Wren AI — GenBI Insights
Занурюючись глибше в бачення та дизайн Wren AI, ми наближаємось до визначення того, що, на нашу думку, є наступною межею в області бізнес-аналітики — термін, який ми називаємо "Generative BI" або "GenBI". GenBI означає зміщення парадигми, яке переосмислює не тільки те, як ми взаємодіємо з інструментами бізнес-аналітики, але й те, як ці системи базово структуровані. Це перевищує еволюцію інтерфейсів; це повне перевинайдення ядра архітектури BI. У серці цієї трансформації знаходяться чотири основні шари, які дозволяють GenBI переосмислити майбутнє прийняття рішень на основі даних. Саме тут починається майбутнє BI, і ми з радістю ведемо цей процес.
Бізнес-аналітика (BI) вже давно є основою прийняття рішень, заснованих на даних, дозволяючи організаціям використовувати дані для стратегічних висновків. Однак традиційні системи BI не завжди встигають за потребами сучасних підприємств. Складні інтерфейси, крута крива навчання і залежність від технічної експертизи часто обмежують доступність і впровадження.
З’являється Generative Business Intelligence (GenBI) — революційний підхід, який переосмислює те, як бізнеси взаємодіють з даними. Підтримувана такими інноваціями, як Wren AI, GenBI перетворює BI з технічної проблеми в інтуїтивно зрозумілий, розмовний досвід.
Виклики традиційного BI
Традиційні інструменти BI дозволяють організаціям використовувати дані, але вони мають значні обмеження, які заважають їм реалізувати весь їх потенціал:
1. Висока крива навчання для нетехнічних користувачів
Платформи BI часто вимагають технічних навичок для навігації через складні інформаційні панелі або написання SQL-запитів. Для нетехнічних користувачів це створює залежність від IT-команд або аналітиків, затримуючи доступ до висновків і збільшуючи рівень розчарування.
2. Центральний доступ до даних
Залежність від технічної експертизи означає, що доступ до даних часто уповільнюється. Бізнес-команди повинні подавати запити на конкретні запити, що уповільнює прийняття рішень і знижує гнучкість.
3. Статичні висновки
Традиційні системи BI розроблені навколо статичних інформаційних панелей і попередньо налаштованих звітів. Вони не пропонують динамічні, на ходу отримані висновки, необхідні для реагування на поточні бізнес-виклики.
4. Розрізнені та фрагментовані дані
Інтеграція даних з кількох систем залишається постійною проблемою. Багато інструментів BI мають труднощі з наданням єдиного виду даних, змушуючи бізнеси працювати з неповними або розрізненими даними.
5. Затримка в прийнятті рішень
Без реальних висновків традиційні системи BI часто надають застарілу інформацію, що призводить до втрачених можливостей і уповільнених відповідей на нові тренди.
6. Висока вартість володіння
Поєднання навчання, обслуговування та участі IT значно збільшує загальну вартість володіння традиційними інструментами BI, роблячи їх менш масштабованими для організацій.
Представляємо Generative BI (GenBI): Майбутнє BI
Generative Business Intelligence (GenBI) представляє собою зміну парадигми в тому, як організації взаємодіють зі своїми даними. На відміну від традиційного BI, яке в значній мірі залежить від попередньо налаштованих інформаційних панелей, складних інтерфейсів і технічної експертизи, GenBI використовує штучний інтелект і великі мовні моделі (LLM), щоб запропонувати фундаментально інший досвід.
Дозволяючи користувачам ставити питання на звичайній мові і отримувати миттєві, контекстуально усвідомлені відповіді, GenBI демократизує доступ до даних і переосмислює те, як генеруються висновки. Він трансформує BI у динамічну, проактивну систему, що адаптується до потреб користувача, інтегруючи реальні дані та прогностичну аналітику для надання висновків, що відповідають вимогам бізнесу.
GenBI’s ability to bridge fragmented data silos and offer unified, intuitive interactions makes it a game-changer for enterprises looking to stay competitive in an increasingly data-driven world.
Чотири основні шари GenBI
В основі GenBI лежать чотири основні шари, які дозволяють реалізувати його трансформаційні можливості:
1. Шар репрезентації
Це інтерфейс, орієнтований на користувача, де висновки подаються у зручному для сприйняття форматі. Чи то через відповіді на природній мові, динамічні візуалізації або інформаційні панелі в реальному часі, шар репрезентації забезпечує доступність та дієвість висновків для всіх користувачів, незалежно від їхнього технічного досвіду.
2. Агентний шар
Агентний шар забезпечує розмовні можливості GenBI. Він використовує агентів ШІ, які можуть розуміти запити користувачів, інтерпретувати наміри і надавати контекстуально релевантні відповіді. Цей шар дозволяє проводити інтерактивні, схожі на людські бесіди з даними, дозволяючи користувачам ставити додаткові питання та уточнювати висновки без необхідності переформулювати запити.
3. Семантичний шар
Семантичний шар виступає як інтелект, що працює за лаштунками, відображаючи взаємозв'язки між даними. Він забезпечує єдину структуру, яка розуміє значення та контекст даних з різних джерел. Цей шар гарантує, що користувачі отримують точні, контекстно обізнані висновки без необхідності розбиратися в складності сирих структур даних.
