HYPERS嗨普智能

企业规模扩大后，数据分析的速度与效率常常成为瓶颈。以往BI系统虽有大量图表报表，却依然依赖分析师和IT团队去收集指标、拆解问题、下钻比对。而部署生成式BI后，只需通过自然语言提出业务问题，如“本季度利润率走低具体是由哪些项目驱动的？”，系统就能自动理解问题结构、调用对应模型、生成图表并输出文字解读。更重要的是，像 HYPERS嗨普智能Cockpit 这种平台…

传统BI时代，管理者更多是“看图说话”：打开仪表盘、浏览KPI、识别几个偏差，但大量信息仍然埋在图表背后的变量里。AIBI（AI‑powered BI）引入了问答式分析，让管理者真正可以“对话数据”，从被动视觉解读走向主动问题导向。AIBI的出现，不仅改变了数据呈现方式，更是在管理习惯、思维逻辑、协作流程方面带来深刻变革。 管理者的新场景：问答式分析释放真实…

随着生成式人工智能技术的迅速演进，BI系统也迎来了从工具型平台到智能决策助手的根本性变革。Gen BI（Generative Business Intelligence，生成式商业智能）作为新一代智能分析系统的代表，正逐步渗透到企业运营的每一个环节。从最初的“自然语言问答+图表生成”出发，Gen BI已经演化为一个可理解业务、洞察变化、预测风险、提出建议的智…

在AI热潮席卷商业世界的今天，生成式BI（Generative BI）正成为数据分析领域最热门的关键词之一。大量企业开始尝试将ChatGPT接入BI系统，试图通过自然语言提问+AI图表生成的方式，实现所谓“零门槛分析”。然而，在实际落地中我们发现，绝大多数将ChatGPT与报表拼接的产品，并未解决企业日常分析中的关键痛点，反而放大了认知误差、数据失真与分析漂…

当“数据驱动决策”成为企业的标准口号，现实中的一个巨大落差却始终没有被弥合——即使拥有再完善的BI系统，真正能自主完成分析工作的仍然只有小部分人。多数业务人员依然无法绕过数据团队这一“中介层”，也因此陷入了等待、信息延迟、理解偏差的困境。AIBI（AI-powered BI）平台应运而生，其核心目标不是把BI做得更复杂，而是把数据分析变成人人可用的“第一语言…

从传统BI到Gen BI，技术正在改写“分析”的定义 在过去十年中，传统BI（Business Intelligence）系统帮助无数企业构建起报表体系与数据仓库，实现了从“数据孤岛”到“可视化管理”的初级数字化转型。Power BI、Tableau、FineBI等工具以图表与仪表盘的方式呈现业务数据，为决策提供了基础的信息支撑。但进入2020年代，随着业务…

从自助分析到“自然语言生成”，BI正在步入生成式时代 传统BI（Business Intelligence）系统的最大价值，在于通过可视化的图表与指标，为管理者提供对业务的全貌认知。然而即便到了“自助分析”时代，许多企业仍然面临相似的问题：数据埋点难、报表制作慢、分析门槛高、响应效率低。特别是在多变的业务场景下，报表往往需要根据新问题重新开发或重组，极大地拖…

被动查看的尽头，是主动洞察的起点 传统的企业数据使用方式是一种“人找数”的过程。无论是一线运营、中层主管还是企业高层，在面对问题时第一反应往往是：“有没有相关数据？去哪里找？需要找谁要？”这一过程不仅严重依赖数据分析师或IT部门的响应效率，而且极易造成“报表滞后、指标断层、洞察脱节”等现象，最终让“数据驱动决策”变成一句空话。随着企业系统越来越多、数据越来越…

从工具型BI到智能体助手，企业决策进入“可对话”时代 传统BI系统强调的是“信息呈现”和“数据可视化”，这在过去十年极大提升了企业的信息透明度和管理效率。然而，随着企业数据量与复杂度激增，仅靠图表已无法满足管理者“理解数据”“做出决策”的诉求。当面对复杂的业务问题，例如“用户流失增加的真正原因是什么”“哪个渠道值得加大投放预算”，管理者不再满足于“看报表”，…

为什么选型标准必须聚焦“速度、体验、解释力” 当今企业已普遍接受“决策要数据驱动”这一基本共识，但随之而来的，是企业内部爆炸式增长的报表系统、BI工具和可视化平台。看似“数字化决策”的基础已经打好，实则陷入了另一个误区——工具冗余、响应缓慢、操作复杂、数据难解。这不仅未提升企业决策效率，反而拉低了管理层对“数据工具”的信任感。因此，在选型可视化决策平台时，企…