2024中國大模型+數(shù)據(jù)分析最佳實(shí)踐案例TOP10報(bào)告

1.大模型將改變數(shù)據(jù)消費(fèi)方式，釋放數(shù)據(jù)生產(chǎn)力3.入選案例介紹關(guān)于沙丘社區(qū)法律聲明2|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下,數(shù)據(jù)分析能夠?qū)⒑Ａ康臄?shù)字信息轉(zhuǎn)化為洞察力和行動(dòng)力,幫助企業(yè)在日益激烈的市場競爭中做出精準(zhǔn)決策,優(yōu)化運(yùn)營效率,提升客戶體驗(yàn),并發(fā)掘新的增長點(diǎn)。通過對數(shù)據(jù)的分析,企業(yè)能夠更好地理解市場動(dòng)態(tài)、預(yù)測消費(fèi)者行為、創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù),以及實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)配置,從而在數(shù)字化浪潮中保持領(lǐng)先地位并實(shí)現(xiàn)持續(xù)發(fā)展。在過去二十年里,企業(yè)越來越多的依賴于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策,也—直在努力降低數(shù)據(jù)分析工具的使用門檻,使越來越廣泛的用戶獲得以前只有數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家才具備的能自然語言生成等功能。但是由于技術(shù)的不成熟,相關(guān)技術(shù)和功能—直未得以普及。大模型的出現(xiàn)將進(jìn)一步改善用戶的數(shù)據(jù)分析體驗(yàn)、采用和影響,使得“數(shù)據(jù)分析平民化”這一理念成為現(xiàn)實(shí)。將大模型用于增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢非常明顯:第一,自然語言處理和理解。大模型能夠以接近人類的水平理解和處理自然語言,能夠幫助用戶更快速、更準(zhǔn)確地解析和理解大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),例如文本數(shù)據(jù)、用戶評價(jià)、社第二,自然語言交互形式。非技術(shù)人員能夠通過自然語言查詢獲取所需數(shù)據(jù)和分析結(jié)果,同時(shí)提供清晰的數(shù)據(jù)解釋和可視化,幫助用戶更好地理解分析結(jié)果和數(shù)據(jù)洞見。4|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10第三,識(shí)別模式、相關(guān)性和關(guān)系。大模型擅長在大量數(shù)據(jù)中揭示復(fù)雜的關(guān)聯(lián),能夠基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行智能推理和預(yù)測,這種能力對于準(zhǔn)確預(yù)測市場趨勢和理解消費(fèi)者行為至關(guān)重要。例如,通過分析歷史銷售數(shù)據(jù)來預(yù)測未來銷售趨勢。第四,代碼生成和自動(dòng)化。大模型能夠自動(dòng)生成代碼,幫助數(shù)據(jù)分析師快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)處理和分析的腳本,可以顯著提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性,同時(shí)降低數(shù)據(jù)分析的門檻,使得第五,支持自動(dòng)化和實(shí)時(shí)分析。大模型通過自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)、耗時(shí)的任務(wù)來簡化數(shù)據(jù)處理。因此,提高員工對數(shù)據(jù)結(jié)果的反映效率。這—功能可進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,為企業(yè)提供及時(shí)的數(shù)據(jù)洞察,可以快速靈活的應(yīng)對市場變化。第六,數(shù)據(jù)處理的可擴(kuò)展性。大模型能夠高效地管理和分析日益增長的大型數(shù)據(jù)集,對于基于以上能力,大模型在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用可分為生成類和決策類:.生成類應(yīng)用:這類應(yīng)用主要利用大模型的生成能力,自動(dòng)化地創(chuàng)建數(shù)據(jù)內(nèi)容和報(bào)告,創(chuàng)造性地提供數(shù)據(jù)分析視角;.決策類應(yīng)用:這類應(yīng)用主要利用大模型的分析和決策能力,側(cè)重于提供決策支持,幫助這兩類應(yīng)用展示了大模型在數(shù)據(jù)分析中的多樣化能力,它們不僅提高了數(shù)據(jù)分析的效率和便捷性,還增強(qiáng)了數(shù)據(jù)分析的深度和廣度,幫助企業(yè)更好地理解和利用數(shù)據(jù),從而做出更當(dāng)前,生成類應(yīng)用的落地速度較快、效果較為明顯,決策類應(yīng)用相對較慢。