隨著大模型技術的飛速進步，全球企業正步入一場數據智能領域的深刻變革。據知名市場研究機構Gartner的預測，至2027年，中國將有八成企業采納多模型生成式人工智能策略，旨在實現模型功能的多樣化、滿足本地化部署需求，并追求成本效益的最大化。然而，企業在享受技術紅利的同時，也面臨著數據孤島、分析門檻高等一系列挑戰，使得數據價值的釋放變得困難重重。

在這一背景下，關于AI技術是否正在重構商業智能（BI），還是僅僅制造了新的數據迷霧，引發了業界的廣泛討論。近日，在瓴羊「數據薈」Meet up活動的第四站中，阿里云智能瓴羊的高級技術專家劉少偉，以《大模型驅動的智能BI分析》為題，深入闡述了“三位一體”的企業級智能BI方法論。他強調，所有產品都值得通過AI進行重塑，BI也不例外。而企業級BI的智能化，需要BI工具、大模型與私域數據三者之間的協同共振。

劉少偉不僅剖析了智能BI的演進邏輯，還以瓴羊Quick BI的實踐為例，揭示了數據價值實現飛躍的可行路徑。他指出，BI的演進實質上是數據民主化的進程，始終圍繞著降低使用門檻和提升分析效率兩個核心目標。從傳統的BI工具，到敏捷BI的興起，再到智能BI的到來，BI產品經歷了三次重要的迭代。

在傳統BI時代，Oracle BIE、IBM等工具占據主導地位，但業務需求的響應周期長、靈活性不足。盡管敏捷BI通過可視化拖拽實現了自主分析，但高階分析仍依賴專業分析師，業務人員難以深入利用數據。而智能BI的出現，則徹底改變了這一局面。借助大模型技術，自然語言交互成為可能，用戶通過簡單的問答即可獲取數據洞察。

根據Gartner 2024年技術成熟度曲線，與智能BI相關的AI技術，如生成式分析、自然語言查詢等，正處于高速發展階段。劉少偉指出，隨著大語言模型的興起，生成式AI技術迎來了爆發式增長，市場對此狂熱追捧，BI領域正經歷從敏捷BI向智能BI的跨越。作為國內唯一連續五年入選Gartner魔力象限的BI產品，Quick BI通過不斷創新，證明了智能BI的可行性和有效性。

針對“工具+大模型”的簡單拼湊式認知，劉少偉強調，企業級智能BI并非工具與大模型的簡單疊加，而是BI工具、大語言模型與企業私域數據的深度融合。瓴羊的解決方案構建了“BI工具-大語言模型-企業私域數據”的三位一體架構，其中BI工具提供可視化、高性能分析引擎和安全管控能力；大語言模型通過自然語言交互和推理能力簡化分析流程；企業私域數據結合行業知識和內部知識庫，確保分析結果的準確性和業務相關性。

劉少偉進一步指出，傳統BI的數據連接、建模、分析、協同和消費鏈條已被大模型全面革新。在數據連接階段，智能探查與質量分析能夠預判數據分布規律；在建模階段，自動化ETL、智能生成和優化SQL減少了手工編碼的需求；在分析階段，自然語言問答取代了固定報表，實現了多模態結果的實時反饋。

智能BI的發展將實現從效率到深度的躍遷。劉少偉認為，搭建助手、智能問數和洞察分析是智能BI的三大發展方向。其中，搭建助手能夠自動化完成數據集構建、報表美化等重復性工作；智能問數打破了數據分析的傳統過程，以自然語言問答作為新的數據獲取和洞察形態；洞察分析不僅提供描述性分析，還能向用戶提供更深度的診斷、預測和決策支持。

作為三位一體架構的落地載體，Quick BI的智能小Q正在重塑數據分析的協作模式。智能小Q提供智能搭建和智能問數兩大能力體系，依托通義千問大模型強化訓練的領域專用模型和Quick BI原有的OLAP多維分析引擎。智能搭建打破了傳統BI的手工勞動困境，一鍵生成報表、一鍵美化等功能解放了業務人員的雙手。智能問數則重新定義了數據分析的門檻，用戶通過自然語言提問即可獲取結果，系統自動關聯數據管理、知識庫推薦等輔助能力。

某飲品客戶在測試智能小Q時，選取“經營分析表”作為場景，通過導入企業知識庫并強化模型，智能問數的準確率從65%提升至92%，驗證了三位一體模式的可靠性。為幫助客戶提升智能問數的準確性和實用性，瓴羊還推出了“智能問數調優手冊”，詳細闡述了數據管理和企業知識庫管理等方面的調優操作。

智能小Q還支持深度對接DeepSeek、Qwen-Max、Kimi等主流大模型，用戶可在智慧問答模塊中按需組合不同模型，實時獲取文本、圖表、趨勢預測等多維度分析結果。智能小Q還支持多步計算，解決傳統BI難以處理的復雜分析需求，通過中間結果傳遞完成多步運算，提升了分析的靈活性和自動化程度。