大型语言模型：自助分析的未来

大型语言模型：自助分析的未来

• 在当今数字化时代，数据分析变得越来越重要，而自助分析则成为了一个热门话题。随着LLMS和语义层的结合，以及大型语言模型的出现，自助分析和自助数据变得前所未有地容易。

• 随着技术的不断演进，自助分析的定义和形式也在不断变化。曾经，静态仪表盘可能被认为是一种自助分析，但随着Tableau等工具的出现，用户可以更加灵活地进行数据的筛选和编辑，使得自助分析的能力不断提升。

• 然而，现有的技术仍有局限性，无法满足对数据的更深层次的探索。正是这时，大型语言模型的出现成为了自助分析的重要转折点。大型语言模型的智能问答能力使得用户不再需要了解特定术语或数据位置，只需提出问题便能得到准确的回答。

• 大型语言模型如GPT-4已经引起了全球范围内的关注，其在各行业中的应用也越发广泛。企业内部的数据处理与识别问题将迎来全新的解决方式，这将极大地促进自助分析的发展。

• 总的来说，大型语言模型的出现将彻底改变数据分析的方式，为自助分析带来了巨大的机遇和挑战。随着这一技术的不断完善，我们相信自助分析将会成为数据驱动决策的有力工具，推动企业走向成功的道路。

大型语言模型：自助分析的未来

数据定义和企业语境：如何确保数据可靠性

• 数据在现代企业运营中扮演着至关重要的角色，但数据的可靠性却经常受到挑战。从纯粹的净收入到客户表的联接，数据定义的准确性对企业的决策和发展至关重要。

• 在现实世界中，数据定义一词并非一刀切，不同企业有着不同的定义。而这些定义的一致性对企业内部的运营至关重要，如果定义不一致，将会导致混乱和不可靠的数据结果。

• 以客户表为例，诸如添加无客户ID的电子邮件引导这类操作，会导致数据联接出现分歧。在许多组织中，这样的情况并不少见。数据的关联和定义需要基于企业特定的需求和语境。

• 除了数据的定义外，如何将数据映射到企业的语境中也是至关重要的。例如，活跃用户的定义并非简单的登录次数，而是根据企业实际需求和变化来调整的。这种语境化的数据处理需要专业的洞察力和理解。

• 一种解决方案是将人工智能技术（LLM）与企业的语境进行融合，构建语义层以确保数据处理的准确性。语义层定义了诸如净收入、客户类型、用户活跃度等指标，为数据处理提供了明确的框架。

• 通过将LLM与企业语境相结合，可以最大程度地提升数据处理的准确性和可靠性。LLM擅长理解人的意图，并能够根据语义层提供有针对性的数据解读和建议，从而大大提高了数据处理的效率。

• 数据是企业决策的重要基础，而确保数据的可靠性和准确性需要综合考虑技术与业务之间的结合。只有在合适的语境下，数据才能真正为企业所用，成为企业发展的有力支撑。

• 因此，企业在处理数据时，需要注重数据定义的准确性和企业语境的结合，从而确保数据的可靠性和真实性。只有如此，企业才能在竞争激烈的市场中立于不败之地。

数据定义和企业语境：如何确保数据可靠性

数据语义层：为企业带来的正确性与效率

• 在大多数公司，数据看起来就是这个样子，你必须能够处理这些数据，而语义层为你提供了在git中管理这些信息的能力，让你可以将这些信息提供给任何下游服务，用于生成SQL。因此，语义层的核心价值在于正确性。

• 传统的逻辑模型（L alums）强调的是理解，而语义层强调的是正确性。语义层可以保证，每当你计算活跃用户或者计算用户流失时，无论你加入了什么数据、按照什么条件进行了切片，或者进行了何种筛选，你都会使用完全相同的定义，并且可以信任这个数字会被正确计算。

• 总的来说，语义层所提供的核心功能是正确性。语义层对于有效的自助服务非常重要，即使不提及逻辑模型，我想再举几个例子，展示在没有语义层的情况下的一些进展和看起来的样子。

• 一些真实的公司中，使用数据的人员可能需要从某个商业智能服务中下载CSV文件，然后转向Shopify或者recharge等平台下载另一个CSV文件，然后在Excel中进行各种vlookup操作，每周需要花费20小时的时间来获取数据，而这些数据很多时候都存在一些小错误，导致最终结果有误。

• 又或者是仪表盘泛滥的情况，你可能有九种不同部分过时的用户流失或活跃用户定义，这些过时的定义可能有一些是正确的，一些是错误的，对于实际使用商业智能工具的人员来说，很难弄清哪一个是正确的，哪一个是错误的，因此最终还是需要通过邮件向某人求助，因为他们无法确定选到了哪个是正确的定义。

