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AI驱动的生成式商业智能（GenBI）
Pyramid Analytics发现一个重大挑战：非技术用户通常难以访问和解读复杂数据洞察，导致决策延迟并过度依赖数据团队。为此，他们开发了生成式商业智能（GenBI），利用IBM watsonx.ai和大语言模型（LLMs），使用户能够用自然语言与数据交互。这种创新方法允许用户在30秒内生成复杂可视化和分析请求，显著提升数据可访问性。结果，非技术用户的数据采用率飙升，数据团队现在可以专注于战略计划而非日常任务。
响应时间
低于30秒
来源披露
数据采用率
即使最非技术用户也大幅提升
来源披露
01
业务背景
Pyramid Analytics发现一个重大挑战：非技术用户通常难以访问和解读复杂数据洞察，导致决策延迟并过度依赖数据团队。为此，他们开发了生成式商业智能（GenBI），利用IBM watsonx.ai和大语言模型（LLMs），使用户能够用自然语言与数据交互。这种创新方法允许用户在30秒内生成复杂可视化和分析请求，显著提升数据可访问性。结果，非技术用户的数据采用率飙升，数据团队现在可以专注于战略计划而非日常任务。
02
遇到的问题
非技术业务用户缺乏技术技能，难以获取和更新准确数据；向数据团队请求报告需等待数天甚至数周，导致决策延迟、错失机会或凭直觉决策；数据分散在多存储库且格式不一，洞察未被充分利用，降低竞争力与敏捷性。
03
AI 解决方案
Pyramid Analytics创建生成式商业智能（GenBI），利用IBM watsonx.ai和大语言模型，让用户用自然语言描述分析需求；经IBM销售与Build Lab团队初步对接及现场 workshop 后集成watsonx.ai，由其理解自然语义并解析用户意图，在30秒内返回复杂可视化与洞察，使非技术用户自助分析、数据团队聚焦战略。
- 1与IBM Sales及IBM Build Lab团队进行初始发现会议
- 2IBM在Pyramid办公室开展全天workshop助团队上手watsonx.ai
- 3早期项目阶段与IBM Build Lab专家持续协作
- 4将IBM watsonx.ai加入技术栈，构建GenBI自然语言交互能力
04
实施结果
响应时间：低于30秒（从数天/周缩短至30秒内）
数据采用率：即使最非技术用户也大幅提升（dramatically increases）
05
风险与边界
未披露
“GenBI is going to revolutionize analytics, democratize data, and bring valuable insights to all members of an organization, and we’ll continue to use the power of watsonx.ai to get us there.”
Avi Perez · Co-founder and CTO, Pyramid Analytics
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。