1. 什么是GenBI ？
GenBI，即生成式商业智能（Generative Business Intelligence），是指将生成式人工智能（GenAI）、尤其是大语言模型（LLM）与传统商业智能（BI）深度结合的新一代数据分析范式。GenBI 允许用户通过自然语言（文本或语音）与数据进行交互，无需掌握 SQL、数据建模或复杂的 BI 工具操作，即可实现数据查询、分析、报表和可视化的自动生成。其核心是“用对话方式分析数据”，大幅降低数据分析门槛，实现“人人皆可 BI”。
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2.为什么需要 GenBI ？
在当今数据驱动的商业环境中，企业面临着数据量爆炸式增长与分析能力不足的矛盾。在零售、金融、医疗保健和制造业等在内的多个行业领域，传统 BI 工具虽然功能强大，但操作复杂、门槛高，往往只服务于少数数据专家，例如数据分析师，导致大多数业务用户难以及时获得所需的数据洞察，企业的数据价值未能充分释放。此外，业务部门频繁的临时分析需求使BI团队负担沉重，数据响应周期长，影响业务决策效率。
GenBI（生成式商业智能）的出现，正是为了解决这些痛点。它通过生成式 AI 和自然语言处理技术，让用户可以用日常语言直接提问，自动生成 SQL、报表和可视化结果，实现真正意义上的自助分析和数据民主化。这样，业务人员无需依赖数据团队即可快速获得洞察，数据团队也能将精力投入到更高价值的工作中。GenBI 还打破了数据孤岛，使各部门能够在统一平台上安全地访问和分析多源数据，提升了企业整体的数据驱动决策能力。
总之，GenBI 让数据分析变得像“对话”一样简单，极大降低了数据使用门槛，加快了洞察获取速度，帮助企业在激烈竞争中实现更高效、更智能的运营和决策。
3. 亚马逊云科技上 GenBI 实现路径与差异对比
亚马逊云科技提供了三种典型的 GenBI 实现路径，分别面向不同技术层级和业务场景。
- Amazon Q in QuickSightAmazon Q in Redshift基于 Bedrock + RAG 的 RetailBI 方案
3.1 Amazon Q in QuickSight
定位：业务用户自助分析平台，面向非技术用户提供开箱即用的生成式 BI 能力
GenBI 功能点：
1、全新的报表构建&分析体验：
- 使用自然语言构建或调整可视化效果：业务分析师能够通过简单描述需求来快速生成可视化效果，并一键将其添加到分析仪表板中。通过自然语言描述和”Build for me”菜单选项，简化可视化效果的编辑流程，快速实现可视化效果格式的调整。使用自然语言创建计算字段：用户只需描述所需计算，自动生成相应的表达式语法，用户可在添加到计算前进行审核，大大简化了计算字段创建过程。
2、AI 报表解读
- 自然语言问答：轻松用日常语言向数据提问并获得智能、可视化的回答，实现真正的对话式数据分析体验，大大降低了数据分析的技术门槛。增强型问答：通过集成 Amazon Q Business，在多视觉化数据回答中融入业务上下文和摘要洞察，使用户不仅能看到数据可视化结果，还能理解其业务含义，从而实现更全面、更有深度的数据分析体验。自动生成仪表板的执行摘要：自动从仪表板数据中提炼关键见解，为决策者提供简洁明了的数据概述，使他们无需深入分析复杂的可视化图表即可快速把握核心业务信息。
- 数据故事生成：枯燥的数据点转化为连贯、有意义的业务叙述，通过引人入胜的叙述方式呈现复杂数据分析结果，帮助业务用户解释数据并分享洞察。非结构化数据增强数据故事：自自动整合 Amazon Q Business 的摘要信息到 QuickSight 数据故事中，并且同时支持用户上传自有文档，增添额外叙述背景和上下文，结合结构化和非结构化数据源生成更完整的叙事。
- Scenarios –分析复杂数据模式：通过智能体情景分析功能，将复杂分析问题分解为步骤并执行，以便深入研究数据。能够简化先前的分析结果的修改、扩展和重用。
适用场景：
- 业务用户自助分析（如市场部制作促销效果报告）高管实时查看数据故事（如董事会业绩简报）客户门户嵌入交互式分析（如 SaaS 产品数据面板）
优势：
- 开箱即用，无需开发企业级安全合规（数据不出账户）支持复杂交互（多轮追问、可视化定制、复杂计算字段自动生成、数据故事生成）
3.2 Amazon Q in Redshift
定位：数据仓库层的自然语言 SQL 生成工具
GenBI 功能点：
- 自然语言转 SQL：用户可用英语在对话界面直接描述数据需求，系统自动生成对应的 SQL 语句，无需手写代码。上下文感知能力：利用数据库连接信息、当前 schema、用户及团队查询历史、表和字段描述等上下文信息，优化 SQL 生成准确性。自定义业务逻辑支持：支持通过自定义表描述、字段注释、主外键定义和样例查询，增强 AI 对企业特定数据模型和业务逻辑的理解。对话式交互体验：在 Redshift Query Editor 中通过聊天界面与 AI 交互，实时获得 SQL 建议和结果，提升数据探索体验。
适用场景：
- 数据工程师/分析师快速探索 Redshift 数据SQL 优化建议与自动化数据仓库自助查询
优势：
- 专为 Redshift 优化，生成 SQL 符合最佳实践支持自定义上下文（如三部分命名规范）查询历史用于模型持续优化
3.3 基于 Bedrock + RAG 的 RetailBI 方案
定位：行业定制化 GenBI 解决方案，支持复杂业务逻辑与混合数据
GenBI 功能点：
- SQL 代码生成与说明：通过自然语言提问，自动生成优化 SQL 代码，并附带逻辑解释。增强检索架构 (RAG)：结合行业知识库（如促销规则、商品分类）和向量检索（通过 OpenSearch），提升 SQL 生成的准确性和业务适配性。结果可视化：对返回的数据结果进行一定程度的可视化设置，生成理想的图表形式。复杂任务拆分：理解您的问题，并将其拆分成若干项具体而明确的子任务。之后大模型会对每项子任务生成 SQL 代码并执行，并返回所有结果。
适用场景：
- 行业定制化分析要求高高安全要求的私有化部署需要多种模型选择
优势：
- 高度可定制，适配行业术语和逻辑支持混合数据源（文档 + 数据库）灵活扩展（如集成 Lambda 函数调用外部 API）
3.4 方案差异对比
亚马逊云科技 GenBI 方案覆盖从标准化到深度定制的全场景需求，企业可根据数据复杂度、技术能力和业务目标灵活选择。
*前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务仅在亚马逊云科技海外区域可用，亚马逊云科技中国仅为帮助您了解行业前沿技术和发展海外业务选择推介该服务。
参考链接
- Generative BI capabilities in Amazon QuickSightAmazon Q in RedshiftGuidance for Retail Analytics using Generative AI on AWS
本篇作者
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