Avi Perez，Pyramid Analytics 的联合创始人兼首席技术官，解释了 IBM watsonx 的整合到 Pyramid Analytics GenBI 解决方案中，如何帮助将大量数据转化为可操作的洞察并做出明智的决策
所有业务都依赖于数据，但许多组织难以获得关键的洞察分析。这是一个老生常谈的故事：所有部门都需要最新、准确的数据来做出正确的战术和战略决策。然而，大多数团队成员缺乏所需的技术技能。联系数据团队请求报告意味着需要等待数天甚至数周，因为此类任务不断被堆积到本已超负荷工作的团队的案头。在这种现实情况下，各部门需要做出艰难的选择。可以等待数据提供，这可能导致错失机会和疏忽；也可以在没有数据的情况下向前推进，根据直觉做出决策。
依靠数据团队作为 BI 报告的中间人，对于业务用户和数据团队来说都很令人沮丧，尤其是当数据分布在多个存储库，并且在每个系统上都以不同方式进行表示时。决策过程中尚未开发和充分利用的宝贵数据洞察，也降低了竞争力和敏捷性。
Pyramid Analytics 一直在为客户面临的最大挑战寻找创新解决方案。随着大型语言模型 (LLM) 和生成式人工智能 (gen AI) 的兴起，我们看到了改变业务用户处理数据方式的机会。
这就是我们打造生成式商业智能 (GenBI) 的原因：一款革命性的人工智能驱动解决方案，可支持非技术用户通过自己的语言描述他们的分析需求，并在几秒钟内实现复杂请求的洞察分析和数据可视化。
在与 IBM 销售团队和 IBM Build Lab 团队进行了一些初步探索会议后，我们决定将 IBM watsonx.ai 加到我们的堆栈中。IBM 在我们的办公室召开了一整天的研讨会，帮助团队快速了解产品。这对于在我们的团队之间建立联系非常有用，我们在项目的早期阶段继续与 IBM Build Lab 团队的专家合作。
IBM® watsonx 的自然语言（无论是书面还是口头）理解能力，可支持 Pyramid 解读用户意图，即使问题是采用非技术术语或模糊语言提出。
其结果是，用户可以从全天 24 小时待命的专家数据分析师那里获益，即使是最复杂的问题，也能在 30 秒内得到回复。
虽然我们开发的 GenBI 与 LLM 无关，但我们嵌入 watsonx.ai 是有令人信服的理由的。其中一个主要优势是 watsonx 可以本地部署或在私有云中部署，从而实现私有沙盒环境，同时保持源数据的高度安全。
通过与 IBM 的合作，我们已经开始为客户提供出色的结果。即使是技术水平最低的用户，GenBI 也能显著提高数据采用率，提供更高的投资回报率和业务价值。它还能让数据团队腾出时间来处理重要的战略项目，而不是繁琐的工作。
我们将 IBM 视为生成式 AI 领域的主要参与者，而我们的 watsonx 平台之旅才刚刚开始。
生成式 BI 将彻底改变分析、使数据民主化并为组织的所有成员带来宝贵的洞察分析，我们将继续利用 watsonx.ai 的力量来实现这一目标。
Pyramid Analytics（ibm.com 外部链接）可辅助组织释放数据的全部潜力。Pyramid 的业务和决策智能平台使业务用户能够快速、轻松地分析复杂数据集，无需外部技术支持。通过利用 AI 和高级分析，该公司可将原始数据转化为可操作的洞察分析，帮助企业做出明智的、数据驱动的决策，从而加速增长并提高效率。
关于作者
Avi Perez 是 Pyramid Analytics 的首席技术官兼联合创始人。除了实现公司的长期技术路线图外，Avi 还负责监督公司战略和公司研发工作的各个方面。在 Pyramid 之前，Avi 是美国信息学公司 Urix 的联合创始人，并成为在线分析最新进展的行业权威。
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插图中的客户示例展示了客户使用 IBM 产品的方式，以及他们可能已取得的结果。实际性能、成本、节省情况或其他结果可能因具体运营环境不同而异。