发挥更大的作用。

数势科技作为国内首批将大模型技术应用于企业级数据智能领域的服务商,未来必将探索出更多的应用,将丰富的分析经验沉淀到产品中,形成良性的“飞轮效应”,使产品的使用更加得心应手,帮助企业进行全面的数据经营分析。

国外AI programmer 后来者SWE-agent,Devin不在孤寂 随着越来越多的行业接受人工智能辅助工具的力量,从SWE Agent的开发和部署中吸取的经验教训将成为未来创新的宝贵蓝图。随着SWE Agent不断获得吸引力并吸引软件工程界的注意,它有望成为变革的催化剂,激发新一代人工智能工具的灵感,重塑我们构建和维护软件的方式。SWE代理对GitHub问题解决的影响是巨大的,不仅在速度上,而且在带来高度的准确性、简单性和社区扩展方面。人工智能程序员在完整的SWE台架测试集中解决了12.29%的问题,实现了最先进的性能,展示了其处理各种问题的能力。 阅读详情

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