"商業(yè)智能"相關(guān)的文章
AI,個(gè)人隨筆
從“問(wèn)數(shù)”到“問(wèn)策”：我們?nèi)绾斡谩皵?shù)字同事”重構(gòu)AI數(shù)據(jù)產(chǎn)品？

從“問(wèn)數(shù)”到“問(wèn)策”：我們?nèi)绾斡谩皵?shù)字同事”重構(gòu)AI數(shù)據(jù)產(chǎn)品？

客戶一句'你們的工具不懂業(yè)務(wù)'，揭開(kāi)了數(shù)據(jù)產(chǎn)品的本質(zhì)困局。ChatBI團(tuán)隊(duì)在產(chǎn)品迭代中迎來(lái)覺(jué)醒時(shí)刻：從標(biāo)準(zhǔn)化工具到個(gè)性化'數(shù)字同事'的轉(zhuǎn)變，不僅重構(gòu)了數(shù)據(jù)分析的價(jià)值鏈，更重塑了人機(jī)協(xié)作的工作范式。本文將深入解析這場(chǎng)從'工具思維'到'同事思維'的產(chǎn)品革命，揭示下一代商業(yè)智能產(chǎn)品的演進(jìn)方向。
AI
構(gòu)建認(rèn)知橋梁：面向企業(yè)級(jí)對(duì)話式BI的NL2MQL2SQL架構(gòu)與系統(tǒng)提示詞工程深度技術(shù)報(bào)告

構(gòu)建認(rèn)知橋梁：面向企業(yè)級(jí)對(duì)話式BI的NL2MQL2SQL架構(gòu)與系統(tǒng)提示詞工程深度技術(shù)報(bào)告

隨著生成式AI與商業(yè)智能的融合，數(shù)據(jù)分析正經(jīng)歷從圖形化交互到自然語(yǔ)言交互的轉(zhuǎn)變。NL2MQL2SQL架構(gòu)通過(guò)引入語(yǔ)義層，解決了傳統(tǒng)Text-to-SQL方案在企業(yè)級(jí)復(fù)雜數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的痛點(diǎn)。本文將提供基于NL2MQL2SQL架構(gòu)的Chat BI助手的系統(tǒng)提示詞設(shè)計(jì)指南。
業(yè)界動(dòng)態(tài)
BI項(xiàng)目不應(yīng)由IT部門主導(dǎo)，99%的企業(yè)都做錯(cuò)！

BI項(xiàng)目不應(yīng)由IT部門主導(dǎo)，99%的企業(yè)都做錯(cuò)！

在數(shù)字化時(shí)代，企業(yè)紛紛啟動(dòng)BI（商業(yè)智能）項(xiàng)目以提升數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的能力。然而，一個(gè)普遍存在的誤區(qū)是將BI項(xiàng)目的主導(dǎo)權(quán)交給了IT部門。本文將探討為什么BI項(xiàng)目不應(yīng)由IT部門主導(dǎo)，并指出99%的企業(yè)都做錯(cuò)了這一點(diǎn)。
太卷了吧，這份【運(yùn)營(yíng)分析】思路真是到位

太卷了吧，這份【運(yùn)營(yíng)分析】思路真是到位

在這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，運(yùn)營(yíng)分析成為了企業(yè)決策不可或缺的一部分。文章通過(guò)深入探討數(shù)據(jù)分析在運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用，提供了一系列實(shí)用的策略和思路，幫助運(yùn)營(yíng)人員更好地理解數(shù)據(jù)，從而做出更明智的決策。
用戶分析，找到一份完整的攻略

用戶分析，找到一份完整的攻略

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)世界中，用戶分析是洞察市場(chǎng)趨勢(shì)、優(yōu)化產(chǎn)品服務(wù)、提升用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵工具。文章《用戶分析，找到一份完整的攻略》由數(shù)據(jù)專家陳老師撰寫，深入探討了如何從策略和執(zhí)行兩個(gè)層面進(jìn)行有效的用戶分析。文章指出，真正的用戶分析不僅僅是數(shù)據(jù)的堆砌，而是要有清晰的目標(biāo)和可落地的策略。正如克勞狄斯所說(shuō)：“上帝造了我們這樣的男人，我們卻把自己變成了數(shù)據(jù)?！北疚膶钊肓私馊绾螌?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的商業(yè)洞察。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
淺談如何設(shè)計(jì)給高層決策者的數(shù)據(jù)看板

