BI智能分析产品演化及大模型实践探索.pdf

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1、BI智能分析产品演化及模型实践探索演讲-聪-京东-数据产品架构师DataFunSummit#2023BI数据产品的演化之路精细化数据分析与数据产品困境模型崛起：数据分析的新篇章模型数据应实践突破困境：ABI数据产品的应对策略第个BI产品是什么?BI是如何发展的？数据分析的主要挑战是什么？我们对什么样的困境如何应对这些挑战？如何解决海量分析需求？模型带给数据分析的可能性模型实践分享BI数据产品的演变出现了传统意义上的BI产品，更容易被中型企业使。热产品：尼尔森数据市场、Lotus 123和Microsoft Excel热公司：IBM、SAP、Microsoft等挑战：数据孤岛问题、数据库之间的交

2、互问题、数据报告成时间1970s-1980s1990s-2000s这个时期主要是数据技术的发展。热产品：各类数据仓库、OLAP、ETL技术热公司：IBM、Oracle、Microsoft等挑战：仍然由产研部主导，报告交付时间，技术槛较被称为商业智能2.0的时期，这个时期提升的是BI的开发效率。热产品：不同的实时处理、协作、助服务和数据发现具热公司：Oracle、IBM、SAP、SAS、Microsoft、Tableau等挑战：数据量的爆炸性增、存储和处理速度2000s-2010s19年是智能分析的开始，23年成式AI出现，BI开始应语模型。热产品：PowerBI、Tableau等热公司：Mic

3、rosoft、Tableau等挑战：成式AI技术的成熟度和应范围。2020s今DSS决策持系统语模型下的GBIBI数据产品的演化之路精细化数据分析与数据产品困境模型崛起：数据分析的新篇章模型数据应实践突破困境：ABI数据产品的应对策略第个BI产品是什么?BI是如何发展的？数据分析的主要挑战是什么？我们对什么样的困境如何应对这些挑战？如何解决海量分析需求？模型带给数据分析的可能性模型实践分享精细化运营与数据驱动的挑战精细化运营是种通过深分析和理解数据来优化运营效率和效果的管理模式。它源于对数据的应和分析，使企业能够在多个维度对运营进精准的控制和优化。强调基于数据的决策，以及通过数据分析来发现和解

4、决运营中的问题。在多渠道和多平台的电商环境中，数据的收集和整合是个巨的挑战。需要解决数据孤岛问题，实现整合及径统。市场变化快速，需要实时或近实时的数据分析来持运营决策。处理和分析量实时数据是个技术和资源上的挑战。精细化运营市场拥有众多不同的品类（近1W），每个品类都有其独特的运营和市场特性。不同的品类需要不同的分析法和指标。多样性的商品，就有着多样的运营策略，如低价智、单元化、各种营销活动等。数据分析更加多样化、个性化。当前的精细化运营需要快速响应分析课题，对运营表现给出解答，再通过有效的执来实现运营优化和改进。即数据分析如何触达业务表现的挑战。电商市场的竞争激烈，市场环境也在不断变化。现在市

5、场上有多种销售模式，通过不断地对市场进快速分析，才能找到身的竞争优势与劣势。数据整合与径统货：品类多样性数据的实时性与动态性：运营策略多样快速分析与响应执场：市场与竞争的快速变化数据产品的困境 船少载 船难掉头看板式数据产品 改动成本。当出现新业务和型业务调整时，看板式数据产品改动牵扯较，需要时较多。更新延迟。因为需要时间来调整和适应，往往难以跟上业务的变化速度。传统BI 学习成本。传统BI需要搭建看板的户需要学习产品功能，需要具备定的数据能，如SQL等。数据准备困难。准备数据源和多源建模对于般户来说，难以完成。看板式数据产品 定制化能有限。看板数据产品更多关注“通性”，对新型业务、实验性分析

6、、个性化分析持有限。灵活性不。业务调整个策略，可能就需要换多个视分析，看板式数据产品很难满。传统BI 数据径问题。户搭建看板和数据时，往往容易出现径差异，影响分析结果。速度与成本的困境通性与多样性的困境看板式数据产品，提供定式或半定式的数据看板，在标准化和易性上，具有常的优势。且基于其固定性的特点，可针对数据量、实时场景实针对性的解决案。传统式BI，提供定义的数据看板，在灵活性和个性化上，有较的优势。户可以接数据源，进数据处理和分析。典型数据产品-看板数据产品、传统BIBI数据产品的演化之路精细化数据分析与数据产品困境模型崛起：数据分析的新篇章模型数据应