商业智能（BI）的力量在于利用数据得出可行的洞察，从而做出更明智的数据驱动决策。从提升内部产品质量、运营和资源利用，到简化公共服务，BI应用非常多样化又具有影响力。
引入人工智能（AI），更具体地说，生成式 AI 模型。AI模型正颠覆每个行业，具备先进的自然语言能力，不仅提升数据分析，还能促进创新。这项技术飞跃与 MicroStrategy 坚定的「智慧无处不在」使命完美契合。
MicroStrategy ONE 平台使企业能够将 BI的分析严谨性与 AI的快速适应性和创新性相结合。虽然 BI和AI的整合具有变革性，同时也带来了一系列的挑战。本文将深入探讨这些复杂性，并制定应对挑战的路线图。您将了解 MicroStrategy构建和部署 AI 应用的优势，如何提供可靠的数据，把AI无缝整合到系统应用中，并在整个企业放大分析效益。
将AI融入数据分析中，能够强化洞察力。然而AI自身并不是一个完整的分析解决方案，AI依赖于输入的数据质量。数据的不一致和理解偏差会降低输出质量，从而导致AI模型效果欠佳，更糟糕的是，输出不准确的结果，弊大于利。
即使最先进的 AI 也只能查询和理解它所交互的数据。不一致或质量差的数据将返回错误的结果，这在使用类似电子表格进行数据分析的企业特别明显。缺少单一版本事实（SVOT: a Single Version of the Truth）会导致定义不标准、口径不一致，同时带来对输出结果理解偏差，从而降低了对数据和决策的信赖度。
当数据缺乏统一的参考点，就会产生数据孤岛现象。AI没有统一的数据源进行访问和分析，在数据孤岛上实施 AI 会加剧数据不一致的问题。
解决该问题需要进行有效的数据管理。在构建AI解决方案的过程中，数据准备工作占有很大比重。行业专家表示，AI解决方案80%以上工作量在于数据集成。如果缺少数据质量和标准化，再前沿的AI解决方案也会有缺陷，高质量数据对于有效的人工智能系统至关重要。
当前的人工智能大型语言模型（LLMs），如Open AI提供的模型，旨在用来生成类似人类的文本。它们能够理解上下文并执行各种自然语言处理任务，但是这些模型并不是专门为可靠的数据计算而设计。它们是在文本数据集上进行训练，因此执行数值运算的能力取决于数学描述的准确性。这个局限性可能导致LLM出现幻觉，从而在精确数学计算时出现不准确的情况。换句话说，虽然Open AI的LLMs在语言任务上表现出色，但处理数值计算并非其核心优势。
参考以下示例，我们向 GPT 提供了一个包含大类、细类、季度、收入和利润的简单 CSV 数据集（共 50 行），然后请 AI输出每个大类、细类的总利润，这种简单求和操作，但GPT返回的结果与预期并不相符。
这些限制在分析领域影响很大，因为结果的准确性非常重要。例如，在编制和分析财务报表时，每个小数点都很重要，即使是最小的计算错误也可能产生巨大的影响。
数据孤岛和数据不一致，以及 AI 在数据分析中的限制，都可以通过语义层解决。语义层提供了集中的可复用的数据结构。
语义层充当解释层，将源数据转换为有意义的统一的业务概念和关系。
标准化业务逻辑和定义，形成数据关系，提供单一版本事实。
语义层不仅有助于增强数据完整性，还作为AI集成的重要组成部分，指导AI理解数据。
直接使用 AI 理解和聚合数据可能不可靠，使用语义层的 AI 提示工程解决了这个问题。提示工程细化 AI 的语言能力，将特定查询转化为语义层的可执行命令。在这种设置中，AI 擅长翻译而不是计算。它通过提示工程翻译用户的请求，并将其映射到语义层理解的组件中。语义层凭借对数据关系和标准化业务逻辑的深刻理解，处理计算任务，以确保准确和可靠的结果。
下图展示了该复杂过程，说明了提示工程和语义层如何共同作为 AI+BI 整合的关键桥梁。通过将AI的自然语言翻译与语义层对数据关系的理解相结合，确保了分析准确可靠。
BI 语义层通常表述在各种分析型工具中。语义层的设计和复杂度会有很大差异，这反映了不同的需求和平台的能力，如下所示：
比如Excel 这样的分析工具通常缺乏语义层/模型，而一些局部的BI 工具通常将语义定义在单个数据集中。相比之下，更强大的BI 平台在数据集之下构建全局语义层，作为创建各种上游对象（包括数据集）的基础。
全局基础语义层可以为更全面的 AI 集成提供更多可能性。比如：
语义层和AI模型共同作用，使提示工程能够利用上述语义层中的其他元素。例如，当用户对AI发出请求时，语义层中的安全模型可以主动评估对数据集的访问权限或数据限制。通过这种方式可以解决数据隐私和治理方面的问题。用户使用监测可以进一步优化AI交互，优化请求或定制查询建议。语义层越强大，为AI集成分析提供的灵活性就越大。
MicroStrategy 语义层不仅是 AI+BI 平台的支柱，也是神经中枢。动态的集中的数据模型遍布整个平台，指导和管理 AI 生成的洞察。语义层的关键应用在于提示工程，为特定任务优化语言模型。通过把用户的输入无缝映射到语义层的对象，来确保 AI 模型和回复的安全性和精确性。
MicroStrategy 优势体现在四个方面，构成了 AI+BI 价值主张的核心：
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用户体验 (UX) 让随时随地嵌入AI变得容易
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可信任的数据为AI系统提供动力
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开箱即用的AI技能，无需额外配置
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灵活融入现有生态系统
