近年来，数据分析行业经历了多次重大变革，每一次变化都深刻地影响着企业的决策流程和数据处理方式。如今，随着人工智能特别是大型语言模型（LLM）技术的迅速崛起，以及无服务器计算架构的普及，数据分析正在迎来又一次革命，这一次的变革不仅改变了技术本身，更重塑了数据团队的协作模式和效率。数据、计算和大型语言模型的结合，为实现“思维速度般的分析”提供了坚实基础，引领我们跨入一个全新的分析时代。数据分析的演变背景不难理解。我们正处于所谓的“伟大解耦”（Great Decoupling）时代，这一趋势强调摆脱对传统基础设施的依赖，实现零基础设施的灵活数据处理。以往，大多数数据分析依赖复杂的集群和虚拟机，这不仅提高了操作门槛，也增加了维护成本。
如今，通过无服务器计算——无论是基于云函数还是浏览器端运算——配合高效的数据格式如Apache Parquet，以及如DuckDB等高性能分析引擎，数据分析不仅更快捷，也更便捷。这种架构革新让分析师无需管理底层资源，仅凭一套轻量级的工具，即可完成以往需要庞大硬件支持的复杂数据处理任务。大型语言模型的引入为数据分析注入了新的活力。过去，人工智能在代码辅助生成方面已有诸多应用，但由于缺乏对数据上下文的深入理解，生成的代码和分析结果往往存在偏差甚至错误。当前的突破在于让LLM真正“知晓”数据的结构和内容，从而显著降低虚假信息（一般称为“幻觉”）的产生。这种数据感知能力，使得AI不仅能生成符合业务逻辑的查询，还能协助人类分析师快速发现并修正代码中的问题，更重要的是推动了分析流程的智能化。
Fused团队的发展理念便体现了这一点，他们把代码执行作为验证环节，借助实时运行引擎让用户在同一工作流中识别和修复错误，大幅提升分析的准确性和效率。同时，虽然AI能够生成大量可能的数据查询和可视化图表，但最终的价值依然来自于人类分析师对问题的洞察与引导。AI的介入使“提出正确问题”变得更加重要，人与AI的有效协同成为推动数据决策智能化的关键。在此背景下，一个新兴概念“Vibe Analytics”开始崭露头角。该理念受到Andrej Karpathy提出的“Vibe Coding”的启发，即借助LLM快速生成代码原型。而Vibe Analytics则是将类似的氛围应用到数据分析领域，强调基于真实数据、结合AI驱动的分析创作，让团队能够更快地创建仪表盘和分析报告，并轻松共享。
Vibe Analytics强调数据驱动下的AI分析创作有几大核心特点。首先是数据真实性保障，要求LLM真正链接现有数据，避免生成脱离实际的错误结果。其次，分析工具必须与企业现有的数据和计算环境紧密集成，确保AI不仅仅是代码编辑器，更是具备文件读取、实时分析能力的智能辅助。最后，始终保留人类的参与和监管，保证分析过程中的合理性和业务适配。通过Vibe Analytics，企业得以实现高效、灵活、多维度的数据洞察。未来的数据分析工作中，分析师、数据工程师与数据科学家依然不可替代；然而，AI的加持无疑使他们的创造力和工作效率达到新的高度。
随着这场变革的推进，数据分析的门槛将进一步降低，更多领域和人才将享受到数据驱动决策的红利。展望未来，数据分析的格式将趋于多样且无缝集成。无服务器计算的快速响应能力与LLM强大的语义理解结合，将使得交互界面更加自然，人机协同更加顺畅。团队成员可以通过自然语言直接查询数据，AI辅助生成复杂的分析报告，并即时反馈数据异常或趋势变化，实现真正的“思维速度”分析。此外，随着技术成熟，安全和合规问题也必将得到更多关注和解决，保证企业数据的安全性和隐私保护不被忽视。尤其是在金融、医疗等敏感行业，智能分析的推进必须建立在严格的合规框架内。
总结来看，数据分析正在经历一场深刻的变革，人工智能和无服务器计算的结合开启了前所未有的数据交互新方式。以Fused等公司为代表的新兴企业通过打造数据感知的AI分析工具，推动了分析效率和准确性的双重提升。Vibe Analytics的兴起预示着未来分析工作的转型，即更注重基于真实数据的快速探索与创作，充分发挥人工智能与人类智能的协同优势。对数据团队而言，拥抱这一趋势意味着更高的生产力和更广阔的发展空间。对企业而言，这意味着决策的智能化和响应市场的敏捷性将大大增强，助力在竞争日益激烈的商业环境中抢占先机。随着技术和理念不断演进，数据分析将不仅是技术任务，更是企业战略创新的核心驱动力。
。
![The Kraken Revealed [video]](/images/56DFBD6F-40FB-4FD3-BA0B-293432727462)
