偶数发布对话式数据分析平台Kepler,会聊天就会数据分析

来源:实况网 2024-05-29 09:15:19
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2024年5月23日,偶数科技发布了对话式数据分析Kepler。Kepler基于自研的专有数据分析领域大模型,率先实现了AI原生自然语言对话能力,让用户可以通过对话交互进行数据分析,无论是数据查询、图表生成,还是指标分析、归因分析,都可以通过对话实现,是大模型领域数据分析类垂直应用。

针对数据分析场景中用户面对的主要痛点,如业务用户门槛高、需求排队时间长、分析能和时效差,Kepler一站解决全部问题。Kepler赋能用户降本增效,学成本降低约200倍,取数效率提升约1500倍,提供秒级响应和延迟。

简单易用,零门槛上手让更多业务用户快速用起来

大语言模型的技术飞跃,让用户从图形交互 (GUI) 逐渐转向对话交互 (CUI),Kepler实现了AI原生自然语言对话能力,让用户可以通过对话交互进行数据分析,为用户带来颠覆的数据分析体验。

易用带来学成本大幅降低,相比传统BI、指标等培训至少一两周,用户在10分钟内就可以轻松驾驭Kepler,一线业务用户学成本降低上百倍

从市场专员到金牌销售,从活动运营到财务主管,Kepler帮助企业内更多人、更主动、更活跃的用起来。

不懂SQL,也能取数:业务用户全流程自助分析

用户在Kepler的帮助下,还可以通过自然语言完成取数分析,实现“全员取数用数”的企业数据文化。

此外,Kepler自带低门槛、零代码、拖拽式的数据工厂模块和数据集成工具,用户无需技术背景就可以轻松上手,避免因业务变更需求和IT反复修改导致需求不断延期,大幅提升数据开发效率。由此,业务侧大量长尾取数需求都可以通过Kepler轻松满足,零成本提高取数效率。

实时分析,极速查询:全员在线开展数据分析

Kepler结合偶数自研计算引擎,通过多活主节点、存算分离技术,支持数万员工同时进行复杂分析查询,分析结果秒级响应,无需担心用户量激增导致的负载压力。同时,通过实时湖仓数据底座,让用户可以实时取数,实时分析,让决策者能够在最短时间内做出最优的商业决策。

偶数对话式数据分析Kepler有哪些技术优势?

可信赖:准确率高

无论是趋势分析、活动复盘还是财务指标解读,准确、可信都是数据分析的基石。在大模型“幻觉”频出的市场环境中,偶数自研的专有数据分析领域大模型准确率高,可以提供完美的结果可解释。结合企业本地数据资产,以及偶数多年来在数据库内核研发的丰富经验,让企业用户可以完全信赖AI分析结果,Kepler让企业对数据价值不迷茫,对商业决策有信心。

高并发:全员在线数据分析

偶数率先创新支持分析型负载超高并发,多活主节点和计算节点水扩展的同时,保证完备的查询服务和集群的高可用,企业内部数万用户可同时在线使用复杂查询访问同一份数据。

能:查询秒级响应

Kepler可以面向PB级大数据的查询,内置的计算引擎将硬件能发挥到极致,分析结果秒级响应。

Kepler功能盘点:七大模块一站式赋能决策

Kepler整合规划在数据分析领域的既有模块,形成6+1的能力矩阵,即1个对话式数据分析,联动指标管理、标签管理、报表管理、数据可视化、数据加工、应用开发等6个模块。

智能取数

传统数据库查询需要精通SQL语法,对非技术用户是一大挑战。Kepler对话式数据分析模块内置指标模式、SQL模式能根据用户的取数需求自动切换,识别用户在分析场景下的实际需求,帮助用户找到所需的数据或指标。业务侧大量、临时的取数需求通过智能取数即可满足,零边际成本。

SQL生成

Kepler通过自然语言生成SQL的创新功能,为用户提供全新的查询交互方式。通过将用户的自然语言提问翻译成SQL语法,使用户能够更加灵活地定制和修改SQL,满足个化的数据需求。

多轮对话交互

凭借大语言模型的天然优势,Kepler能够联系上下文语境进行数据分析、指标计算、图表生成。无论是复杂的业务场景、历史数据,还是特定的行业术语,用户都可以像与真人交流一样,提出问题,陈述需求。这不仅让数据分析更贴用户的真实需求,还通过连贯的数据分析体验让用户更全面地了解数据之间的关系,深入挖掘数据背后的业务信息。

指标查询

通过向Kepler提问查询既有指标,或者通过自然语言直接进行SQL查询计算得到结果,如“上个季度销售额是多少”、“各个产品线的盈利情况如何”,满足非专业用户对具体指标快速响应的需求,打破数据分析的技术隔阂。

归因分析

归因分析是解读数字背后故事的关键。Kepler通过直接提问的方式,让不同业务用户能够在不了解数据结构和分析方法的情况下,迅速掌握数字的成因和业务变化的规律,从而降低了数据分析的门槛,让数据解密不求人。

图表生成

Kepler颠覆了传统数据分析工具的使用模式,用户无需在复杂的图表设置中反复尝试。通过自然语言生成的图表,比如饼状图、柱状图,用户能够直观地理解业务趋势,轻松驾驭数据之美,直观的图表交互让数据探索方式成为有趣的工作体验。

大模型在数据分析领域的落地和应用,将降低用户的交互门槛,让业务部门更容易、更主动、更活跃地使用分析工具。真正做到了释放企业数据价值,为企业降本增效。

偶数对话式数据分析Kepler,乘势而上,与用户共同驾驭数据分析大模型的未来。

 

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