人工智能（AI）与数据分析的融合对各行各业有着深远的影响。运用AI技术在数据分析领域可以改变数据科学生态系统、用户行为、角色和决策过程。通过了解AI的影响和潜在风险，组织机构可以利用这项技术获得竞争优势。
传统上，电子表格一直是数据分析的首选工具。然而，基于网络和应用程序的独立GenAI聊天机器人的出现彻底改变了用户分析电子表格数据的方式。这些聊天机器人提供直观且便捷的分析，弥合了传统数据录入与复杂分析之间的差距。
GenAI聊天机器人的一个关键优势在于它们消除了对专业分析和商业智能（ABI）以及数据科学和机器学习（DSML）软件的需求，从而让更广泛的用户能够进行数据分析。用户现在可以在其业务流程中分析数据，而不受传统分析软件所加限制。
尽管GenAI聊天机器人的更易获取性带来了重大好处，但也带来了治理挑战。用户可能会故意或无意地绕过良好的治理实践，从而带来潜在风险。根特预测，到2025年，40%的ABI平台用户将通过使用生成式AI聊天机器人绕过治理流程，共享从电子表格中生成的分析内容。这可能导致生成式数据积压（spreadmarts）的增长。
展望未来，根特预测，到2026年，超过70%的独立软件供应商（ISV）将在其企业应用程序中嵌入GenAI功能。这将是从目前不到1%的采纳率显著增加。AI启用的自然语言查询（NLQ）的便利性，无需ABI平台，对传统供应商和数据分析（D&A）领导人的投资构成风险。
针对领导者治理分析的建议
要应对AI启用的分析领域的不断发展，数据和分析（D&A）领导者应考虑以下建议：
1. 注重AI培训和技能提升：为业务分析师和增强分析消费者开发培训模块，充分利用GenAI的优势。这将有助于安全有效地利用AI工具进行数据分析。
2. 为AI启用的分析制定战略规划：将在ABI平台之外使用NLQ聊天机器人作为技术催化剂纳入组织的战略和运营模式中。这对未来数据分析工作流具有关键意义。
3. 确保集成工作促进可组合性：ABI平台应与大语言模型（LLMs）集成，以保持在用户更喜欢将嵌入式分析融入其自然工作流程的市场中的相关性。买家应评估现有的LLM集成选项，作为第三方应用程序的插件。
4. 通过分析协作促进集体智慧：鼓励共享通过GenAI聊天机器人生成的分析见解，以培养协作和分享学习的文化。实施适应性治理机制，以解决AI聊天机器人引起的幻觉问题，改进可解释性。
根特分析师将在即将举行的2023年4月24日至25日在印度孟买举行的根特数据和分析峰会上讨论AI分析用户的最佳实践。
为了保持在不断变化的分析技术和数字化格局的前沿，D&A领导者和组织机构需要了解最新AI启用的NLQ和聊天机器人技术的最新进展。不这样做可能会导致落后，违反数据和分析治理政策。
作者：根特公司高级分析总监Mike Fang
**常见问题解答**
**什么是ABI？**
ABI代表分析和商业智能。它包括使组织能够分析和解释数据以做出明智业务决策的软件和工具。
**什么是DSML？**
DSML代表数据科学和机器学习。它涉及使用算法和统计模型从数据中提取见解和模式。
**什么是GenAI聊天机器人？**
GenAI聊天机器人是独立的基于网络和应用程序的工具，利用人工智能使用户能够分析电子表格数据，无需专业分析软件。
**什么是生成式数据积压？**
生成式数据积压是通过使用GenAI聊天机器人分析电子表格而创建的一种生成式数据积压。它使用户能够在传统分析平台之外进行数据分析。
The source of the article is from the blog maestropasta.cz