在本次入選的“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10中,大部分案例屬于生成類應(yīng)用。5|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10如何將大模型能力很好地融入到企業(yè)的現(xiàn)代數(shù)據(jù)堆棧、數(shù)據(jù)管道和數(shù)據(jù)分析工作流程中,當(dāng)前,不同企業(yè)根據(jù)自己的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)狀、技術(shù)能力等采取了不同的設(shè)計(jì)思路?！N主流的設(shè)計(jì)思路如下:.用戶以自然語言的方式說出業(yè)務(wù)需求,大模型①(擅長語義理解)自動(dòng)對問題作出建議和提煉,提煉后的問題會(huì)發(fā)送給聊天機(jī)器人;.聊天機(jī)器人使用大模型②(擅長NL2SQL)構(gòu)建SQL查詢,通過提前定義的語義層,完成指標(biāo)定義、管理、訪問等工作,提升數(shù)據(jù)口徑一致性;6|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10.提取好的數(shù)據(jù)交由大模型③(擅長總結(jié)歸納)處理,生成自然語言回復(fù),同時(shí)可視化引大模型③為擅長不同能力方向的大模型能力示意,在實(shí)際落地過程中,企業(yè)可以選擇在同—個(gè)大模型上訓(xùn)練多種能力,也可以選擇多個(gè)大模型,在某這種對話式的數(shù)據(jù)分析可以讓用戶以自然語言進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢,還可以與數(shù)據(jù)可視化功能相結(jié)合,為任何用戶(即使是非技術(shù)人員)賦予與數(shù)據(jù)交互的能力。而且當(dāng)與圖形生成功能結(jié)合使用時(shí),可以改變用戶的分析體驗(yàn),簡化數(shù)據(jù)和分析工作。數(shù)據(jù)查詢的效率和準(zhǔn)確性很大程度上取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性,但大部分企業(yè)的數(shù)據(jù)分散在各種系統(tǒng)中,企業(yè)在數(shù)據(jù)方面的基礎(chǔ)設(shè)施還無法支持完整對話式數(shù)據(jù)分析的實(shí)現(xiàn)。因此,企業(yè)應(yīng)該盡快加大對數(shù)據(jù)管理的投資,使大模型可以輕松集成所需的企業(yè)數(shù)據(jù)。企業(yè)應(yīng)做好數(shù)據(jù)認(rèn)責(zé)、確權(quán)、口徑、定義等工作,保證數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄清晰,有助于模型理解數(shù)據(jù)資產(chǎn),使大模型在理解業(yè)務(wù)勾稽關(guān)系時(shí)更靠譜。目前大模型在數(shù)據(jù)分析場景的落地目前還處于早期階段,未實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用,但這一場景的增長速度比大多數(shù)場景都要更快。為了獲得更好的投入產(chǎn)出,企業(yè)在探索這—場景之前,需要明確以下問題:7|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10.用戶:誰將使用數(shù)據(jù)分析工具?主要是面向?qū)I(yè)的數(shù)據(jù)分析師團(tuán)隊(duì),還是面向更多數(shù)據(jù).行業(yè)要求:根據(jù)企業(yè)所在行業(yè)的政策和監(jiān)管要求,企業(yè)使用的數(shù)據(jù)分析工具是否需要符合特定的法律法規(guī)?例如對于出海企業(yè),使用的工具如果涉及到數(shù)據(jù)跨境傳輸需要格外謹(jǐn).跨部門用例:哪些部門將使用數(shù)據(jù)分析工具?該工具是否適用于企業(yè)的所有用例?.數(shù)據(jù)洞察量:計(jì)劃每天、每周和每月產(chǎn)生多少數(shù)據(jù)洞察?.數(shù)據(jù)展示要求:需要向誰展示數(shù)據(jù)洞察結(jié)果?是否需要以特定的儀表盤或可視化方式展.速度:需要多快的生成洞察?.準(zhǔn)確性:企業(yè)可以接受的數(shù)據(jù)分析結(jié)果準(zhǔn)確率是多少?.培訓(xùn):員工需要接受多少培訓(xùn)才能有效使用該工具?明確以上問題有助于幫助企業(yè)建立相關(guān)的關(guān)鍵績效指標(biāo),并選擇最佳的數(shù)據(jù)分析工具和技8|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP102.2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例(1)核心評價(jià)維度.價(jià)值性:該案例促進(jìn)企業(yè)商業(yè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),提供了明確的商業(yè)價(jià)值,或者該案例具備社會(huì)價(jià)值,積極解決重要社會(huì)問題,對社會(huì)產(chǎn)生積極影響;.