阿里巴巴AIGC技术与数据分析的融合实践

主要观点总结

本文解读了Quick BI在数字化转型中的关键角色，以及其在商业智能（BI）和大模型融合方面的实践。文章介绍了Quick BI的智能化升级，包括智能搭建、智能问数和通用智能问数架构设计等方面的探索和实践。

关键观点总结

关键观点1: Gartner ABI魔力象限报告解读

Quick BI作为唯一连续五年入选Gartner ABI魔力象限的产品，其在商业智能领域的表现被高度评价。尤其是其多设备可视化交互功能、企业业务系统集成以及符合中国市场的标准报告制作等方面的优势，体现了其在数据分析领域的挑战者地位。

关键观点2: Quick BI在大模型与数据分析的融合探索

Quick BI通过智能小Q的升级，深化了企业内部数据使用场景下的融合，提供了自助式复杂报表搭建及数据洞察的能力扩展，提升了用户体验和分析效率。同时，智能小Q的技术产品演进路线选择也体现了Quick BI的技术实力和商业价值。

关键观点3: 通用智能问数架构设计和实践

智能小Q的通用智能架构设计包括应用层、AI中间层、资源BI以及BI基座等技术架构。此外，通过NL2SQL的实践，智能问数功能通过自然语言交互直接获取数据结果，实现了结果可交互、易理解的AI处理过程以及企业级功能的多场景支持。

文章预览

导读：在数字化转型浪潮中，数据分析和商业智能（BI）工具成为企业洞察数据、优化决策的关键，场景化应用也日益广泛。伴随生成式AI发展，新一代BI与大模型深度融合，引领商业智能的新变革。 作为连续五年入选Gartner ABI魔力象限的产品，Quick BI在自然语言问数、辅助搭建和洞察等领域进行了探索，并自研了BI领域的大模型。受大数据技术社区DataFun邀请，阿里云智能集团瓴羊高级技术专家——王璟尧分享了Quick BI智能化：AIGC与数 据分析的融合实践。 本文将从以下三个方面进行展开： ●   Gartner ABI魔力象限报告解读 ●   Quick BI在大模型与数据分析的融合探索 ●   通用智能问数架构设计和实践 01 Gartner ABI魔力象限报告解读 一、 商业智能与数据分析领域的变迁 2024年6月，全球权威的IT研究与咨询公司Gartner发布了2024年数据分析和商业智能魔力 ………………………………