仪表板的发明是为了解决一个不再存在的问题：如何使数据对不会编写 SQL 的人可见。如今，人工智能可以立即将任何业务问题转化为查询。问题是仪表板是否仍然能增加价值，或者它们是否已经成为不必要的中介。
仪表板问题
仪表板是静态的。他们回答了人们在设计时预期的问题。当用户有不同的问题时（他们总是这样做），他们要么等待数据团队构建新的仪表板，要么放弃。 70% 的企业仪表板每月查看次数少于 10 次。
会话分析：随时随地询问任何问题
对话式分析用“提出任何问题并获得即时答案”取代了“为每个问题设计仪表板”模型。人工智能代理理解自然语言，查询数据，并返回图表、数字或叙述性解释——以最好的方式回答问题。
当仪表板仍然很重要时
仪表板还没有消亡。他们擅长监控：需要每天检查的 KPI 记分卡、需要一目了然的操作显示以及需要固定格式的监管报告。未来是混合的——仪表板用于监控，对话用于探索。
采用曲线
采用会话式 BI 的组织在三个月内发现数据查询量增加了 3-5 倍。并不是因为人们提出了更多问题，而是因为 80% 从未使用过仪表板的员工终于有办法获得他们理解的答案。
要点
- 静态仪表板仅回答预期的问题； 70% 的企业仪表板每月查看次数少于 10 次。
- 会话分析允许用户用自然语言提出任何问题并收到即时图表、数字或叙述性解释。
- 仪表板对于监控已知的 KPI 和监管报告仍然很重要——未来是用于监控和探索对话的仪表板的混合体。
- 采用对话式 BI 的组织发现，在 80% 的从未使用过仪表板的员工的推动下，查询量在三个月内增加了 3-5 倍。
结论
从仪表板到对话式分析的转变代表了自引入自助式 BI 以来商业智能领域最重大的变化。尽早采用对话式分析的组织将获得复合优势：更快的决策、更广泛的数据素养，以及每个团队成员无需等待专家就可以利用数据的文化。
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