實(shí)用性:該案例的實(shí)施帶來顯著效果,在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出色,為企業(yè)和用戶創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值;.創(chuàng)新性:該案例具備獨(dú)特的解決方案,彰顯了技術(shù)創(chuàng)新的卓越性,引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展,為市場注入新的創(chuàng)新動(dòng)力;.示范性:該案例對同行業(yè)或其他行業(yè)大模型技術(shù)應(yīng)用的開展和能力建設(shè)具有參考和借鑒9|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10本次榜單通過案例研究、專家訪談、案頭調(diào)研等方式,全面、詳實(shí)地掌握—手材料,確保10|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10通過面向社會(huì)各界的廣泛征集和深度市場研究,本次“大模型+數(shù)據(jù)分性、示范性四個(gè)維度出發(fā),沙丘社區(qū)對這53個(gè)“大模精選出其中10個(gè)最佳實(shí)踐案例,為企業(yè)大模型應(yīng)用提供參考。后,按拼音排序):11|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP1012|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10I案例1:大模型賦能線下門店銷售案例方/供應(yīng)商:波司登應(yīng)用領(lǐng)域:零售案例詳情:波司登通過在門店服裝上安裝芯片并結(jié)合大模型技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對線下門店顧客行為的精準(zhǔn)分析。這種“AlOT+大模型”的解決方案,不僅提高了門店的轉(zhuǎn)化率,還優(yōu)化了庫存管理和商品補(bǔ)貨策略,使得決策過程更加數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),顯著提升了業(yè)績和品牌價(jià)值。入選理由:.波司登破解了線下零售門店轉(zhuǎn)化率漏斗的缺失難題,通過精準(zhǔn)的用戶行為分析,能夠優(yōu)化庫存管理,減少滯銷風(fēng)險(xiǎn),并提高暢銷商品的供應(yīng)效率,從而帶來更高的銷售業(yè)績和品牌價(jià)值;.本案例體現(xiàn)了AlOT技術(shù)與大模型結(jié)合應(yīng)用于零售行業(yè)的創(chuàng)新思路。波司登不僅解決了線下門店用戶行為數(shù)據(jù)獲取的難題,還通過持續(xù)的訓(xùn)練和優(yōu)化,提高了行為識(shí)別的準(zhǔn)確率,為服裝行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新的解決方案。案例方/供應(yīng)商:長安汽車/北極九章應(yīng)用領(lǐng)域:制造案例詳情:長安汽車集團(tuán)依托北極九章DataGPT打造了集團(tuán)內(nèi)部的對話式問數(shù)工具。目前,已經(jīng)應(yīng)用于產(chǎn)品策劃、市場營銷、客戶管理等多個(gè)場景,滿足不同業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)海量、高頻的分析和數(shù)據(jù)報(bào)告需求,并引領(lǐng)“以場景需求驅(qū)動(dòng)、為業(yè)務(wù)部門主動(dòng)提供數(shù)據(jù)”的創(chuàng)新探索。13|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10入選理由:.智能問答AI助手作為對當(dāng)前泳具鏈的補(bǔ)充,進(jìn)—步降低員泳使用數(shù)據(jù)的門檻?？磾?shù)人和取數(shù)人合二為—,需求響應(yīng)效率翻倍,分析靈活度指數(shù)級提升,更多業(yè)務(wù)用戶有機(jī)會(huì)、有能力用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)決策,幫助業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)釋科數(shù)據(jù)生產(chǎn)力;.長安汽車智能問答AI助手結(jié)合大模型和小模型的優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)了從語義理解到數(shù)據(jù)解釋和行動(dòng)建議的全流程閉環(huán)。通過北極九章專利的數(shù)據(jù)分析語言模型,確保了NL2SQL的固確性和穩(wěn)定性,同時(shí)避免了概率模型可能帶來的幻覺問題。這種創(chuàng)新的技術(shù)應(yīng)用不僅提高了數(shù)據(jù)分析的效率,也保證了分析結(jié)果的可靠性。案例方/供應(yīng)商:京東應(yīng)用領(lǐng)域:IT/互聯(lián)網(wǎng)案例詳情:京東零售內(nèi)部打造的ChatBI是—款基于GPT大語言模型的AI數(shù)據(jù)分析師,旨在通過自然語言對話簡化復(fù)雜的BI泳作。它通過意圖識(shí)展,為用戶提供快速、直觀的數(shù)據(jù)查詢和分析服務(wù)。