Databricks kündigt die Einführung von „Databricks AI/BI“ an, einer neuen Art von Business-Intelligence (BI)-Produkt, das darauf abzielt, Analysen und Einblicke für jeden in einem Unternehmen zu demokratisieren.
Databricks-AI/BI bietet zwei sich ergänzende Funktionen: Dashboards, eine KI-gestützte Low-Code-Schnittstelle zur Erstellung und Verteilung schneller, interaktiver Dashboards, und Genie, eine Konversationsschnittstelle zur Beantwortung von Ad-hoc- und Folgefragen über natürliche Sprache. Beide werden von einem zusammengesetzten KI-System unterstützt, das kontinuierlich aus der Nutzung des gesamten Datenstapels eines Unternehmens lernt, einschließlich ETL-Pipelines, Lineage und anderer Abfragen. Auf diese Weise kann AI/BI komplexe Fragen präzise und automatisch beantworten, ohne dass eine vorherige Einrichtung oder Modellierung wie bei herkömmlichen Tools erforderlich ist.
AI/BI stellt einen bedeutenden Schritt in Richtung echter Self-Service-BI dar und erweitert die Arten von Analysen, die alltägliche Benutzer durch einen AI-first-Ansatz durchführen können, erheblich. Die Intelligenz von AI/BI wird durch die Databricks Data-Intelligence-Platform ermöglicht, die nativ integriert ist, um einheitliche Governance, Lineage, sicheren Austausch und blitzschnelle Leistung für alle Datengrößen zu bieten.
Ermöglichung von Self-Service durch generative KI
Mit den heutigen BI-Tools können Unternehmen über Berichte und Dashboards einen grundlegenden Zugang zu Daten erhalten, aber sie können nur die spezifischen Fragen beantworten, für die sie entwickelt wurden. Änderungen der Daten oder der Geschäftsbedingungen werfen ständig neue Fragen auf, die das knappe Fachwissen von Data-Scientists und Analysten erfordern. In letzter Zeit hat die BI-Branche versucht, dieses Problem mit generativer KI zu lösen, indem sie einem herkömmlichen BI-Stack große Sprachmodelle (LLMs) hinzufügt. Diese Versuche haben sich jedoch in der Praxis nicht bewährt. Der Ansatz, dieses Problem zu lösen, indem man eine Reihe von Fragen in natürlicher Sprache an LLMs weitergibt, um einen Ausführungsplan zur Beantwortung solcher Fragen zu generieren, ist grundsätzlich begrenzt, da reale Anwendungsfälle voller nuancierter Geschäftsfragen mit unübersichtlichen Daten und schlecht definierter Semantik sind. Letztendlich können „Bolt-on AI“-Lösungen zwar überzeugende Demos liefern, sind aber nicht in der Lage, mit echten Fragen und Daten zu arbeiten.
„Eine wirklich intelligente BI-Lösung muss die einzigartige Semantik und die Nuancen eines Unternehmens verstehen, um Fragen für Geschäftsanwender effektiv zu beantworten“, sagt Ali Ghodsi, Mitbegründer und CEO von Databricks. „Wir glauben, dass dies einen anderen Ansatz erfordert als die bisherige Entwicklung von BI-Software – einen Ansatz, der ein KI-System in den Mittelpunkt der Architektur stellt und darauf ausgelegt ist, die Stärken der KI-Systeme zu nutzen und ihre Schwächen zu ergänzen, um die Herausforderungen des Verstehens und Lernens dieser Nuancen zu bewältigen. Die Einführung von AI/BI ist ein Schritt zum Aufbau eines solchen Systems.”
Jenseits von „Bolt-on“ LLMs: AI/BI ist ein zusammengesetztes AI-System für die Analytik
Das Herzstück von AI/BI ist ein zusammengesetztes KI-System, das ein Ensemble von KI-Agenten einsetzt, um über geschäftliche Fragen nachzudenken und nützliche Antworten zu generieren. Jeder Agent ist für eine begrenzte, aber wichtige Aufgabe zuständig, z. B. Planung, SQL-Generierung, Erklärung, Visualisierung und Ergebniszertifizierung. Diese Agenten werden auch von anderen Komponenten unterstützt, wie einem Subsystem für das Ranking von Antworten und einem Vektorindex. Zusammen bieten sie Argumentationsfähigkeiten, die weit über jedes einzelne monolithische Modell hinausgehen.
