多年来，每家公司都在追逐成为“数据驱动型”企业的愿景，您也不例外，并进行了相应的投入。您成功地收集了海量信息，并坚信那些关键业务问题的答案就蕴藏其中。

问题在于，对于您组织中的大多数人而言，这些数据依然难以触及。

为了得到一个简单的答案，高管或团队成员不得不提交工单，等待忙碌的数据分析师生成报告，并祈祷当最终拿到结果时，这些信息还没有过时。等拿到回复时，采取行动的最佳时机可能早已错失。

这根本不是数据驱动，而是被数据拖了后腿。

是时候扭转这一局面了。

试想一下，如果公司里的每个人，无论是运营经理还是营销主管，只需使用简明的日常语言提问，就能获得所需的具体且准确的答案，那会是怎样的情景？

在使用 AI 赋能的分析时，最严重的错误莫过于完全依赖 AI 从零开始编写数据查询。

这些强大的 AI 模型会尝试将复杂的自然语言问题转换为原始 SQL 代码，但往往会出错。它们需要知道具体的业务情境，才能生成准确的结果。

“收入”的正式定义是什么？什么才是真正的“活跃客户”？

语义层可以将这些定义标准化，确保任何提问者每次都能获得以相同方式计算得出的答案。

有了这个基础，AI 的工作发生了彻底的改变。

AI 只需理解用户的问题，并将其与预构建、经认证的正确定义相匹配。

系统会执行正确的逻辑，确保计算结果既一致又可信。这种业界领先的方法可将自然语言查询中的数据错误减少高达三分之二。

此外，答案不必局限在单一的 BI 工具中。通过 Workspace 原生集成，团队可以直接在 gChat 等工具中提出问题。或者，您也可以使用 Conversational Analytics API，将可信答案直接呈现于团队已在使用的任何应用中。借助此 API，分析师可以创建和管理连接到数据的智能体，利用 LookML 和 Knowledge Catalog（以前成为 Dataplex）等工具中的业务情境来检索数据、生成图表，并以通俗易懂的语言提供分析洞见。

当您消除技术壁垒，让数据可通过对话即时访问，您赋能的将不仅仅是少数分析师，而是在整个组织内激发一种充满好奇心与行动力的文化。关键的业务对话从诸如“上季度销售额是多少？”这样的回顾性问题，转变为前瞻性战略：

“我们能做些什么，才能让下个季度的表现更好？”