與此同時(shí),Aloudata認(rèn)為開放才是真正以客戶和用戶為中心。據(jù)肖裕洪介紹,Aloudata CAN可以開放對接企業(yè)的多種引擎,充分利用客戶的現(xiàn)有投資,并為適配未來的新技術(shù)和架構(gòu)做好準(zhǔn)備。同時(shí),Aloudata CAN積極融入生態(tài),不僅通過JDBC、API等方式與客戶現(xiàn)有應(yīng)用集成,還與Quick BI等BI工具、WPS辦公軟件等無縫融合。這種開放策略收獲了顯著成果,平臺商業(yè)化短短一年,已服務(wù)30多家上市公司,涵蓋多個(gè)行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè),周均查詢調(diào)用量達(dá)億級,企業(yè)數(shù)據(jù)研發(fā)效能大幅提升,簡單需求幾分鐘即可交付。
面對大模型發(fā)展浪潮,肖裕洪指出,大模型的平權(quán)化和智能化提升,同時(shí)也讓構(gòu)建高質(zhì)量私域數(shù)據(jù)成為企業(yè)競爭關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)消費(fèi)側(cè),Chat BI等智能體應(yīng)用興起,“我們認(rèn)為,Chat BI一定會成為趨勢,但企業(yè)的智能體生態(tài)遠(yuǎn)不止于此。”為應(yīng)對挑戰(zhàn),Aloudata判斷無論是Chat BI還是智能體生態(tài),都離不開兩個(gè)核心要素:一是對話式的數(shù)據(jù)獲取能力,二是主動的智能洞察能力。這其中,擁有“好數(shù)據(jù)”成為關(guān)鍵,而不僅僅是部署大模型。
對此,Aloudata加快產(chǎn)品升級:一方面通過持續(xù)增強(qiáng)指標(biāo)平臺的語義引擎、結(jié)合AI技術(shù)推出智能建模助手(Copilot)、深化Aloudata AIR和Aloudata CAN融合,為企業(yè)實(shí)現(xiàn)低成本數(shù)據(jù)高效就緒提供全方位支持,特別是可為企業(yè)的多智能體生態(tài)提供“單一可信”的數(shù)據(jù)服務(wù);另一方面,Aloudata將推出一款以“萬數(shù)皆可問”為目標(biāo)的Chat BI智能體——Aloudata Agent,搭配面向AI的API和SDK,助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用創(chuàng)新。
目前,Aloduata Agent已具備一些重要功能和特性,能夠?yàn)槠髽I(yè)提供初步的智能化支持:第一是對話式分析,支持靈活、準(zhǔn)確的對話式取數(shù)、歸因分析和智能分析報(bào)告生成;第二是分析過程透明化,清晰呈現(xiàn)分析過程,保留中間產(chǎn)物,確保用戶能夠清晰地了解每一步的分析邏輯,以及在事后進(jìn)行分析的回溯和審計(jì);第三是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可信,能夠?qū)⒂脩舻膯柎鹋c企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)口徑對齊,確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度;第四是數(shù)據(jù)安全可保障,通過指標(biāo)平臺精細(xì)化的數(shù)據(jù)權(quán)限管理確保數(shù)據(jù)在分析過程中的安全性和可控性。肖裕洪透露,Aloudata Agent將于4月份開啟公測。
Aloudata大應(yīng)科技創(chuàng)始人&CEO周衛(wèi)林從宏觀視角解讀了AI時(shí)代企業(yè)核心競爭力與數(shù)據(jù)的關(guān)系。他認(rèn)為,人才、技術(shù)、資本等傳統(tǒng)壁壘在AI沖擊下逐漸消融,企業(yè)核心競爭力將建立在“知本”之上,表現(xiàn)為私有知識庫體系。指標(biāo)平臺作為企業(yè)確定性的私域知識庫,在經(jīng)營決策場景中至關(guān)重要。同時(shí),他提出Chat BI的兩個(gè)關(guān)鍵判斷:關(guān)鍵不在BI,而在數(shù)據(jù);核心不在GPU,而在CPU。這意味著Chat BI的發(fā)展依賴數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈重構(gòu)和數(shù)據(jù)處理范式革命。為此,他為企業(yè)Chat BI落地提出三點(diǎn)建議:打造好數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)強(qiáng)智能;確保數(shù)據(jù)可溯源、可審計(jì);推動指標(biāo)平臺全開放,構(gòu)建大生態(tài)。
