混合商业智能：AI 在哪些环节释放潜力

我们将混合商业智能理解为一种架构与运营方法，它通过 AI 支持的方法扩展了经典 BI 原则。可靠、确定性的分析仍然是治理、报表和指标的基础，而生成式 AI 则补充了对话式分析、非结构化信息处理以及智能辅助功能。混合 BI 的另一个特征是人与 AI 的紧密协作（Human in the Loop），以确保透明度、质量和责任。

AI 提升了效率，并改善了企业中的决策支持。

将 AI 集成到 BI 和分析架构中，会带来技术、组织和经济层面的挑战。

AI 不会取代经典 BI，而是引领向混合商业智能的过渡。

Laura Gärtner 是 Wavestone Germany AG 的数据工程与数据分析顾问。她的工作重点是报表与分析解决方案的构思和实施，尤其关注协作式开发方法，以及有针对性地利用 Power BI 中可编程功能来实现分析流程的扩展与自动化。

Christian Bantle 是 Wavestone Germany AG 数据智能领域的顾问。凭借多年数据工程和业务分析经验，他帮助客户全面构思并成功实施现代 BI 解决方案。

Sabrina Stempfle 是 Wavestone Germany AG 数据智能领域的顾问。她从事数据工程工作，帮助客户构思并实施稳健的数据管道以及数据驱动的分析与报表解决方案。

Alexander Förster 在 Wavestone Germany AG 担任数据工程领域顾问。除了现代数据仓库架构之外，他的重点还在于将业务需求转化为共同开发的、AI 支持的解决方案。

为了对 AI 在商业智能中的角色进行定位，首先考察混合商业智能的核心潜力。

经典 BI 与混合 BI——功能与概念上的差异

其中一个核心发展领域是用户与数据之间更强的交互，这为经典 BI 补充了新的、基于对话的方法。

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