数据民主化×智能进阶化：AI+BI不可逆的决策革命已至

在正式进入话题之前，我们先厘清核心概念，AI+BI究竟意味着什么？

‌AI（人工智能）‌是让计算机模拟人类思维的技术，像人一样学习、推理和解决问题，比如聊天机器人、自动驾驶。‌

BI（商业智能）‌是把企业数据变成图表和报告，帮管理者看清业务状况，比如销售报表、业绩看板。

两者的结合（AI+BI）正推动商业分析从"描述过去"转向"预测未来"——例如Power BI通过Copilot自动检测销售异常或生成自然语言报告，这样使数据分析更智能、更高效。

简单说：AI是"会思考的大脑"，BI是"会说话的数据"，它们结合后，数据真正有了"智慧"。

近两年，以微软Power BI Copilot、Tableau GPT、Qlik的AutoML Copilot为代表的AI助手功能集中爆发，生成式AI正深刻改变商业智能领域，标志着商业智能工具正式进入"对话式分析"时代。

这些基于生成式AI的Copilot功能，让企业分析师得以通过自然语言指令，自动化地触发数据分析和报表构建相关的任务。

将生成式AI（如Copilot、GPT等）工具嵌入BI（商业智能）成为不可逆转的趋势。

为什么会成为趋势呢？核心驱动力在于它精准地击中了传统BI的痛点，顺应了时代发展的需求，并得到了市场力量的强力推动。我们可以用“技术突破解难题、业务需求催变革、市场竞争定格局”来概括：

1、技术突破解难题：让BI从“专家工具”走向“全民助手”

传统BI要求使用者掌握SQL、DAX等专业语言或复杂的拖拽操作，把大量业务人员（市场、销售、财务等）挡在门外，即使分析师，也常耗费大量时间在数据清洗、基础报表制作上，而非深度分析。

生成式AI的核心魔力在于自然语言交互（NLP）, 只需要“说人话描述需求”就能进行分析 。用户只需像聊天一样提出需求，比如我们向AI助手提问：“对比一下华东和华南上季度的利润率，找出下降的原因”，它就能理解意图，自动转换成底层查询，给出我们结果，这样大幅降低了使用门槛，真正实现“数据民主化”。

2、业务需求催变革：企业需要更敏捷、更智能、更普及的数据驱动

以前业务部门想查个数据可麻烦了，得先找IT或数据分析团队提需求，排队等结果，等待周期长就会致使数据报告无法快速响应市场变化。现在有了生成式AI，业务人员就能随时、直接用自然语言进行提问，BI系统秒给答案，再也不用苦等排期。

更牛的是，从报表到行动指南，生成式AI不仅能生成图表，还能从数据里挖出真问题，提供有数据支撑的原因分析和行动建议。比如告诉你“A产品销量下滑主要因B地区缺货，建议优先补货并搭配促销”。这样就直接把干巴巴的报表变成能马上用的行动指南，大大提升了BI的实用价值。

让最懂业务的人（市场经理、销售主管等）能够自主探索数据，验证想法，不再完全依赖技术团队，这不就是公司当年砸钱搞数字化的终极梦想吗？

3. 市场竞争定格局：不进则退的生态之战

放眼望去，目前市场上主流BI工具的核心功能（报表、仪表盘、基础分析）日趋成熟和相似，因此用户对工具的易用性、智能化期望值越来越高。

在基础功能趋同的当下，各大BI巨头更需要塑造核心竞争力，现在AI智能水平成为关键的差异化因素。

微软、Tableau、Qlik这些大佬现在都在疯狂砸钱搞智能助手！谁先做出更好用、更智能的Copilot，谁就能吸引和留住更多用户（尤其是非技术用户和中小企业），在这种紧要关头，如果不跟进就意味着落后甚至被淘汰。

行业巨头，微软的Power BI是怎么做的？

作为BI巨头，微软的Power BI Copilot 正以每月迭代的速度持续进化，借助 Power BI 不断扩展的 Copilot 功能，我们现在可以更多业务场景中，基于真实可靠的报表视觉对象，将 Copilot作为强大的智能辅助。

比如，报表作者可借助 Copilot 完成多项核心工作：规划内容建议、新建报表页面、汇总基础语义模型信息、在报表上生成摘要视图、编写 DAX 查询代码 以及 为度量值添加描述性说明，实现智能化、高效化的报表开发。

接下来我们列举一些 Power BI 官方博客里的真实案例，看看Copilot有多能干。

• 生成页面看板

向Copilot 提问：“创建一个页面来分析不同的产品、类别和子类别在不同时间和区域的销售额、收入和利润率。”

在库存和供应链管理的业务场景下，“创建一个页面，根据需求、交货时间和制造成本来监视和优化不同产品和产品线的库存水平、再订购点、安全库存和产品成本。”

• 编写和解释 DAX 查询

在 Web 中编辑报表时，可以要求Copilot去“编写 DAX 查询计算每个产品的利润。”

也可以，“添加列以显示每个订单的利润。”

通过Copilot，还可以获取DAX查询语句的完整解释，包括函数用法、参数说明和执行逻辑。

• 询问有关打开的报表内容

Copilot还支持业务用户快速查询报表内容，并根据报表即时生成关键数据的摘要。

比如我们希望Copilot查询“各披萨品类的销售额分布”，系统智能推荐了3种分析报告模板。我们选定其中一种后，Copilot立即生成了直观的销售额条形图。

还可以去问它，“每个产品类别的销售金额和订单数量是多少?”它就会给出关键数值。

总而言之，Copilot 已覆盖 “报告生成 → 度量值编写 → 实时问答 → 多平台交付” 全链条，它的本质是【懂业务的DAX专家+设计助手+分析解说员】三合一，Power BI Copilot 的下一个时代就是与数据聊天。

总结：AI+BI的本质是“人机协作革命”

虽然AI+BI的本质是“人机协作革命”，但是AI并非替代分析师，而是将其角色从“数据操作工”重塑为“策略指挥官”。

基础的数据提取与报表制作任务由AI高效接管，分析师得以聚焦业务逻辑解读与决策模型设计等高价值工作。企业由此迎来双重变革——更广泛的数据民主化（赋能全员使用数据）与 更深度的分析智能化（从静态报表跃迁至动态预测）。

这一趋势正深刻重构企业数据文化：未来，能否用自然语言精准驾驭AI助手，将成为职场人的核心素养。