NoETL實(shí)踐:數(shù)據(jù)管理的多元探索
麥當(dāng)勞中國數(shù)據(jù)中臺負(fù)責(zé)人陳潤紅分享了與Aloudata合作建設(shè)指標(biāo)中臺的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。截止去年底,麥當(dāng)勞中國門店數(shù)量已突破6800家,且以每年1000家的速度增長,擁有員工超20萬名,每年服務(wù)超13億次顧客。隨著各類數(shù)智應(yīng)用快速落地,麥當(dāng)勞中國在運(yùn)營效率提升、客戶營銷等方面衍生出許多數(shù)據(jù)需求,但傳統(tǒng)的寬表式開發(fā)模式存在的指標(biāo)缺乏統(tǒng)一管理、重復(fù)開發(fā)成本高、難以靈活分析洞察等弊端顯現(xiàn)。
通過構(gòu)建“管研用一體化”的指標(biāo)中臺架構(gòu),在指標(biāo)管理方面,麥當(dāng)勞中國實(shí)現(xiàn)了命名規(guī)范、上下線審批、權(quán)限控制和版本變更的標(biāo)準(zhǔn)化管理,完成了8大主題、近千個(gè)指標(biāo)的沉淀,確保指標(biāo)的一致性和可追溯性;在指標(biāo)研發(fā)方面,為研發(fā)團(tuán)隊(duì)提供了標(biāo)準(zhǔn)化的工作臺,支持快速配置指標(biāo)語義和物化加速方案,顯著提升了開發(fā)效率,99%的API響應(yīng)在5秒以內(nèi);在指標(biāo)消費(fèi)方面,通過指標(biāo)目錄、歸因分析、指標(biāo)預(yù)警、指標(biāo) API 服務(wù)以及指標(biāo)分析看板等功能,全面賦能后端各類業(yè)務(wù)應(yīng)用場景,滿足多樣化的數(shù)據(jù)需求,實(shí)現(xiàn)了更標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)管理、更高效的指標(biāo)研發(fā)和更智能的數(shù)據(jù)分析。目前,指標(biāo)中臺在餐廳運(yùn)營、營銷增長、管理決策等場景廣泛應(yīng)用,如優(yōu)化餐廳能耗、助力營銷活動全流程協(xié)作、提供決策分析支持等。
此外,陳潤紅還對指標(biāo)中臺未來發(fā)展進(jìn)行思考,認(rèn)為其在企業(yè)數(shù)據(jù)治理中可發(fā)揮重要作用,并預(yù)測NL to Semantic to SQL將成為Chat BI主流方式。
麥當(dāng)勞中國指標(biāo)中臺建設(shè)方案
平安證券數(shù)據(jù)平臺負(fù)責(zé)人倪程偉介紹了指標(biāo)平臺在公司的落地情況。平安證券在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,面臨報(bào)表口徑不統(tǒng)一、重復(fù)開發(fā)、數(shù)據(jù)洞察不足等問題。為解決這些痛點(diǎn),公司在現(xiàn)有數(shù)據(jù)平臺和基礎(chǔ)設(shè)施上,通過“查詢引擎加速層、指標(biāo)靈活配置層、業(yè)務(wù)自助消費(fèi)層”三層架構(gòu)構(gòu)建經(jīng)營分析數(shù)據(jù)體系,指標(biāo)平臺在整個(gè)體系中起到承上啟下的作用。通過指標(biāo)平臺,平安證券實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)“一次定義,處處使用”,提升數(shù)據(jù)開發(fā)效率,支持多種業(yè)務(wù)場景。同時(shí),指標(biāo)平臺與策略平臺、標(biāo)簽平臺打通,實(shí)現(xiàn)策略動作分析閉環(huán),助力精準(zhǔn)資源投放。借助于指標(biāo)平臺,在維度歸因方面平安證券也取得了一定進(jìn)展,并加快探索對話式BI,現(xiàn)已開發(fā)出一些小型演示Demo。
平安證券指標(biāo)平臺建設(shè)方案
圓桌對話:給出指標(biāo)平臺落地可行路徑
