企业领导者需要快速做出数据驱动的决策。从金融领域的实时欺诈检测到电子商务领域的个性化推荐，对实时数据分析和更快洞察的需求至关重要。然而，缺乏随时可用且易于理解的洞察是一个阻碍敏捷性和决策的问题。
传统的数据分析方法需要掌握编程语言或统计应用程序，因此只有具备技术技能的人才可以进行。业务用户提交请求后，需要等待轮到自己，而数据则会逐秒堆积，这会导致延迟。
麦肯锡的一份报告指出，通过数据、分析和技术为商业组织中的用户提供支持可使 EBITDA 提高 15-25%。¹
以下是一个场景
假设一家跨国零售商希望优化 土耳其数据 其在全球各个地区和渠道的营销预算。营销经理需要确定跨地域特定营销活动最有效的渠道。当分析师提交报告时，营销活动窗口可能已经关闭。
AI/ML 功能已经能够以近 95% 的准确率从非结构化文档中定位和提取数据²。生成式人工智能可以为营销经理等业务用户提供即时自助分析访问权限。他们可以利用生成式人工智能来实现诸如创建有针对性的营销内容和个 进军社交媒体 性化客户旅程等用例，而无需依赖专门的数据查询专业知识。
生成式人工智能驱动的实时数据分析
技术知识有限的业务决策者可以通过以下方式自主获取数据洞察民主化生成式人工智能的数据分析。这使得人们能够做出更快、更敏捷的决策，摆脱手动分析的限制。
为了将这一民主化分析愿景变 广东移动电话号码清单 为现实，我们的团队开发了一种基于 AI 的生成式数据分析解决方案，旨在为非技术业务用户提供按需洞察。只需描述您想要了解的内容，应用程序就会从您的基础数据集生成定制的可视化效果。例如：
基于云的贸易监控系统
自动化数据分析以获得更快的洞察
数据集输入
该应用程序接受 CSV 或 Excel 格式的数据集，并允许用户轻松上传大规模数据文件。它可以无缝处理各种类型的大规模数据，包括销售数据、客户人口统计、库存水平、生产指标等，从而实现跨各个领域的综合分析。
提示
提供提示或询问与上传的数据集相关的特定问题以启动数据分析。这些提示可以是宏观业务查询，也可以是精细的数据探索请求，使用户能够根据自己的需求提取有意义的见解。
生成式人工智能代码生成
生成式人工智能会创建代码来复制通常由数据分析师手动执行的分析过程。此代码针对特定数据集和用户所需的见解进行量身定制。通过自动化代码生成过程，数据分析工作流程将变得更快，并且用户无需具备编码专业知识。
数据分析
数据分析过程由生成式人工智能生成的代码驱动，并自动执行。它利用先进的算法系统地检查数据并识别相关性、趋势和异常。这种自动化的实时数据分析阶段可确保用户获得全面的见解，而无需手动数据和分析处理或操纵。
洞察交付
用户只需提交提示或问题即可获得近乎实时的洞察。系统快速执行人工智能生成的代码来分析数据集并生成视觉丰富的输出，包括图形、图表和可视化效果，以说明关键发现和模式。这种快速交付洞察的方式使用户能够做出明智的决策。
整个流程经过精简，确保用户友好性和效率。用户只需提供一个与他们从数据中寻求的见解相关的提示或问题。无论是识别销售趋势、预测需求还是检测异常，用户都可以相应地表达他们的查询。
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结论
传统的数据分析方法速度慢、复杂，而且通常非技术用户无法使用，因此会造成瓶颈，影响敏捷性并阻碍获取有价值的见解。生成式人工智能提供了一种变革性的方法。