淺談如何設(shè)計(jì)給高層決策者的數(shù)據(jù)看板

在商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的世界里，為高層決策者設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)看板是一項(xiàng)至關(guān)重要的任務(wù)。這不僅僅是關(guān)于數(shù)據(jù)的展示，更是關(guān)于如何通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策和行動(dòng)。
為什么你做數(shù)據(jù)分析沒(méi)思路？

為什么你做數(shù)據(jù)分析沒(méi)思路？

在文章深入探討了數(shù)據(jù)分析中常見(jiàn)的思維誤區(qū)和問(wèn)題，并提供了實(shí)用的解決策略。文章最后強(qiáng)調(diào)了結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景、明確問(wèn)題和目標(biāo)、邏輯論證、測(cè)試檢驗(yàn)以及通過(guò)多輪測(cè)試積累經(jīng)驗(yàn)的重要性。無(wú)論你是數(shù)據(jù)分析的新手還是希望進(jìn)一步提升技能的專業(yè)人士，這篇文章都將為你提供寶貴的洞見(jiàn)和實(shí)用的指導(dǎo)。
這個(gè)【數(shù)據(jù)預(yù)警模型】，讓人大呼好用！

這個(gè)【數(shù)據(jù)預(yù)警模型】，讓人大呼好用！

在數(shù)據(jù)分析的世界里，能夠預(yù)見(jiàn)未來(lái)的趨勢(shì)和潛在的風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)疑是一項(xiàng)寶貴的能力。然而，現(xiàn)實(shí)中我們往往在問(wèn)題發(fā)生后才后知后覺(jué)。如何打破這一困境，提前捕捉到那些微妙的信號(hào)？本文將帶您一探究竟，了解如何構(gòu)建一個(gè)高效的數(shù)據(jù)預(yù)警模型。
B2B行業(yè)數(shù)據(jù)分析，這是最完整的思路

B2B行業(yè)數(shù)據(jù)分析，這是最完整的思路

在商業(yè)分析領(lǐng)域，B2B行業(yè)因其獨(dú)特的業(yè)務(wù)模式和復(fù)雜性，對(duì)數(shù)據(jù)分析提出了更高要求。與B2C業(yè)務(wù)相比，B2B業(yè)務(wù)涉及的決策流程更長(zhǎng)，客戶價(jià)值更大，且每一次交易都可能對(duì)企業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。本文將深入探討B(tài)2B行業(yè)的數(shù)據(jù)分析思路，幫助讀者構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)的B2B數(shù)據(jù)分析框架。
用高智能BI挖掘零售利潤(rùn)空間——商業(yè)智能、數(shù)據(jù)分析和需求預(yù)測(cè)在現(xiàn)代零售管理中的關(guān)鍵運(yùn)用

用高智能BI挖掘零售利潤(rùn)空間——商業(yè)智能、數(shù)據(jù)分析和需求預(yù)測(cè)在現(xiàn)代零售管理中的關(guān)鍵運(yùn)用

在現(xiàn)代零售管理中，零售商需要更為及時(shí)地掌握并分析數(shù)據(jù)，這也逐漸突出了BI商業(yè)智能分析的重要性。這篇文章里，作者就談了談他的看法，一起來(lái)看看BI應(yīng)用可以對(duì)現(xiàn)代零售管理起到哪些作用。
業(yè)界動(dòng)態(tài)
商業(yè)智能的AI奇點(diǎn)：沿著舊地圖，找不到新大陸

商業(yè)智能的AI奇點(diǎn)：沿著舊地圖，找不到新大陸

伴隨著技術(shù)的發(fā)展，智能BI或許會(huì)成為國(guó)內(nèi)BI廠商步入的下一個(gè)階段，未來(lái)，BI廠商或許也會(huì)在智能化的影響下走入新的競(jìng)爭(zhēng)格局。具體怎么理解？國(guó)內(nèi)的BI廠商又是如何應(yīng)對(duì)的？一起來(lái)看看本文的解讀。