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15世纪,约翰·古登堡发明了现代印刷机,古腾堡印刷机使书籍的大规模印刷成为可能,释放了知识传播和普及能力,对人类社会带来了巨大变革,开启了现代文明的新篇章。
1914年到1915年间,福特经过优化汽车流水装配线,可以在93分钟内生产一部汽车,这一年里福特的第一千万辆汽车问世,此时全世界十分之九的汽车都是福特汽车公司生产的。福田彻底改变了工业制造的组织和流程,通过标准化释放了制造业的产能,对工业制造产生了深远影响。
1956年集装箱出现,彻底改变了航运业的组织和流程,运输成本大幅节省90%以上。没有集装箱就没有全球化,集装箱释放了现代国际贸易的潜能。集装箱通过标准化的货物包装和装载方式,大幅提高了装卸效率,实现了全球货物运输的高度自动化与规模化,成为现代国际贸易的关键基础设施之一。
AI 大模型必然改变世界,数据是生产要素已是共识,如何能通过 AI 大模型释放数据生产力是当下的热点。近日跬智信息(Kyligence)给出了优秀答案,将 AI 大模型和数据分析结合,通过数据分析 AI 大模型产品,以 AI 变革组织运营与管理,释放数智生产力。
笔者熟悉的几个销售朋友经常和笔者抱怨,虽然自己公司也有一些 CRM、ERP 系统,但是要得到想要的和自己相关的一些指标数据,还是要从系统导出数据,然后利用 excel 透视表格进行分析。经常需要花费大半天时间,有些指标因为关联数据不清楚,还分析不出来。
一些做管理的朋友也抱怨,公司的 KPI 是按月核对,经常是到了月底数据分析系统给出报表的时候,才发现下属的 KPI 指标偏差。中间虽然和下属有沟通,但是通常只能了解一个大概,而且下属给的反馈常常带有个人主观想法。想要实时的了解 KPI 一些关键指标的进展,只能给数据分析团队提需求然后等排期。但是有的 KPI 指标是动态调整的,数据分析团队经过研发作出来了报表,过几个月就要调整。
针对以上痛点,Kyligence 基于 AI 大模型的数据分析产品给出了解决之道。
7月14日,以“释放数智生产力”为主题的 Kyligence 用户大会在上海前滩香格里拉大酒店成功举行。大会现场发布了 Kyligence 最新产品家族:AI 数智助理——Kyligence Copilot 的预览版、一站式指标平台 Kyligence Zen 的 Cloud 和 Enterprise 版本,以及企业级 OLAP 平台 Kyligence Enterprise 的最新版本。
在大会上 Kyligence 联合创始人兼 CEO 韩卿分为三个层级阐述如何以 AI 变革组织运营与管理。
L1 效率
Level 1 是如何借助 AI 提升分析和管理的效率,韩卿演示了 Live Demo。通过 Demo 可以看到,每一个人都可以拥有一个 AI 数智助理 Kyligence Copilot,Kyligence Copilot 能帮助查找指标、推荐指标,可以基于相应的指标进行层层深入的分析和探查,甚至可以直接用一句话来创建仪表盘 Dashboard。
L2 经营
配备 Kyligence Copilot AI 数智助理,管理者可以获取到非常客观的数据和报告,可以 24 小时随时且快速响应不同需求。
Kyligence CEO 韩卿介绍了三个场景:
(1)AI 可以帮助进行 KPI 的评估,客观地给出整体的进展分析,同时还可以进行高风险的目标分析。 (2)Kyligence Zen 指标平台以目标管理的形式把指标进行有机的组合,AI 则可以基于指标背后的逻辑进行推断、分析和建议,今天大家可以看到的效果已经非常不错。 (3)Kyligence Zen 指标平台自带归因分析能力,支持层层下钻,找出问题发生的根本原因。
L3 协同
Level 3 是以 AI 加强协同,从而释放组织内部,以及组织和组织之间的潜力。通过数据产品,将各种各样的数据应用有机地组合起来,能够在组织内部更好地把数据用起来。客户可以通过 Kyligence Copilot 对接不同的数据产品,整合不同的第三方软件和系统,以数据产品的形式加强组织间的协同。Kyligence CEO 韩卿现场演示了 Kyligence Copilot 和飞书联动。
Kyligence CEO 韩卿还透露,Kyligence Zen 指标平台已经有指标看板、仪表盘等数据产品,未来会打造和接入更多的数据产品。例如,分析结果自动生成PPT的能力已经在路上了。Kyligence CTO 李扬在接下来的分享中还介绍了,如何使用 10 行代码就把 Kyligence Copilot 嵌到第三方的 SaaS 应用中。 前面提到的笔者朋友的困扰,通过 Kyligence Copilot 都可以迎刃而解。对销售朋友来说,等于拥有了专家级的 AI 数智助理,个性化数据分析变成了和 AI 数智助理的轻松对话,结果又快又准。对于管理者朋友来说,随时可以让 AI 数智助理按照自己的意图生成图表,图表可以保存为模版,并且还可以设置提醒和预警。