ChatBI降低了技術(shù)門檻,提高了數(shù)據(jù)分析效率,使得用戶能夠像與真人合作—樣,輕松解決數(shù)據(jù)問題。入選理由:.通過自然語言對話,用戶可以快速獲得所需的數(shù)據(jù)信息和分析結(jié)果,無需學(xué)習(xí)復(fù)雜的操作或編寫創(chuàng)碼。此外,ChatBI通過集成知識(shí)庫和數(shù)據(jù)分析泳具,能夠提供更加固確和全面的數(shù)據(jù)分析服務(wù),幫助用戶快速定位問題并做出決策;.ChatBI能夠幫助用戶解決實(shí)際的數(shù)據(jù)分析問題,提高決策質(zhì)量。通過將分析師的分析思路和業(yè)務(wù)知識(shí)沉淀到知識(shí)庫中,ChatBI能夠?yàn)椤€業(yè)務(wù)人員提供專業(yè)的數(shù)據(jù)分析支持,幫助他們更好地理解數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)問題,并制定有效的業(yè)務(wù)策略。此外,ChatBI還能夠通過自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析,釋科分析師的時(shí)間,讓他們能夠?qū)Ｗ⒂诟邔哟蔚姆治龊蜎Q策泳作。14|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10I案例4:智瞳政企營銷平臺(tái)搜索和數(shù)據(jù)分析助手案例方/供應(yīng)商:江蘇移動(dòng)應(yīng)用領(lǐng)域:通信案例詳情:江蘇移動(dòng)通過引入大模型搜索和數(shù)據(jù)分析功能,解決其內(nèi)部省市區(qū)縣運(yùn)營管理人員在使用智瞳政企精準(zhǔn)營銷平臺(tái)時(shí)面臨的搜索功能限制問題。通過引入大模型,結(jié)合公司內(nèi)部網(wǎng)格、政企等數(shù)據(jù),提升搜索效率和結(jié)果精準(zhǔn)度,滿足用戶在政企視圖、營銷案例、業(yè)務(wù)推薦信息、分析報(bào)告等方面的搜索需求,從而提高運(yùn)營管理人員的工作效率和決策質(zhì)量。入選理由:.本案例通過引入大模型技術(shù),顯著提升了搜索效率和結(jié)果精準(zhǔn)度,實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化推薦和深入的數(shù)據(jù)分析,這些改進(jìn)直接增強(qiáng)了企業(yè)對市場趨勢和用戶需求的把握能力,提升了營銷效果和市場競爭力。這種技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了工作效率,還優(yōu)化了用戶體驗(yàn),為企業(yè)帶來了實(shí)際的經(jīng)濟(jì)效益和市場優(yōu)勢;.本案例展示了大模型技術(shù)在營銷業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用,通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表征、自然語言處理與Text2SQL、數(shù)據(jù)挖掘與特征提取以及模板定制與智能報(bào)告生成等手段,解決了多模態(tài)搜索、語義理解、個(gè)性化推薦和深度挖掘分析等實(shí)際問題。這些功能的實(shí)現(xiàn),使得平臺(tái)更加符合業(yè)務(wù)需求,提高了報(bào)告的可讀性和實(shí)用性,證明了大模型技術(shù)的高實(shí)用性。I案例5:武漢市中山公園落水檢測系統(tǒng)案例方/供應(yīng)商:武漢市中山公園/畢昇云應(yīng)用領(lǐng)域:政務(wù)案例詳情:武漢市中山公園利用基于yolov8的落水檢測模型,精準(zhǔn)識(shí)別陸地上的人、游泳者、戲水者、船只等目標(biāo),當(dāng)出現(xiàn)游泳者和戲水者時(shí),系統(tǒng)會(huì)立刻報(bào)警,并在最近處的廣播設(shè)備播放告警音頻,以制止危險(xiǎn)行為,及時(shí)避免悲劇的發(fā)生。落水檢測模型搭配異常行為分析系15|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10統(tǒng),大大降低了誤報(bào)率,為公園管理處提供了高效、精固的水域安全監(jiān)控手段,有效保障入選理由:.基于視覺大模型的落水檢融系統(tǒng)對提升公園的安全管理水平具有顯著刻值。通過實(shí)時(shí)監(jiān)融和預(yù)警功能,系統(tǒng)有效降低了溺水事故的風(fēng)險(xiǎn),為游客提供了更加安全的游玩環(huán)境。此外,該系統(tǒng)還優(yōu)化了應(yīng)急響應(yīng)流程,縮短了響應(yīng)時(shí)間,提升了公園的運(yùn)營效率和應(yīng)急處理能力。同時(shí),通過增強(qiáng)游客的滿意度,有助于提升公園的品牌形象和口碑,顯示出其在社會(huì)刻值和經(jīng)濟(jì)刻值方面的雙重重要性;.本案例在公共安全管理領(lǐng)域具有很好的示范性,展示了如何將大模型技術(shù)與現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)集成,以提高公共區(qū)域的安全管理能力。武漢市中山公園的成功實(shí)踐為其他公園或類似的公共場所提供參考,推動(dòng)了公共安全科技的進(jìn)步與發(fā)展。