隨著企業數字化轉型的加速，資料管理和分析變得越來越重要。傳統的指標管理平臺雖然已經能夠幫助企業有效地收集、計算、管理和展示關鍵指標，但在業務分析層面，面對日益複雜的資料環境和業務需求，單純依靠人工分析已經難以滿足高效、精準的管理要求。為此，將指標管理平臺與AI大模型相結合，成為了一種新的趨勢。
本文將以數棧對“指標+AI”的融合為例，探討如何透過AI+的融合，實現指標檢索、指標趨勢檢視、指標資料查詢和指標歸因分析等應用場景，助力企業提升資料管理的智慧化水平。
一、指標資料管理分析現難題
在數字化轉型的大潮中，企業積累了大量的資料，這些資料包含了豐富的業務資訊和潛在的價值。然而，如何有效地管理和利用這些資料，成為了企業面臨的一大挑戰。傳統的指標管理平臺雖然能夠幫助企業統一管理指標、展示指標，但在資料檢索、趨勢分析、資料查詢和歸因分析等方面存在明顯的不足。這些問題在資料量龐大、業務複雜的情況下尤為突出。
AI大模型的出現為解決這些問題提供了新的思路。AI大模型具有強大的自然語言處理能力、資料分析能力和預測能力，能夠幫助企業更高效地管理和利用資料。透過將指標管理平臺與AI大模型相結合，企業可以實現更加智慧、精準的資料管理，提升決策的科學性和準確性。
二、指標管理平臺+AI大模型的融合架構
為了實現指標管理平臺與AI大模型的深度融合，需要構建一個完整的融合架構。該架構主要包括以下幾個部分：
資料採集與預處理：從各業務系統中採集資料，並進行清洗、轉換和標準化處理，基於業務主題生成並落地對應的指標體系，這部分可以由傳統數倉和標準的指標管理平臺相結合實現，其中，利用指標管理平臺管理指標可以更有效的確保資料的質量和一致性。
向量化處理：將指標管理資訊、業務資訊和技術資訊進行向量化處理，生成可用於AI大模型訓練和推理的向量表示。
AI大模型：利用先進的AI大模型，進行指標檢索、趨勢分析、資料查詢和歸因分析等任務。
應用層：透過指標管理平臺的前端介面，提供使用者友好的互動體驗，展示分析結果和建議。在不斷的對話交流中讓大模型更懂業務、更能產出符合業務需要的回答。
三、智慧指標AIMetrics：讓資料分析管理更智慧
基於上述融合架構，袋鼠雲的指標管理平臺已經順利完成智慧化升級，新的智慧指標管理平臺——智慧指標AIMetrics可以給使用者的資料分析場景提供更強大、高效的助力。企業可基於平臺規範化、標準化快速構建指標體系、快速落地指標資料結果並上架至指標市場對外共享；業務層可基於指標實現指標樹管理、目標管理、自助取數，指標看板分析、指標波動歸因分析、基於指標的ChatBI智慧問答。這大幅降低業務與技術的溝通成本、降低資料應用門檻，高效洞察業務表現與增長機會，企業實現管理效率與經營決策效率雙提升
1、指標檢索：智慧搜尋，快速定位
在大規模的指標體系中，快速找到所需的指標是一項挑戰。傳統的搜尋引擎往往依賴於關鍵詞匹配，難以理解使用者的實際需求。透過與AI大模型的結合，智慧指標AIMetrics可以實現更加智慧的指標檢索功能。
自然語言處理（NLP）：使用者可以透過自然語言輸入查詢需求，AI大模型能夠理解使用者的意圖，提供更準確的搜尋結果。
語義理解：AI大模型能夠識別指標之間的語義關係，即使使用者輸入的關鍵詞不完全匹配，也能返回相關的指標。例如，使用者可能輸入“銷售業績”而不是“銷售額”，AI大模型能夠識別這兩個詞的語義關係，返回相關的指標資料。
2、指標資料走勢檢視：智慧分析，洞察異常波動
瞭解指標的走勢變化是企業決策的重要依據。傳統的圖表和報表雖然能夠展示資料，但缺乏深度分析和判斷能力。透過與AI大模型的結合，智慧指標AIMetrics可以提供更加智慧的波動性分析功能。
時間序列分析：AI大模型可以對歷史資料進行時間序列分析，識別出指標的變化趨勢和週期性特徵。
異常檢測：AI大模型能夠自動檢測出指標的異常波動，並提供可能的原因分析，幫助使用者快速定位問題。
3、指標資料查詢：智慧聚合，精準分析
在大資料時代，資料的多樣性和複雜性給指標資料查詢帶來了挑戰。傳統的查詢方式往往需要使用者手動編寫複雜的SQL語句，效率低下且容易出錯。透過與AI大模型的結合，智慧指標AIMetrics可以提供更加智慧的資料查詢功能。
自然語言查詢：使用者可以透過自然語言輸入查詢條件，AI大模型能夠將其轉換為SQL語句，自動生成查詢結果。
資料聚合：AI大模型可以自動識別資料之間的關聯關係，進行智慧聚合，提供更全面的分析結果。
多維度分析：使用者可以自由選擇不同的維度進行分析，AI大模型能夠快速生成多維度的資料查詢結果。
4、指標歸因分析：智慧診斷，精準施策
當指標出現異常波動時，找出背後的原因是解決問題的關鍵。傳統的歸因分析往往依賴於人工經驗和手動排查，耗時費力且容易遺漏。透過與AI大模型的結合，智慧指標AIMetrics可以提供更加智慧的歸因分析功能。
自動歸因：AI大模型可以自動分析指標的變化趨勢，識別出可能導致異常波動的因素。
建議生成：基於歸因分析的結果，AI大模型可以生成具體的改進建議，幫助使用者快速採取行動。
智慧指標AIMetrics透過將指標管理平臺與AI大模型相結合，企業可以實現更加智慧、高效的資料管理。無論是指標檢索、趨勢檢視、資料查詢還是歸因分析，AI大模型都能提供強大的支援，幫助企業更好地理解和利用資料，提升決策的科學性和準確性。在未來，這種結合將進一步推動企業的數字化轉型，開啟智慧資料管理的新時代。
隨著AI技術的不斷進步，指標管理平臺與AI大模型的結合將變得更加緊密和智慧。未來的智慧指標AIMetrics將能夠自動識別和處理更多的業務場景，提供更加個性化的服務。例如，透過機器學習和深度學習技術，平臺可以自動發現業務中的潛在問題和機會，提供更加精準的建議和解決方案。此外，隨著自然語言處理技術的發展，使用者與平臺的互動將變得更加自然和便捷，進一步提升使用者體驗。
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