笔者认为,Kyligence 基于 AI 的数据分析产品将掀起巨大的变革。也许会像集装箱一样改变世界,Kyligence Copilot 就是一个支点,可以撬动组织运营与管理。
我们来看看 Kyligence 基于 AI 的数据分析产品,如何撬动组织运营与管理。
现代管理学之⽗彼得·德鲁克有⼀句⾮常经典的话:“What gets measured gets done”,意思是只有⼀个事情能被量化,才能够被解决。指标管理在组织运营和管理中起着至关重要的作用,帮助组织实现目标、优化绩效、做出明智的决策,并提升组织整体运营效率。从这个角度看,管理就是不断提高量化水平,即指标体系的覆盖程度和准确性。
笔者观察到,在提升指标体系的覆盖程度和准确性方面,Kyligence 不断颠覆自己。今年4月正式推出的一站式指标平台 Kyligence Zen GA版本,已经大幅的提高了指标体系的覆盖程度和准确性,解决了指标一致性、完整性、准确性问题。已经实现了通过内置不同行业模版,低代码的拖拽的方式,让只要会使用电脑的人,经过简单培训就可以使用指标平台,大幅降低了指标平台的使用门槛。
现在,不用任何培训,通过手机、平板和 AI 对话,就可以进行对话式数据分析,做到了让指标平台的使用普惠每个人。同时,AI 的参与也进一步提升了数据指标分析、管理的准确性和效率,同时,借助 AI 大模型,其还可以给出下一步决策建议,使数据价值发挥的愈加完整。
AI 大模型的参与,让每个人轻松分析和管理从几十个可到几百个、上千个、上万个的指标量级,让每个人都可以得到自己个性化定制的准确的指标。
广泛使用,将对组织运营与管理的理念、组织方式、流程带来深刻影响。一些因为数据不精确而产生的管理模型将会被优化,企业的组织架构将更扁平,决策更敏捷。企业的流程协同由于基于全量的数据分析,将更高效。
那么,为什么是 Kyligence 第一时间发布数据分析 AI 大模型应用,我们来看看背后的原因。
AI 大模型落地,是大模型技术和具体场景的落地,目前大模型技术已经成熟,难的是对场景的深刻理解。在数据分析场景,难点是对数据分析的理解和积累。笔者认为,一口气发布多个产品版本,尤其是 Kyligence Copilot AI 数智助理,说明了 Kyligence 有深厚的数据分析技术积累,对用户需求有深刻理解。 在技术积累方面,Kyligence 通过在数据分析领域的深度耕耘,对指标平台有深刻的理解,已经取得明显优势。从2014年起步的 Apache Kylin 项目算起,Kyligence 团队已经持续投入了9年,在技术上建立了不可撼动的优势。
有了技术推动,Kyligence 产品每一步走的都很坚实。Kyligence 成立后推出业内有口皆碑的高性能企业级 OLAP 平台 Kyligence Enterprise ,再推出一站式指标平台 Kyligence Zen。同时维护多个版本说明 Kyligence 技术上已经非常成熟,对数据分析的技术理解透彻,可以根据需要实现功能上的灵活配置,并稳定运行。
在用户需求理解方面,主要表现就是 Kyligence 已服务全球许多知名企业,其中不乏知名的500强企业。具体表现在三个方面。第一是能够服务头部客户,说明 Kyligence 有独特的创新性,同时具备能够满足严苛复杂场景的灵活性,在安全性和合规性方面也能满足头部企业严格的要求。第二是从地域分布看,Kyligence 的客户不光分布在中国,也分布在全球各地,说明 Kyligence 具有理解全球客户的能力,能够服务全球企业。第三是从行业分布看,这些客户分布在多个行业,说明 Kyligence 拥有跨行业的数据分析能力,能够理解各行各业客户的需求。
九层之台起于垒土,冰冻三尺非一日之寒。正是因为在数据分析领域一直持续积累,在 AI 大模型时代来临之际,Kyligence 才能第一时间发布数据分析 AI 大模型应用,再一次领先一步。
指标平台对各行各业的重要性不言而喻,Kyligence 提出“以 AI 变革组织运营与管理”全新愿景,致力于在 AI 大模型时代帮助企业实现人人用指标说话,释放数智生产力。正是因为 Kyligence 的不懈努力,让指标平台从超大企业才能用得起的重器,变成人人可以轻松使用的利器。
指标平台正在成为企业必须的工具,市场广阔。AI 大模型时代,可以看到 Kyligence 在数据分析领域积累的优势进一步放大。AI 大模型应用,为用户打造专属于指标领域的语言,以 AI 变革组织运营与管理,协助企业提升效率、运营能力、协调能力,不断助力提升企业竞争力。Kyligence 在 AI 大模型时代将大有可为!
本文转载自:云技术;作者:北极熊
2024 年伊始,Kyligence 联合创始人兼 CEO 韩卿在公司内部的飞书订阅号发表了多篇 Rethin
在本轮评测中,我们从数据计算、数据洞察两个方面对大模型评测结果进行了归类,并提出不同方向的优化建议。
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