在指標(biāo)平臺選型上,理想汽車數(shù)智平臺產(chǎn)品負(fù)責(zé)人滕永錚強(qiáng)調(diào)生態(tài)構(gòu)建能力和數(shù)據(jù)加速能力,因?yàn)槠髽I(yè)很難通過單一產(chǎn)品解決所有問題,而是需要基于該產(chǎn)品衍生出完整的生態(tài),所以指標(biāo)平臺能夠支持豐富的API擴(kuò)展和數(shù)據(jù)對接功能尤為重要,且對于數(shù)據(jù)量極高的場景能夠提供良好的數(shù)據(jù)查詢加速能力。lululemon Data Solution Senior Manager張巍關(guān)注數(shù)據(jù)治理與管理需求、與現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫集成情況及使用體驗(yàn),要能夠幫助企業(yè)應(yīng)對數(shù)據(jù)和報(bào)表激增后帶來的管理難題,通過一個(gè)“抓手”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有序管理和高效利用。
評估指標(biāo)平臺價(jià)值時(shí),陳潤紅從業(yè)務(wù)和技術(shù)視角出發(fā),關(guān)注投入產(chǎn)出比和對研發(fā)人員、產(chǎn)品經(jīng)理的助力,看重指標(biāo)平臺能覆蓋多少關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景,并帶來可量化的業(yè)務(wù)收益,以及對開發(fā)流程和效率的優(yōu)化提升。倪程偉注重解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和適應(yīng)未來發(fā)展能力,強(qiáng)調(diào)短期內(nèi)看能否解決實(shí)際的業(yè)務(wù)痛點(diǎn),長期看要考慮是否具備適應(yīng)未來技術(shù)迭代和應(yīng)用場景擴(kuò)展的能力,以提供更靈活的分析和洞察能力,成為企業(yè)智能化的數(shù)據(jù)新基建。
關(guān)于指標(biāo)體系梳理和平臺與數(shù)倉關(guān)系,陳潤紅建議結(jié)合業(yè)務(wù)需求逐步完善指標(biāo)體系,要抓住源源不斷的業(yè)務(wù)需求,將其轉(zhuǎn)化為指標(biāo)體系中的每一塊拼圖。倪程偉強(qiáng)調(diào)先梳理業(yè)務(wù)流程再構(gòu)建指標(biāo)體系,因?yàn)橹笜?biāo)體系的意義在于反應(yīng)業(yè)務(wù)的運(yùn)行情況和效果,通過對業(yè)務(wù)的度量、追蹤和調(diào)整,為業(yè)務(wù)經(jīng)營管理決策提供支持,所以只有完整的業(yè)務(wù)流程梳理,才能構(gòu)建出有效的指標(biāo)體系。
談及大模型對指標(biāo)平臺建設(shè)的影響和未來發(fā)展方向,張巍認(rèn)為企業(yè)需要的不僅僅是數(shù)據(jù)和指標(biāo),更重要的是知識,因此將指標(biāo)、報(bào)表等集成到AI知識體系將成為重要的探索方向,已降低大家獲取知識門檻的一個(gè)渠道、一種工具。滕永錚則提到了要利用AI能力解決數(shù)據(jù)的相關(guān)問題,以提升數(shù)智平臺產(chǎn)品效能,如幫助分析大量日志,快速定位和排查系統(tǒng)錯(cuò)誤,或者幫助用戶優(yōu)化編寫不佳的SQL語句,提升數(shù)據(jù)查詢和處理效率等。
尾語
此次研討會匯聚各方智慧,為企業(yè)在數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域創(chuàng)新提供了豐富的思路和實(shí)踐參考。NoETL指標(biāo)平臺作為全新的數(shù)據(jù)管理軟件品類,正引領(lǐng)企業(yè)數(shù)據(jù)管理變革,并隨著技術(shù)不斷創(chuàng)新和應(yīng)用實(shí)踐的深化,將在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮更為關(guān)鍵作用,助力企業(yè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時(shí)代釋放數(shù)據(jù)價(jià)值,提升核心競爭力,實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。