MicroStrategy AI产品套件支持定制化的解决方案，并可实现AI整合和分发服务。
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Auto智能问答：AI 聊天机器人，利用生成式AI来回答问题并揭示分析背后更深层含义的洞察。不仅是自助服务，还可嵌入到各种应用中，并支持所有语言。
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Auto智能仪表板：业务用户可以使用 AI 创建Auto仪表板，提出问题，自动生成数据可视化，不需要专业知识。
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Auto智能SQL：使用自然语言处理，将普通文本翻译成 SQL 语句，架构师能生成准确高效的SQL 查询，如果继承别人的代码，AI会提供注释说明。
构建有效的AI解决方案依赖于高质量数据，这个过程需花费很多时间整理。行业专家估计，超过80%的AI解决方案工作量在于数据准备。而这正是MicroStrategy擅长之处，提供现成平台来整合多样的数据源。
数据一旦集成到MicroStrategy平台中，会转化为高级抽象层，成为企业语义层的基础。这些对象是进行可扩展开发和使用的基石，并通过MicroStrategy强大的对象访问控制、数据安全和治理措施得到加强。
MicroStrategy平台中的数据不只是值得信赖，还具有高度的兼容性并与最新的技术趋势协同。MicroStrategy配备了云原生框架，采用市场上最开放的架构之一，用户可以从 AWS、Azure等云服务厂商中选择，以获得灵活可扩展的基础设施。这些能力对于建立 AI+BI整合至关重要。
由用户查询触发，MicroStrategy与Azure Open AI LLM 集成处理用户问题输入，并结合度量、筛选器和排序，生成结构化输出供语义层解释。然后，语义引擎处理和生成聚合结果集和可视化视图。之后，LLM用自然语言将聚合或计算结果总结叙述。
同时进一步整合了优化的Python引擎，用于高级分析，将业务洞察提升到新水平。从根本原因分析到新兴趋势，一切尽在掌握。MicroStrategy关键差异化因素包括：
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AI已提前准备好，预授权的环境，可立即部署
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自动提示工程
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开箱即用的Python引擎支持机器学习模型和高级分析
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从传统BI到顶尖AI驱动解决方案的无缝过渡
打造AI分析解决方案只是第一步，广泛应用对于充分释放AI的价值更加重要。这与MicroStrategy“智能无处不在”的愿景一致，多种访问方式让数据洞察变得更加普及。Hyperintelligence是其中一种方式，它能让用户直接在常用的业务系统中接收实时的、个性化的数据洞察。此外，还通过Web应用、移动APP、嵌入式应用等多种的途径快速分发和使用。这确保了AI洞察能够在正确的时间、正确的地点到达正确的用户手中，从而最大限度地发挥整体影响力。
MicroStrategy解决方案侧重在长期灵活性，采用面向未来的架构，现代化容器化设置以利于原生云使用。MicroStrategy支持多种云，兼容 Microsoft、AWS等，为企业长期云服务策略提供灵活性。
MicroStrategy在企业级ABI领域有30多年历史，坚定地站在AI和BI技术的交汇处，创新的框架整合了两者的优势，树立了数据驱动决策的新标准。
为什么选择 MicroStrategy？
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精准智能：BI专注于结构化查询和精确计算，有时在处理非结构化数据和复杂推理时会遇到困难。AI有效地填补了这些空白。通过结合BI+AI的优势，MSTR提供了一种更完整、高效的数据交互方式。
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语义深度：MSTR独特的语义层技术能够发现数据的丰富洞察和深层关联，超越传统分析。
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快速部署：MSTR平台设计旨在加速AI导入计划，用户能够快速部署AI，同时确保数据完整性和安全性。
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治理合规：配备专家团队指导AI导入，加上强大的治理平台确保用户数据安全、合规且高效管理。
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灵活定价：MSTR定价模式兼顾成本效益和适应性，满足企业个性化需求。
快速部署 AI 应用、探索复杂数据关系以及确保数据治理，使MicroStrategy成为希望发挥AI潜力的企业客户首选。
人工智能（AI）与商业智能（BI）的结合不仅仅是一种融合，更是一场革命，带来无限分析可能性。尽管导入过程充满复杂性，MicroStrategy先进的语义层和战略性AI实施框架，可协助用户迈向更高级的数据驱动决策的未来。
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让我们一起突破传统分析的局限，将“智能无处不在”的愿景变为企业变革的现实。