行业领先!腾讯云ChatBI在中国GenBI技术能力评估中斩获六项满分!

腾讯云ChatBI六项满分,引领数据分析新潮流
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近日,全球权威咨询机构国际数据公司(IDC)发布了《IDC TechAssessment:中国GenBI厂商技术能力评估,2025》(Doc# CHC53029925)。

报告显示,腾讯云BI基于大模型打造智能数据分析Agent——腾讯云ChatBI,在大模型能力、工程化落地能力、管理部署能力、生态、泛互行业、以及零售消费行业六个维度斩获最高分!满分维度数云厂商最多!这一成绩体现了腾讯云在ChatBI方向处于领先地位。

市场趋势:从辅助工具向智能决策中枢演进

IDC调研显示,过去两年,GenAI技术的爆发式演进,正在重塑传统BI市场的底层逻辑与市场格局,AI 大模型的语义理解、动态推理能力与BI工具链深度融合,推动数据分析从被动查询向主动生成演进。

2025 年,GenBI从概念验证迈入产品化落地阶段,厂商加速布局自然语言交互、多模态分析等核心能力,产品形态从辅助工具向决策中枢演进,而腾讯云作为领先厂商凭借完善的产品技术和深厚的行业经验为市场树立了标杆,帮助企业实现从数据洞察到策略建议的端到端闭环。

腾讯云ChatBl是基于大模型AI技术打造的全新一代数据分析Agent,支持用户以自然语言提问即可获取数据结论,发现变化趋势、识别潜在问题、进行数据波动归因分析,提供业务优化建议,帮助业务决策。

六大领先能力

打造GenBI新范式

凭借腾讯自研混元大模型与DeepSeek的语义理解与推理能力,腾讯云ChatBI作为数据分析Agent在问题理解、智能选表、数据报告、数据洞察等能力全面升级,让零数据经验的技术小白也能快速上手,高效、灵活地应对各种数据分析场景。

  • 从对话式分析到决策闭环

腾讯云ChatBI作为数据分析Agent,结合大模型和AI Agent技术,可以实现从“听懂问题”到“呈现图表”再到“生成报告”,完成从“提问-分析-决策”的流程闭环。用户提问后,ChatBI自动拆解任务,完成智能选表、关联数据、推荐图表、生成结构化报告的全过程,能大幅降低客户数据深度分析的门槛,提升效率。

  • 多表关联简化数据处理

模型可以基于用户的问题和库表纲要,智能在上百张表中选择并关联所需数据表。告别复杂数据处理无需手动写SQL Join、无需任何拖拉拽操作,数据处理流程大幅简化,实现真正开箱即用。

  • 智能调用实现深度洞察

不止于数据呈现,ChatBI作为“指挥官”将调用内置的数十种算法工具,深度探索解读数据,波动归因挖掘波动背后的关键因素,并结合行业知识提供业务建议。实现问数的同时直接生成深度分析报告,大幅降低专业分析门槛。

  • 一键智能生成专业报告

用户只需要选定主题和数据范围,ChatBI即可快速生成包含核心洞察、可视化展示和业务建议的一份图文并茂的分析报告。告别业务人员手动进行的报表搭建,省时省力。

  • 行业知识搭建管理平台

提供企业级知识管理平台,支持全局级别和表级别知识精细管理。用户可通过自然语言的方式录入企业、行业的知识内容,将ChatBI会持续学习并内化这些知识,作为“最强大脑”的Agent将调用知识,真正成为理解你业务、懂你行话的专属智能顾问。

  • 丰富的数据源与多端适配

支持MySQL、ClickHouse等20+主流数据源以及本地数据、API、腾讯文档等数据接入方式,轻松对接企业内各类型数据。支持多端适配,支持PC端、移动端和嵌出端,可以实现不同场景,随时随地进行数据分析。

赋能各行业客户价值挖掘

腾讯云ChatBI作为大模型驱动的新一代数据分析Agent,支持面向全行业输出解决方案,降低数据分析的使用门槛,提升数据分析效率。目前ChatBI已经成功赋能零售消费、泛互、泛政务、通信、教育等重点行业,沉淀了不同行业的智能分析模型,极大地提升了数据分析的响应速度。

