概览

• 通过自动化和增强数据分析，Gen AI 可以增强商业智能。

• 人工智能可以帮助工程师更快地响应市场趋势、客户行为或运营挑战。

• 可靠的数据管理策略涉及确保数据的适当性、完整性和隐私性。

人工智能 (AI)已从一个流行词演变为一股变革力量，推动着创新并重塑着企业的运营方式。从系统性能异常检测到加速事件响应和提升软件质量，AI 正在从根本上重塑工程团队构建、部署和管理系统的方式。

人工智能的最大优势之一是它能够充分释放数据的潜力，为工程师提供分析日志和大规模数据集并根据隐藏的洞察采取行动的新方法。人工智能驱动的平台可以大规模分析海量数据，发现隐藏的模式并预测趋势，使企业能够主动解决问题、优化流程并发现新机遇。

根据《2025 年揭示软件开发主要挑战》调查，72% 的技术领导者预计他们将更加重视商业智能 (BI)。通过结合 BI 和 AI，工程团队可以显著提高运营效率、调试能力和可靠性。

为了充分利用 BI 并做出更明智的数据驱动型决策，工程师必须深入了解如何使用 AI 分析数据。本文探讨了如何将 AI 集成到 BI 工作流程中、成功实施 AI 的关键考虑因素，以及组织如何最大限度地发挥 AI 的潜力来推动明智的决策。

生成式人工智能在商业智能中的作用

Gen AI 正在通过自动化和增强数据分析流程，彻底革新商业智能。在传统的商业智能 (BI) 工作流程中，分析师需要筛选海量数据集来识别趋势和相关性，这通常需要耗费大量的时间、精力和技术专业知识。然而，Gen AI 通过使用机器学习算法来识别数据中隐藏的模式和关系，从而加速并简化了这一流程，从而更快、更高效地提供有价值的洞察。

例如，Gen AI 可以分析分布式系统的日志，并创建事件发生前情况的摘要，突出显示模式和贡献模式。AI 还可以审查数据并突出显示工作流程中的瓶颈。此外，AI 还可以评估云使用情况，以识别未充分利用的资源和性能下降。

这些分析以前需要 DevOps 工程师或具备专业技能的站点可靠性工程师 (SRE) 团队来完成，而现在，基于 AI 的嵌入式分析平台允许工程师使用自然语言查询系统状态和趋势。这种便捷性使开发人员和工程师能够在开发生命周期的早期做出基于数据的决策。

Gen AI 的强大之处在于它能够简化洞察生成流程。传统的 BI 工具通常需要专业知识来解读数据并生成报告。相比之下，基于 AI 的嵌入式分析解决方案让所有用户（无论其技术专长如何）都能更轻松地访问和理解数据。通过响应自然语言查询，基于 AI 的工具可以即时提供可视化结果和洞察，使团队能够做出更快、更明智的决策。

人工智能在简化决策中的作用

AI 快速高效地分析数据的能力，有望显著改善组织内部的决策流程。通过实时洞察，AI 能够更快地响应市场趋势、客户行为和运营挑战。因此，工程领导者可以更有信心地做出数据驱动的决策，从而全面提升成果。

人工智能决策的优势远不止于分析速度。根据Slingshot 的数字化工作趋势调查，人工智能正在提升生产力——79% 的员工表示，借助人工智能工具，他们每天可以节省一到两个小时。有了人工智能处理数据分析和报告等重复性任务，员工可以专注于更高层次的战略计划。

工程团队每天都会做出关键决策。借助 AI，工程师可以：

• 在软件故障发生之前进行预测。

• 根据实际的交通模式推荐性能调整。

• 自动化测试覆盖率分析，突出显示风险区域。

• 检测基础设施中的配置漂移或安全异常。

使用人工智能进行商业智能时的关键考虑因素

尽管人工智能潜力巨大，但要充分发挥其在商业智能领域的威力，仍需应对若干关键挑战。许多企业面临的一大障碍是缺乏对人工智能的充分培训和理解。根据Slingshot 的数字化工作趋势调查，只有 23% 的员工认为自己接受了充分的培训，能够有效地使用人工智能。这种知识差距可能会阻碍人工智能工具的成功应用，尤其是在生成有价值的商业洞察方面。

正如 Infragistics 产品开发经理 Zdravko Kolev 指出的那样，人工智能的有效性取决于用户如何巧妙地构建查询。经验丰富的开发人员往往能够通过提出清晰、具体的问题来更有效地利用人工智能，从而获得更深入的洞察。另一方面，经验不足的初级开发人员可能会难以应对模糊的查询，导致给出的答案不够实用或过于笼统。这凸显了培训员工以智能且有针对性的方式与人工智能工具交互的重要性。

为了使人工智能能够生成可靠且有意义的洞察，数据必须井然有序、集中化且易于访问。如果没有适当的数据治理，企业可能会得出不可靠或带有偏见的结论，从而导致决策失误。

结构良好的数据管理策略至关重要，它能确保数据可供分析，并确保其结构化方式能够让AI模型有效处理。企业应该投资可扩展的数据平台，以整合来自不同来源的数据并维护数据的完整性。

另一个关键考虑因素是数据的安全性和隐私性。随着人工智能技术的日益进步，人们对数据泄露和人工智能的道德使用也日益担忧。企业必须实施强有力的安全措施，确保人工智能算法的透明度，并保护敏感的客户和业务数据。解决这些问题将有助于建立人们对人工智能系统的信任，并确保其以负责任和合乎道德的方式使用。

克服挑战，释放人工智能的全部潜力

工程领导者要想成功释放人工智能在商业智能领域的全部潜力，必须采取几个关键步骤：

1. 优先考虑员工培训。企业必须投资持续的人工智能教育和培训项目，以确保员工了解如何有效地使用人工智能工具。这包括培养数据解读技能，以及如何设计特定查询以获得更深入的人工智能洞察。

2. 实施强大的数据管理系统。企业必须投资强大的数据管理系统，以确保数据结构合理、集中化且易于访问。人工智能只有能够访问干净、组织良好的数据才能产生有意义的洞察，企业必须确保其数据治理实践支持人工智能的采用。

3. 解决安全和隐私问题。为了确保对人工智能系统的信任，企业必须解决数据安全和隐私问题。随着人工智能模型在商业智能中变得越来越不可或缺，企业必须采取主动措施保护数据，确保遵守法规并保护用户隐私。这包括实施严格的数据保护措施、定期进行安全审计以及制定人工智能使用的道德准则。

结论

生成式人工智能 (Generative AI) 有望通过提供更快、更准确的数据分析，发掘隐藏的洞察并自动化日常任务，从而改变商业智能和决策。然而，要充分发挥人工智能的潜力，工程领导者必须应对与员工培训、数据管理、隐私和安全相关的关键挑战。通过采取战略性方法应用人工智能，工程师可以释放数据的力量，提高生产力，并在日益数据驱动的世界中保持竞争力。