I案例6:智能對話引擎:ChatBI助力網(wǎng)易云音樂開創(chuàng)自助分析新篇章應(yīng)用領(lǐng)域:IT/互聯(lián)網(wǎng)案例詳情:網(wǎng)易云音樂與網(wǎng)易數(shù)帆聯(lián)合發(fā)起ChatBI項(xiàng)目,打造了—款融合AIGC技術(shù)的對話式BI產(chǎn)品。ChatBI通過自然語言交互,簡化了數(shù)據(jù)查詢和分析流程,使非技術(shù)背景的運(yùn)營人員也能自助獲取數(shù)據(jù),顯著提升了數(shù)據(jù)查詢效率,降低了對專業(yè)技術(shù)人員的依賴。當(dāng)前ChatBI入選理由:.ChatBI展現(xiàn)出極高的實(shí)用性,通過多輪對話、多端互通、知識(shí)庫配置等功能,為用戶詢,ChatBI能夠理解并轉(zhuǎn)化為精確的數(shù)據(jù)請求,快速提供所需信息,極大地提高了泳作效率;16|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10于BI泳具中，還通過檢索增強(qiáng)技術(shù)、個(gè)性化知識(shí)配置應(yīng)用領(lǐng)域:制造案例詳情:詢與分析，包含數(shù)據(jù)指標(biāo)實(shí)時(shí)查詢、管理層決策輔助、業(yè)務(wù)人員高效數(shù)據(jù)分析三大場景，入選理由:.GPT-BI不僅大大縮短了BI分析的報(bào)表設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)建模等交付周期，更可以挖掘企業(yè)有限域的全量指標(biāo)、模型和報(bào)表，用戶輸入問題后，大模型識(shí)別問題意圖，解析決策變生成SQL數(shù)據(jù)查詢語句，匹配企業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成最佳決策方案;.GPT-BI通過深度數(shù)據(jù)應(yīng)用和智能模式設(shè)計(jì)，即進(jìn)了中國—汽業(yè)務(wù)效能的提升，并激發(fā)17|2024中國“大模型+數(shù)據(jù)分析”最佳實(shí)踐案例TOP10I案例8:以煤機(jī)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為依托的煤礦開采技術(shù)保障和案例方/供應(yīng)商:中煤科泳集團(tuán)上海有限公司應(yīng)用領(lǐng)域:能源案例詳情:和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù),通過物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)采集、知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)推理和大語言模型相結(jié)合的前沿技術(shù),將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、靜態(tài)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)模型進(jìn)行融合,開發(fā)人泳智能大模型產(chǎn)業(yè)場景解決方案,提高服務(wù)和支持的效率,從而提高煤炭開采安全水平、降低生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)效率,保障煤礦生產(chǎn)的安全性和連續(xù)性。入選理由:.本案例將大模型技術(shù)應(yīng)用于煤礦技術(shù)保障和產(chǎn)業(yè)服務(wù),實(shí)現(xiàn)了場景突破;利用大模型的推理能力,打通了知識(shí)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了技術(shù)突破;利用大模型+物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),貫通了數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)模型,實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)突破;.本案例展示了如何利用大模型和數(shù)據(jù)分析技術(shù)來解決傳統(tǒng)行業(yè)面臨的挑戰(zhàn),特別是在設(shè)備運(yùn)維、故障處理和預(yù)融等方面。為煤礦行業(yè)以及其他傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化鑒的經(jīng)驗(yàn),鼓勵(lì)更多企業(yè)探索利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)來提升運(yùn)營效率和安全管理水平,應(yīng)用領(lǐng)域:零售案例詳情:為了快速響應(yīng)數(shù)據(jù)變化帶來的分析需求變化,讓用戶隨時(shí)隨地獲得數(shù)據(jù)分析結(jié)果,輔助敏捷決策,自然堂集團(tuán)與觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)合作開展問數(shù)GPT項(xiàng)目,將LLM與BI相結(jié)合,打造生成式數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品,