随着大数据时代的到来，对数据驱动决策的需求越来越大。 然而，传统的商业智能 （BI） 解决方案无法应对这一挑战。 本文将重点介绍传统BI产品的架构痛点和敏捷BI技术的迭代，最后如何在指标中台通过AI+BI的革命性转型。
1. 传统BI产品的架构痛点
1、数据集成难度大：传统的BI产品通常需要企业内部建立数据仓库，整合不同国家的数据。 然而，这个过程往往既费时又复杂，需要专业的数据工程师来操作。
2. 数据分析效率低下：传统的BI产品通常依靠复杂的ETL（提取、转换、加载）流程将数据从原始转换为适合分析的格式。 这个过程通常很耗时且容易出错，导致数据分析效率低下。
3、数据可视化效果差：传统BI产品的数据可视化工具通常功能有限，难以满足企业多样化需求。 此外，这些工具往往需要专业的数据分析师来操作，限制了它们在企业中的普及。
4、实时数据需求难以应对：随着物联网、社交网络等技术的发展，企业需要处理的数据量越来越大，对实时数据的需求也越来越高。 然而，传统的BI产品往往难以满足这些需求。
2. 从传统BI到敏捷BI迭 代
1、数据集成迭代：敏捷BI技术采用云服务、数据湖等新兴技术，使企业可以直接在云端存储和处理各种**的数据，无需建立复杂的数据仓库。 这不仅简化了数据整合的流程，还降低了企业的硬件投资成本。
2、数据分析迭代：敏捷BI技术采用先进的机器习和人工智能技术，实现数据的自动化预处理和分析。 这使得非专业的业务人员能够进行数据分析，大大提高了数据分析的效率和准确性。
3、数据可视化升级：敏捷BI技术提供丰富易用的数据可视化工具，让业务人员可以方便地将数据转换为图表、地图等形式，直观地展示数据分析结果。
4、实时数据处理的突破：敏捷BI技术利用流式处理和实时分析技术，使企业能够实时处理和分析数据，及时发现问题并采取措施。
第三从敏捷商业智能到指标中台
但敏捷BI也存在一些问题，例如：
重复建模
每个业务线的建模过程都是单独完成的，无法有效地重用。
口径混淆
不同报表中的指标口径不一致，甚至数据仓库混乱，造成管理困难。
自助式分析的进入门槛很高
数据建模和数据处理的门槛较高，业务无法实现分析的普及。
指标中心的出现很好地解决了这些问题。 指标中台与敏捷BI最大的区别在于，大部分数据建模过程都是抽象化进行集中管理的，而这种集中式管理的建模过程是围绕指标的核心理念构建的，底层数据和上层分析应用通过指标中台解耦。 指标中心平台实现分析普及所带来的价值体现在三个方面：一是通过集中管理和分配使用的集中管理，实现口径的统一管理，消除口径不一致造成的混乱。 二是提高了建模效率，指标的统一定义是数据建模过程的复用，大大减少了重复建模和中间表的工作量。 三是分析门槛大幅降低，业务人员面对具有业务意义的指标、维度等业务概念，而不是模糊不清的物理数据表和字段，真正实现和实现业务人员的自助分析。
未来：基于指标中间平台的AI+BI
自从ChatGPT问世以来，业界讨论最多的就是ChatGPT如何应用于各种行业场景，甚至很多BI行业合作伙伴都推出了类似ChatGPT2SQL的产品原型。 但是，我们认为chat2sql的方式并不是AI+BI最合理、最有效的方式，而应该基于AI+BI的指标中间平台，可以称为chat2metrics。
如果使用ChatGPT2GPT，对用户提示和提问者提问的质量会有非常高的要求，让AI在场景化的学习习 习过程中足够好、足够仔细地学习行业知识，从而帮助用户完成更有效的AI+BI分析。
而基于AI+实现指标平台的BI形式，大部分基于场景的知识已经通过指标定义的流程提前固化在指标中台，所以只需要在提示中向ChatGPT提供定义的指标，做一些简单的问题，ChatGPT就可以非常清晰地将自然语义中的指标概念与指标中台定义的指标联系起来， 从而生成基于索引的基于查询的查询流程，具体查询流程和sql**对应的计算逻辑也在指标平台中进行了详细定义，不需要AI处理，可以更好地保证查询结果的准确性和可解释性。基于指标中台的AI+BI方法，不仅降低了业务人员的分析门槛，而且大大降低了AI学习习的成本，助力AI更好地在分析场景中落地。
此外，AI在分析领域要实现的另一个场景是帮助用户更好地分析洞察，挖掘数据的价值。 在指标中台，指标与指标之间存在天然的数据关联关系，更容易实现根因分析、异常定位、**分析等智能分析应用。
恒石在4基于指标中台的产品形态，在第三版中发布指标中台的能力，为未来进一步结合AI+BI提供了先天优势，也提供了更有效、更低成本的落地路径，助力恒石未来更好地在分析场景中实现AI价值。