经历了互联网的几大技术浪潮后，如今区块链技术和人工智能已成为最炙手可热的领域，深刻地影响并改变着我们的生活方式。作为商业智能（BI）领域的全球领军者，在这两个领域均取得了显著的进展：公司全面拥抱数字货币，作为长期战略的一部分；同时，在人工智能方面，也持续加强“AI+BI”的结合，帮助客户更高效地进行数据分析和处理。今天，让我们深入探讨一下AI与BI的融合应用。
AI+BI的技术演进
在AI+BI的技术演进中，已经推出了多个智能化工具，例如能够自动生成和解释SQL语句的AUTO SQL，以及能够根据当前数据报告自动分析、回答用户问题，并根据用户需求生成图表的智能解决方案AUTO 。这些创新极大地提升了产品的易用性，使普通用户无需依赖专业的数据分析师，也能轻松构建报表并深入分析数据。
然而，对于负责数据建模和清理的专业人员来说，他们的任务依然十分繁重：从为每个字段定义属性或度量，到规范命名、链接不同表中的相同字段，再到检测属性关系和执行复杂的数据清洗，整个过程耗时且复杂。许多客户的分析需求甚至需要建立数万个属性和度量，工作量可想而知。
为此，正在积极研发基于人工智能的自动建模与数据清洗套件——Auto Data Model，旨在未来大幅减轻数据建模和清洗的负担。
自动建模
属性与度量的自动识别
属性（）是指数据的具体特征或维度，通常用于分类、过滤或分组。例如，在客户数据表中，“客户名称”或“地区”可以被定义为属性。度量（）则用于衡量或计算数值，如销售金额或产品数量。自动将字段映射为属性或度量，可以帮助BI平台更智能地理解数据的用途，优化查询效率，并确保数据的一致性。
标准化命名与字段链接
标准化命名不仅提升了数据的可读性，还能促进数据的共享与复用。当不同表中具有相同属性或度量时，使用一致的命名规范有助于实现字段的链接，增强数据的整合能力。比如，将“amt”统一重命名为“”，不仅有助于理解，还能在后续的数据表关联中发挥重要作用。
属性分组与层级关系
多形态属性（Multi-form ）是指将类似的属性分组，形成逻辑上的“属性组”，从而简化数据结构，提升分析效率。在复杂数据建模中，层级关系的构建尤为重要。例如，时间维度的层级关系（年、季度、月、日）可以帮助用户在分析中实现上钻与下钻，提供更灵活的维度分析体验。
数据清洗
数据清洗作为数据预处理的核心环节，旨在消除数据中的错误、不一致和缺失，确保分析结果的准确性与可信度。尤其当数据来源多样且不统一时，数据清洗变得尤为重要。
异常数据识别
自动检测数据中的异常值，如整数列中出现了字符串，或邮箱格式错误等。AI将为用户提供智能化的修正建议。例如，当用户的电子邮件字段中出现了“”时，系统将智能提示修正为。
数据一致性
不同数据格式之间的一致性问题，例如“Jan”和“”，虽然语义相同，但数据分析时必须统一格式。系统可以为用户建议将所有月份统一为缩写或全称。
缺失数据处理
自动识别缺失值，并根据不同情况建议删除、补全（如使用平均值或中位数）或通过其他方式进行填充。
AI与BI的结合正在重新定义数据分析的未来。通过Auto Data Model自动建模与数据清洗套件，极大地降低了数据准备的复杂性和耗时，使得企业能够更专注于业务洞察和决策优化。这不仅让数据建模与清理更加智能化，也让商业智能系统的潜力得以充分释放。随着AI技术的持续发展，我们有理由相信，未来的数据分析将变得更加高效、精准，推动企业在竞争中脱颖而出。
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