GoodData推出AI驱动的BI现代化以加速企业分析转型

(SeaPRwire) –   加利福尼亚州旧金山——2026年4月2日——()——AI驱动的分析与决策智能平台GoodData推出了一种全新的AI驱动型商业智能(BI)现代化方法，旨在帮助企业摆脱老旧的BI环境，同时不影响日常报告工作。该举措解决了大型组织长期面临的一个挑战：如何在现代化分析基础设施的同时，保留企业已依赖的仪表板、指标和工作流程。

GoodData方法的核心是将业务逻辑与展示层分离。通过将指标定义提取并标准化到受治理的语义层中，组织可以立即提升性能，同时为先进的AI驱动分析和自动化奠定基础。

采用AI驱动型BI现代化的团队报告的早期成果包括：分析交付周期显著加快；由于移除了冗余或低效的计算，仪表板加载速度大幅提升；以及可跨部门和工具复用的一致指标。同样重要的是，标准化逻辑创建了AI代理和自动化系统可以放心查询的分析环境。

随着许多企业在碎片化的分析生态系统中挣扎，BI现代化的需求变得日益迫切。随着时间推移，业务逻辑往往分散在仪表板、自定义SQL查询和电子表格中，导致系统维护成本高昂且难以治理。因此，组织经常遇到数据冲突、透明度有限以及对变革的抵制日益增强等问题。这种碎片化不仅减缓了决策速度，还削弱了对分析的信任。

这些挑战对AI的采用构成了严重障碍。当指标定义不一致或嵌入在单个BI工具深处时，即使是基本问题也难以可靠地回答。没有清晰、可解释的逻辑，AI系统无法产生可靠的见解。

GoodData的现代化战略旨在避免大规模BI替换带来的风险和延迟。该平台不强迫组织从零开始重建，而是支持分阶段过渡——在改进底层基础的同时，保持现有仪表板的正常运行。AI被用于从遗留BI工具中提取业务逻辑，识别失效或未使用的指标，消除重复，并在将计算迁移到现代化环境之前对其进行重构。

“企业希望在不暂停决策的情况下实现现代化，”GoodData首席执行官兼创始人Roman Stanek表示，“他们需要一种既能加快步伐，又能对团队依赖的数据保持信心的方法。通过使用AI揭示并解决隐藏的复杂性，GoodData实现了能够早期交付价值并降低长期风险的现代化。”

GoodData的AI驱动型BI现代化流程包括：独立于仪表板提取计算、连接、筛选器和指标定义；标准化和清理逻辑以减少技术债务；以及将定义组织在基于medallion架构（具有完整数据血缘）的受治理语义层中。然后，业务逻辑以“分析即代码”的形式部署，转换为版本控制的YAML文件，支持测试、审查和快速回滚。

随着企业越来越多地从以仪表板为中心的报告转向AI辅助决策和自主代理，一致性和治理变得至关重要。GoodData的方法创建了一个单一、可信的业务逻辑层，可从同一基础支持传统报告、嵌入式分析和AI驱动的体验。其结果是更快的分析开发、对数据更强的信心，以及通往AI就绪型决策智能的可扩展路径。

关于GoodData
GoodData是一个原生AI决策智能平台，旨在帮助企业将可信数据转化为自信的行动。GoodData专为受治理、可扩展的分析而构建，使组织能够将见解落地实施、自动化决策，并将智能直接嵌入产品和业务流程中。凭借可组合架构和核心的受治理语义层，GoodData确保AI驱动的分析保持透明、可审计，并与企业数据定义保持一致。全球超过14万家组织和320万用户依赖GoodData来弥合数据与决策之间的差距。