在大數據時代,掌握數據即掌握市場動向,問題在於不少企業均未能掌握數據分析的技巧,以數據說故事,甚至有專家引述調查,指有高達七成半商業用戶對自己的數據技能缺乏信心。適逢近年人工智能發展蓬勃,不少企業也開始嘗試使用生成式 AI 進行數據分析,本篇請來 AI 專家介紹新型「生成式 BI」工具,以至如何利用 BI 製作各式各樣的報告,讓企業提升工作效率之餘,亦能夠「說好數據故事」。
在大數據時代的今天,不少商業、經濟上作出的決策已非像以往一樣僅憑經驗和直覺,而是透過數據和分析,甚至採用 BI(Business Intelligence,商業智慧)工具而作出嚴謹決策。在這決策過程中,數據擷取及分析的準確度與速度顯得非常重要。可是,事實上不少企業員工卻未能掌握使用相關工具的技巧。
在早前由雲端服務平台 AWS 舉辦的 AWS Summit 香港 2024 當中,AWS Data & AI Business 部門負責人 Alvin Cheung 就主講了一場以「Generative BI in Amazon QuickSight」(Amazon QuickSight 的「生式成商業智慧」)為題的講座,向業內人士分析現時「生成式 BI」的優點,以至如何使用 Amazon Q in QuickSight(下稱 QuickSight)來進行數據分析。
7 成工時花在數據整理 使用「生成式 BI」改善情況
提到數據分析,講者 Alvin 引述了一項「Data Literacy Project 2020 」調查,指受訪者們平均竟花高達 68% 工時於數據整理及分析工作上,甚至有 73% 受訪者表明他們對自己的數據分析技巧沒有信心。Alvin 認為,這反映了現時不少企業在推行數據軀動(data-driven)的困難,在於未有適合的 BI 工具、員工未能掌握使用 BI 工具的技巧,因此才出現「買了 BI 工具授權而使用率極低」的情況,因此,要做好數據分析,選擇合適工具及提升員工技巧即為不少企業最急切的任務。
在介紹如何選擇合適 BI 工具前,Alvin 分享了「生成式 BI」 工具與傳統 BI 工具的分別。Alvin 認為, 傳統工具缺乏統一性,企業會同時採用 Excel 整理數據,又同時使用庫存管理系統,縱使不同工具的數據是相互關聯,卻因系統有別而需花額外時間整合,而 Alvin 提到的「生成式 BI」,如像 AWS 的 QuickSight,即能提供一個統一平台, 讓各式各樣的 BI dashboard(儀表板,一種數據可視化工具,用於呈現、監控和分析企業或組織的數據)結合在一起。
一鍵分析趨勢 建立數據報告
具體而言,Alvin 指「生成式 BI」能讓管理員或業務分析師,在統一的平台上直接建立不同分析工具,如用戶能透過描述想採用的數據參數,建立不同分析模式,改進數據分析情況,用戶甚至能即時向 BI 提出如「公司的最高銷售額為多少」、「為甚麼上個月銷售額下降了 20%」等問題,「生成式 BI」即會提供異常值或關鍵因素等分析結果。
Alvin 又補充,現時的「生成式 BI」在分析數據結果後,能進一步協助用家建立 dashboard。他指,過去用家或需要記住一些 Excel 公式,需要了解如何構建柱形圖、折線圖這樣的圖表,以至如何將數據放入圖表中,但採用「生成式 BI」,用家只需直接向人工智能下「提詞」(prompt),如「建立上月份的熱銷產品圖表、以折線圖格式顯示」、「建立一個關於過去一季市場推廣活動表現的描述」,BI 即會使用數據,生成出按用家要求格式的摘要、季度回顧等內容,解釋數據上升、下降的原因,進行分析,預測趨勢。再進一步,Alvin 指用家亦可要求 BI 協助改進,提問改善方法,BI 亦會提供一些內容,供用家參考。
支援語音輸入、PDF 檔案
在「生成式 AI」技術之下,Alvin 提到新型 BI 工具已能處理更多的數據類型,例如,像 QuickSight 已能分析客戶服務電話、通話紀錄等內容,亦直接對應輸入語音或 PDF 檔案,用戶需要做的,僅是微調 AI 模組,採用如預設的「上下文學習模式」、「功能模式」來設定最適合用戶的虛擬數據庫,甚至亦能自行構建 AI 模型來分析數據。
總結而言,在「生成式 AI」技術之下,現時像 QuickSight 般的「生成式 BI」工具,已能大大改動過往需花大量精力才能構建演示內容的情況,能輕鬆協助用家分析數據,甚至是使用 AI 完成建立可視化圖表、調整數據、生成摘要等工作,大大提升數據分析工作的準確度與效率,輕鬆達至「用數據說故事、用數據決策」的企業營運模式。
如有興趣觀看使用 QuickSight 的示範實例,可瀏覽以下網址:按此連結
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