大模型正在重新定义数据分析的未来 | 上篇（居然可以这样）_人工智能

由启迪之星（上海）和小即是大创新伙伴联合CCF（上海）中国计算机学会共同主办的“大模型X数据智能”互动沙龙成功举办。百余位行业专家、创业者、技术爱好者、投资机构齐聚一堂，共同探讨大模型技术在数据处理与分析中的落地机遇。

活动由启迪之星（上海）产业合伙人、小即是大创业投资合伙人杨巍主持。启迪技转副总裁、启迪之星（上海）副总经理卫冕代表主办方详细介绍了启迪之星在产业赋能、国际对接、高校生态等方面的核心功能以及在人工智能领域打造的社群组织。

杨巍

卫冕

01 大模型成为推动数据要素价值变现的重要引擎

复旦大学大数据学院与高等学术研究院副院长、副教授、博士生导师，上海市数据科学重点实验室副主任阳德青指出，数据已经与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列成为五大生产要素。伴随着数据的合规性要求越来越高、数据价值变现的需求日益迫切，数据治理的需求也呼之欲出。大模型技术在开放世界建模、语言/数据认知与理解、数据操控等方面的综合能力为实现低成本、自动化、智能化的数据治理带来全新机遇。大模型具备认知各类形式数据的能力，并具备一定的对数据库模式（schema）的理解能力，智能体（Agent）使得自动化数据操控成为可能，将极大解放繁重的数据运维工作。

阳德青

02 大模型在数据治理中的核心是为了价值的产出

上海市大数据股份有限公司高级产品经理、DAMA中国认证首席数据官汪科科强调，数据分类并不只是为了数据分级，数据分类是我们探查数据、洞察数据、了解数据资产分布密度的过程。数据治理的核心是为了价值在安全的底线上持续交付、输出，数据安全要求贯穿在整个数据全生命周期。大模型技术在数据治理过程中有诸多落地场景，包括但不限于数据资产盘点、数据分类分级规则制定和识别等。

汪科科

03 大模型时代，企业需要的是将更多的信息萃取为企业知识变为长久的分析资产

观远数据创新产品负责人章臻指出：我们长期扎根于客户真实场景，发现企业经常遇到的问题是由于各部门和中高层领导的视角不同，导致对数据的需求多样且需求量庞大，而分析师资源应对不足，直接导致决策效率降低。传统BI触达的更多是把数据转化为信息的过程，而大模型时代，我们解决的是如何将更多的信息萃取为企业知识，变为长久的分析资产。

章臻

04 大语言模型（LLM）的快速发展让Text2SQL技术得到质的飞跃

DataFocus创始人兼产品经理王碧波表示，上一代拖拽式BI产品的痛点主要在于操作复杂度高，对用户不友好；产品灵活性有限，导致业务员人员上手数据分析比较难。结合自然语言处理技术的飞速发展，对话式BI产品应运而生。DataFocus采用的是先用大模型收敛问题，再用领域特定模型获得精确解的技术路径，优势在于可控、准确、安全、透明、高效、灵活，从而为分析师赋能提效、释放业务人员生产力、释放数据价值。

王碧波

05 技术产品化打通数据场景的“最后一公里”

北极九章合伙人、首席布道师沙海洲指出，当前数据场景“最后一公里”阻塞，价值无法充分发挥。企业迫切需要的是企业级的能够快速落地的应用，是可信可靠可计算投入产出比的产品，是能够让员工有意愿使用的产品。数据分析产品面对两大挑战：数据的准确性和客户的信任度，以及产品的效率和对用户的价值增益。

沙海洲

06 大模型技术通过对话式分析让数据“消费者成为创造者”

思迈特Smartbi CTO 杨礼显表示，在企业的数据资源宝藏与数据消费者之间，一直有着难以逾越的巨大鸿沟。为了让数据消费人员能更便捷、更高效的利用数据，几十年来技术手段一直在不断进步。在大模型时代，对话式分析有很多不同的技术实现路径，包括如下几种。NL2SQL、NL2DSL、指标库Metrics支持下的NL2DSL路线。Smartbi AIChat产品选择融合了NL2SQL、NL2DSL、指标模型的功能优势，采用更先进的Agent技术，其扩展性和泛化能力更强。