4. Шар даних
Шар даних інтегрує і об’єднує інформацію з різних джерел, таких як SaaS-інструменти, бази даних та хмарні сховища. Він забезпечує чистоту даних, їх доступність та готовність до аналізу. Розриваючи ізольовані сховища і створюючи єдине джерело правди, шар даних створює основу для надійних і всебічних висновків.
На передовій революції GenBI знаходиться Wren AI, платформа, розроблена для усунення бар'єрів традиційного BI. Місія Wren AI — об’єднати дані підприємств і надавати висновки через інтуїтивно зрозумілі, розмовні інтерфейси. Ось як Wren AI переосмислює BI:
1. Text-to-SQL самостійна аналітика
З Wren AI користувачі можуть ставити запитання на природній мові, і система автоматично перетворює ці запити в SQL. Це дозволяє бізнес-користувачам отримувати висновки без необхідності писати жодного рядка коду.
2. Комбінований фреймворк даних з Семантичним двигуном
В основі Wren AI знаходиться потужний семантичний двигун, відомий як Wren Engine. Цей двигун призначений для організації та інтерпретації даних з кількох джерел, таких як HubSpot, Stripe та Google Ads, використовуючи комбінований фреймворк даних. Wren AI також використовує Мову визначення моделей (MDL) для визначення та підтримки семантики через всі інтегровані системи. Це забезпечує єдиний і всебічний погляд на операції підприємства, дозволяючи всім командам працювати з контекстно багатими висновками.
3. Прийняття рішень на основі ШІ
Поєднуючи генеративний ШІ з контекстним розумінням Wren Engine та обробкою даних у реальному часі, Wren AI надає дієві висновки швидше.
Агентний шар Wren AI використовує передові методи, такі як Chain of Thought (CoT) reasoning та ReAct (Reasoning and Acting) prompting, які дозволяють здійснювати покрокові, контекстно обізнані робочі процеси. Ці методи дозволяють Wren AI інтелектуально аналізувати складні запити, розбивати їх на керовані етапи та взаємодіяти з даними динамічно. Коли це поєднується з семантичними вдосконаленнями з нашої Мови визначення моделей (MDL), Wren AI генерує надзвичайно точні SQL запити, адаптовані до намірів користувача. Цей підхід не лише спрощує взаємодію з даними, але й забезпечує глибокі, дієві висновки для найскладніших бізнес-запитів.
Використання Wren AI для активації GenBI
Wren AI спрощує перехід до Генеративного Бізнес-Інтелекту (GenBI) за допомогою інтуїтивно зрозумілого процесу, який змінює спосіб взаємодії бізнесу з даними:
1. Підключення до джерел даних або інструментів SaaS
Легко інтегруйте Wren AI з вашими існуючими джерелами даних або інструментами SaaS, такими як HubSpot, Stripe та Google Ads. Лише кілька кроків, і Wren AI надасть доступ до єдиного вигляду ваших корпоративних даних.
2. Додавання семантики до ваших джерел даних
Wren AI додає семантичний шар до ваших даних, організуючи їх так, щоб вони були інтуїтивно зрозумілі та доступні. Раніше семантика зберігалася в головах ключових працівників, обмежуючи використання даних лише для певних осіб. Тепер ваша вся команда може легко орієнтуватися і розуміти дані.
3. Ставте запитання і отримуйте відповіді негайно
Забудьте про необхідність моделювати метрики в традиційних системах BI. З Wren AI ви просто ставите бізнес-запитання на природній мові та отримуєте миттєві відповіді. Поглиблюйте аналіз, ставлячи додаткові питання, без потреби вручну налаштовувати графіки чи моделювати виміри.
4. Один клік для генерації графіків і прикріплення до панелей моніторингу
Генерація графіків за допомогою ШІ усуває невизначеність візуалізації даних. Wren AI автоматично вибирає найбільш підходящі графіки, і одним кліком ви можете прикріпити їх до панелей моніторингу. Не потрібно перетягувати, скидати чи налаштовувати складно — просто отримуйте висновки прямо у вас під рукою.
Майбутнє BI: на основі GenBI
Оскільки бізнес стикається з все більш складними викликами, можливість інтуїтивно отримувати та аналізувати дані в реальному часі стає необхідністю. Генеративний Бізнес-Інтелект (GenBI), з його інноваційними шарами — від семантично підтримуваного Wren Engine до передових агентних робочих процесів, таких як Chain of Thought (CoT) reasoning і ReAct prompting — переосмислює майбутнє даних.
Wren AI очолює цю революцію, роблячи дані не лише доступними, але й дієвими для всіх. Інтегруючи комбіноване проектування даних, семантичні вдосконалення через нашу Мову визначення моделей (MDL) і інтелектуальні робочі процеси, Wren AI формує наступне покоління прийняття рішень, надаючи організаціям можливість розкрити повний потенціал їхньої екосистеми даних.
Готові випробувати GenBI?
Дізнайтеся, як Wren AI може змінити вашу стратегію доступу до даних, відвідавши наш вебсайт. Дізнайтесь, як ми переосмислюємо BI з нашим комбінованим фреймворком даних, семантично орієнтованим Wren Engine та інтелектуальними робочими процесами.
Для розробників і команд з даними Wren AI також пропонує відкриту версію на GitHub. Пориньте в код і дізнайтесь, як семантично покращений підхід до тексту SQL може революціонізувати операції з даними вашої організації.
Перекладено з: The Future of Business Intelligence: The Generative BI (GenBI)