AI落地和实战(三)传统BI稳健基座+智能AI灵活问数

在这里奉劝各位老板，千万不要听信AI 厂家的各种 PUA 和洗脑，他们只会打击你的自信心，企业凭什么要去改变自身的结构去适应一个 AI 工具呢？ 不应该是由AI来适应和帮助企业的业务发展吗？本末倒置了吧！

我们真正要搭建的是以传统BI 系统作为数据基座，结合 AI 智能体作为上层应用这样一种融合的 BI +AI 的基础架构，也就是说让 BI 去做最基础的工作，守住数据准确和完整的底线，让 AI 去负责与用户进行交互，去保障客户的体验和最终交付的效果。

那么根据以往的项目经验，我们罗列了BI +AI 项目实施的6个步骤：

第一，多触点数据源的统一，也就是将企业所需要的数据源都梳理一遍。当然这些数据源从应用角度来讲，包括ERP、CRM、OA、财务等等的软件系统，从数据的形式上来讲，可能有数据库，可能有文档，有 API，如果这些都没有，我们就用 RPA 的方式将多触点的数据进行整合，就像一个餐厅一样，你要首先把所有的食材采购到位吧。

第二，就是数据的清洗和整理，这个就是要记住所谓传统的ETL的工具，这个是我们在项目里面一直坚持的一点。如果一个传统的大数据的项目没有经过 ETL 工具的清洗、梳理和排重，我们认为这个项目无论采用多么先进的大模型和智能体的手段，它的数据精准度是完全没有办法保障的，这就像餐厅的食材和餐具，不经过清洗和消毒，那么你炒出来的菜再光鲜亮丽，食材的安全和质量根本没有办法得到保障。

第三，就是数据建模，也就是针对我们刚才已经清洗、梳理好的数据和食材来进行产品化的加工，这部分可能涉及到一定的定制开发，比如客户营销成交概率的预测，比如售后服务，客户满意度的模型。

第四，就是数据查询，也就是对基础数据单元的一个查阅。这里面既可以借助传统的自定义的查询工具，也可以去调用AI 问数系统的能力，因为有了前面数据的基础，怎么去使用这些数据都会变得非常的简单，也变得非常的准确和可靠。比如我要查询一下某公司李总的电话号码，查询一下某个地区门店今天的销售额和退货率。

第五，就是数据统计，基于基础数据单元的一个汇总整合的工作，这里面的工具也很多，比如传统的自定义报表工具，比如说可视化统计或大屏工具，比如说SPSS 统计分析的工具，还比如我们刚刚提到的 AI 问数系统，它都可以从时间从产品等等各个维度进行二维和三维的，并且可以归因向上进行溯源或者向下进行下钻。

第六，就是我们经常说的数据分析，这个也可以基于传统的BI 的决策支持工具来生成，比如像仪表盘、大屏展示，这样的展示方式也可以基于 AI 问数系统，基于生成式大模型，基于各种各样的 agent 的工具来去生成基于外部的统计分析页面或者是 PPT 格式的分析报告。

所以以上六步，简单来说就是用传统BI 软件的方式来去做数据可信度的兜底，用 AI 问数的方式来保障企业真正的赋能和效率提升。

所以奉劝各位老板千万不要听信AI 厂家的各种 PUA 和洗脑，他们只会打击你的自信心。企业凭什么要去改变自身的结构去适应一个 AI 工具呢？AI 工具的产生的目的不就是为了让它，融入我们企业现有的运营结构，来帮我们降本增效吗？所以应该是让 AI 去适应企业现状，而不是让企业改变现状去适应 AI。

换句话说，一个正确的BI+AI 的技术观点，完全不用推翻企业现有的任何系统，完全不用投入巨资去重构任何一个系统，完全可以基于现代的孤岛化的系统和碎片化的数据来去进行 BI 的数据整合，再去叠加 AI 的数据分析和交互能力，就能使得企业在投入很小的情况下快速的，无风险的见效。所以我们认为，BI+AI 传统加现代的数据治理模式，才是企业智能化项目和企业决策的核心关键。