Das System ist so konzipiert, dass es kontinuierlich lernt und seine Leistung auf der Grundlage des menschlichen Feedbacks verbessert. Wird dem System beispielsweise die Definition eines abgewanderten Kunden mitgeteilt, nutzt AI/BI dieses Wissen nicht nur, um ähnliche Anfragen zu beantworten (z. B. abgewanderte Kunden in EMEA im Vergleich zu APJ), sondern auch, um die Abwanderungsrate zu berechnen oder die Bedeutung der Kundenbindung abzuleiten. KI/BI behält dieses Wissen über eine einzelne Analyse oder Konversation hinaus bei, um immer besser zu werden, ähnlich wie ein menschlicher Analytiker. Darüber hinaus lernt AI/BI von anderen Informationen über die Daten eines Unternehmens in der Databricks-Plattform, wie ETL-Pipelines, Lineage, Popularitätsstatistiken und andere Abfragen der Daten.
Dieses System verfügt über zwei komplementäre Schnittstellen:
- AI/BI Dashboards: eine KI-gestützte Low-Code-Dashboarding-Lösung, die die konventionellen BI-Funktionen enthält, die die Benutzer zur Beantwortung einer festen Reihe von Geschäftsfragen erwarten würden; und
- AI/BI Genie: eine Dialogschnittstelle, die die zugrundeliegenden Daten und die Semantik auf der Grundlage menschlicher Rückmeldungen kontinuierlich erlernen und auf der Grundlage ihrer logischen Fähigkeiten eine viel breitere Palette von Geschäftsfragen beantworten kann, während sie gleichzeitig zertifizierte Antworten auf die von den Datenteams festgelegten Abfragemuster liefert.
Databricks AI/BI baut auf der Data Intelligence Platform auf und ist eng mit dieser integriert. Die Vorteile umfassen:
- Unified-Governance und Lineage: AI/BI ist tief in den Databricks-Unity-Catalog Er folgt demselben Governance-Framework, und alle globalen Richtlinien, die von Administratoren festgelegt werden, gelten auch für AI/BI. Und dank der Lineage-Funktion von Unity-Catalog können Datenproduzenten oder Administratoren beobachten, wie ihre Datenbestände in AI/BI verwendet werden, und Endbenutzer können ihrer Analyse mehr Vertrauen schenken, da sie die Herkunft ihrer Datensätze bis zur Datenaufnahme zurückverfolgen können.
- Gemeinsame Nutzung, ohne neue Benutzerlizenzen: AI/BI ist direkt in die Databricks IAM-Plattform integriert, die direkt mit IDPs wie Entra-AD oder Okta zusammenarbeitet, um eine sichere Freigabe zu ermöglichen.
- Preis-Leistungs-Verhältnis: AI/BI ist eng mit Databricks SQL-Data-Warehouses und der Photon-Engine integriert, die einzigartige Optimierungen enthalten, um leistungsstarke Interaktionen zu ermöglichen. Sie bietet ein branchenführendes Preis-Leistungs-Verhältnis für Datenmengen von Megabytes bis Petabytes.
- Keine Datenextraktion erforderlich: AI/BI erfordert folglich keine Extraktion der interessierenden Datensätze in eine separate BI-Engine, was zu einer besseren Aktualität der Daten und einer einfacheren Verwaltung führt.
„Bei SEGA wollen wir die Welt mit kreativen, innovativen Erlebnissen unterhalten, und Datenintelligenz spielt eine wichtige Rolle beim Erreichen dieses Ziels. Wir nutzen Databricks AI/BI, um Entscheidungsträger dabei zu unterstützen, Ad-hoc-Fragen zum Kundenverhalten in Echtzeit zu stellen, ohne auf unsere Datenexperten angewiesen zu sein, die Dashboards und Abfragen erstellen müssen. Jetzt können unsere Teammitglieder detaillierte Einblicke in Spielverkäufe und Gameplay-Daten erhalten, indem sie einfach in natürlicher Sprache fragen“, sagt Felix Baker, Head of Data Services bei SEGA Europe. „AI/BI wird es uns ermöglichen, Daten zu demokratisieren, die Produktivität zu steigern und die Geschwindigkeit der datengesteuerten Entscheidungsfindung bei SEGA zu erhöhen, was es uns ermöglicht, uns auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist: die bestmöglichen Spielerlebnisse für unsere Spieler zu schaffen.“
AI/BI ist für alle Databricks SQ- Pro- und Serverless-Kunden enthalten. AI/BI Dashboards ist allgemein verfügbar; Genie ist ab heute in der öffentlichen Vorschau verfügbar. Für beide Produkte fallen neben den Kosten für Warehouse-Computing keine zusätzlichen Lizenzgebühren an.
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