星爆数据公司发布了能够用自然语言查询和分析企业数据的人工智能功能"AI数据助手"。此举旨在摆脱以商业智能仪表盘为中心的传统分析方式，以支持实时决策的交互式分析工具应对市场变化。
星爆数据在15日的公开活动中说明，此功能着重于缩小企业现场决策速度与报告/仪表盘构建速度之间的差距。首席执行官贾斯汀·伯格曼在发布网络直播中表示："AI正在成为新的BI"，"用户将越来越多地通过AI直接获得问题的答案。"
公司诊断认为，传统分析体系因包含提取、转换过程的复杂程序，难以跟上快速变化的经营环境。伯格曼强调："企业正在向实时体制迁移"，"问题的变化速度比仪表盘的制作速度更快，管理层需要的是'答案'而非'等待队列'。"
无需移动数据即可分析…尝试向"交互式BI"转型
此次发布的AI数据助手的特点是，无需将数据移至一处进行集中化，即可在分布式环境中运行。星爆数据平台基于开源Apache Trino构建，可连接并利用分布在云存储、数据湖、数据仓库和运营系统中的原始位置数据。公司解释称，在此过程中，治理和元数据策略也将在所有数据源中保持一致地应用。
公司还强调，此功能不仅限于将句子转换为SQL查询。据星爆数据介绍，AI数据助手会审查可用数据、创建必要查询、迭代中间步骤，从而得出符合语境的结果。联合创始人兼AI业务副总裁马特·富勒表示："这不仅仅是简单的聊天"，"它能推断问题的含义，确定哪些数据集可以提供答案，然后提供最终回应。"
在实际演示中，展示了通过分析一级方程式赛车历史数据，仅凭自然语言提问就生成查询语句、可视化图表和解释性答案的过程。另一金融数据案例中，则基于总分类账数据自动生成了摘要、图表以及管理层报告级别的核心信息。
指出仪表盘局限性…同时强调成本与模型选择
星爆数据将"用户摩擦"指认为传统BI工具的最大问题。根据公司引用的内部数据，其客户中有41%需要花费4个月以上构建仪表盘，72%的用户会绕过仪表盘将数据导出至Excel使用。此外，67%的企业表示对其内部应用程序的分析功能信任度较低。
为解决此问题，星爆数据引入了"语境层"。该层将业务部门使用的术语与实际数据结构相连接，即使用户不了解技术架构，也能用业务语言提问。这旨在将此前业务可用性较低的传统BI环境转变为交互式数据分析。
另一亮点是支持选择多种大型语言模型。客户可根据成本、性能、合规要求选择模型，并支持本地部署和混合环境。富勒表示："星爆数据可以连接到客户想要的模型，从而适配各自的生态系统。"
AI成本控制也被提及为主要挑战。公司指出84%的企业因AI成本导致总毛利率受损超过6%，并解释了灵活部署结构的重要性。
非"仪表盘终结"而是缩减…预示企业级AI扩展
星爆数据划清界限称，AI数据助手更接近于对现有BI工具的补充而非完全替代。但也承认长期来看对仪表盘的依赖可能会降低。伯格曼表示："这并非意味着仪表盘完全消失，而是会以更专业化、更精炼的形式留存"，"除此之外的大量追加问题，现在可以通过交互式界面处理。"
公司透露，未来路线图包含了与Slack、Jira、GitHub等企业应用程序的集成、AI输出控制以及数据策略执行功能。这与生成式AI正快速向企业结构化数据分析扩展的趋势相吻合。
归根结底，此次发布可视为瞄准从"静态BI"向"交互式数据分析"转型的举措。企业拥有的数据越多，关键便不在于简单存储，而在于快速准确解读语境的能力。星爆数据的新功能能在多大程度上减少实际业务中的分析瓶颈，将是未来的观察重点。
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