以某知名零售企业的行业实践为例,依托腾讯云ChatBI的智能分析能力重构传统数据分析链路。针对业务需求排期长、传统BI的使用门槛高、临时取数场景多的使用痛点,腾讯云ChatBI的接入将需求的响应效率由周级别提升到分钟级别,零门槛通过自然语言输入完成数据分析,ChatBI多端使用满足客户领导临时取数的场景。

某泛互行业客户借助腾讯云ChatBI,在两周内快速构建了多个问数主题,整体覆盖企业运营 (用户/内容/活动等) 、销售、财务、团队管理等核心业务数据,不仅降低了数据分析的门槛,并且极大提升了数据分析效率。

未来展望

未来,腾讯云ChatBI还会持续升级进化,深入到更多垂直细分行业,提供更具行业特色的解读和建议,帮助客户打造专属的数据顾问。我们期望借助AI能力,让数据分析不再是少数人的专利,而是每个业务人员触手可及的能力。

腾讯云ChatBI,致力于成为您身边最懂业务的“数据合伙人”,为企业的每一次决策提供坚实的数据护航!

腾讯云大数据始终致力于为各行业客户提供轻快、易用,智能的大数据平台。

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### 如何量化员工在系统应急预案中的应急响应能力 为了评估系统应急预案的有效性,特别是员工的应急响应能力,可以通过以下指标和方法进行量化: #### 1. 响应时间 响应时间是指从事件发生到员工采取初步行动之间的时间间隔。较短的响应时间通常表明员工具备快速反应的能力。可以通过记录演练或真实事件中的时间数据来计算平均响应时间[^2]。 ```python def calculate_average_response_time(response_times): if not response_times: return 0 total_time = sum(response_times) average_time = total_time / len(response_times) return average_time # 示例:假设某次演练中记录的响应时间为以下列表(单位:秒) response_times = [30, 45, 60, 35, 50] average_response_time = calculate_average_response_time(response_times) print(f"Average Response Time: {average_response_time} seconds") ``` #### 2. 正确率 正确率是指员工在应急处理过程中按照预案要求正确执行操作的比例。可以通过模拟演练时记录的操作日志或观察员的评价来计算正确率[^2]。 ```python def calculate_correctness_rate(total_operations, correct_operations): if total_operations == 0: return 0 correctness_rate = (correct_operations / total_operations) * 100 return correctness_rate # 示例:假设某次演练中总操作次数为100,其中90次操作正确 total_operations = 100 correct_operations = 90 correctness_rate = calculate_correctness_rate(total_operations, correct_operations) print(f"Correctness Rate: {correctness_rate}%") ``` #### 3. 恢复效率 恢复效率衡量员工在应急处理过程中对系统恢复速度的影响。可以通过比较实际恢复时间和目标恢复时间(RTO)来评估恢复效率。 ```python def calculate_recovery_efficiency(actual_rto, target_rto): if target_rto == 0: return 0 recovery_efficiency = (target_rto - actual_rto) / target_rto * 100 return recovery_efficiency # 示例:假设目标恢复时间为60分钟,实际恢复时间为45分钟 actual_rto = 45 target_rto = 60 recovery_efficiency = calculate_recovery_efficiency(actual_rto, target_rto) print(f"Recovery Efficiency: {recovery_efficiency}%") ``` #### 4. 团队协作能力 团队协作能力可以通过评估员工之间的沟通效率、任务分配合理性以及信息共享程度来量化。可以使用问卷调查或观察员评分的方式收集数据。 #### 5. 知识掌握程度 知识掌握程度反映员工对应急预案的理解和熟悉程度。可以通过定期考试或模拟测试来评估员工的知识水平,并记录分数作为量化指标[^2]。 ```python def calculate_knowledge_score(test_results): if not test_results: return 0 total_score = sum(test_results) average_score = total_score / len(test_results) return average_score # 示例:假设某次测试中员工的得分如下(满分100分) test_results = [85, 90, 78, 92, 88] knowledge_score = calculate_knowledge_score(test_results) print(f"Knowledge Score: {knowledge_score}") ``` ---
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