• 甚至如果你有一个技术团队，有能力编写SQL，他们最终也会不得不编写各种特定的SQL来回答问题，因为没有一个框架可以让他们轻松地处理‘嘿，我在这里有这个答案，基于这两个表，而有人刚刚要求我加入第四个表，离这里几个表远’这样的情况，因此只能自己动手编写SQL，这个过程不仅非常困难，而且非常耗时，容易出错，如果你忘记了在连接时需要遵循的一个小规则，那么很快事情就会出错。

• 面对这些挑战，什么才是好的解决方案呢？举个例子，Warby Parker擅长数据分析，他们不仅生产出色的眼镜，而且在数据方面也做得非常好。但是真正使他们表现出色的是，他们几乎所有的数据团队时间都用在构建和完善他们的语义层上，而不是回答各种特定问题。通过正确定义数据连接和度量标准，并与利益相关者合作确保这些度量标准的一致性，这是一种不同的工作方式，依然需要努力，但相比之下，他们的数据团队在回答特定问题上花费的时间要少得多。

• 然而，即使拥有一流的语义层和顶级的数据团队，也不能完全实现自助服务，因为最终你需要能够将这些结果合并在一起。最终用户不知道查找的内容在哪里，如果他们提出一个关于营销支出的问题，然后又问及用户获取方面的问题，这两者在表格中可能不相邻，他们无法找到如何获取这些数据，用户很难在界面上进行导航，这也反映在几乎所有商业智能工具的使用率上，让最终用户真正使用这些工具而不是发邮件询问某人是非常困难的。

• 因此，即使拥有良好的语义层，仍然需要一些额外的框架和工作来实现真正的自助服务。只有当数据分析变得更加智能和易用时，企业才能更好地利用数据带来的收益。

数据语义层：为企业带来的正确性与效率

自助服务分析：开启数据科学之门

• 在当今数据驱动的世界，自助服务分析正成为越来越重要的工具。传统的数据分析方式往往需要不断地向数据团队发送电子邮件询问各种数据指标，效率低下且容易出错。但随着自助服务分析工具的发展，企业能够更快速、更准确地获取所需的数据信息。

• 自助服务分析的理念并非遥不可及，虽然有人认为这仅仅是一个神话，甚至比自动驾驶汽车的出现还要遥远，但事实证明这可能是一个误解。结合了LLMs的理解能力以及语义层的正确性，便形成了上下文，这个上下文恰恰是自助服务分析的奇妙之处。

• 语义层的功能在于纠正LLMs可能出现的幻觉问题，确保数据分析的准确性。而LLM接口的易用性则能解决语义层的复杂性，使得用户能够轻松地提出问题并获取准确的答案。

• 当这两者相结合，自助服务分析就如同与数据科学家交谈般轻松自如。用户可以直接向LLM提出问题，而不必再依赖繁琐的数据团队。这种接口使得自助服务分析变得更加普及和高效，为企业带来了数据分析的全新体验。

自助服务分析：开启数据科学之门

数据科学家的未来：智能语言模型与语义层的结合

• 随着智能语言模型（LLM）和语义层的结合，数据科学家的工作将迎来一场革命。这不仅是一种技术上的进步，更是对数据科学家角色的重新定义。

• 传统数据科学家通常需要花费大量时间回答零散的SQL问题，这种工作让人感到枯燥乏味。但随着LLM和语义层的应用，这些琐碎的工作将会逐渐消失，数据科学家将有更多时间专注于复杂的统计任务和构建定制模型。

• 未来的数据科学家将不再被困在重复性的SQL编写工作中，而是可以运用自己的教育背景和技能来进行更有价值和有意义的工作。他们将可以为企业构建更深层次的语义层，确保模型的正确执行和指标的准确计算。

• 值得期待的是，随着LLM和语义层的普及，数据科学家将能够更好地为企业增加价值，解决更有挑战性的问题，让他们的工作更具成就感和乐趣。这一切也将使企业用户能够更快速地获得答案，享受更优质的体验。

• 总的来说，智能语言模型与语义层的结合将为数据科学家带来一个充满活力和创造力的未来。他们将能够运用自己的专业知识和技能，为企业创造更大的价值，让工作变得更加有意义，为整个行业带来更多的积极影响。

数据科学家的未来：智能语言模型与语义层的结合

Conclusion:

大型语言模型的出现将彻底改变数据分析的方式，为自助分析带来了巨大的机遇和挑战。随着这一技术的不断完善，我们相信自助分析将会成为数据驱动决策的有力工具，推动企业走向成功的道路。

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