Zoho Analytics 推动自助式商业智能的进步，引入 AI 驱动工具 在当今数据驱动的商业环境中，企业越来越依赖于高效的分析工具，以帮助他们从海量的数据中提取有价值的洞察。Zoho Analytics 最近的一次重大更新，标志着其从单纯的报告工具向全面的 AI 驱动商业智能平台的转变。这一更新不仅引入了超过 100 项增强功能，还重点强调了 AI 和机器学习的应用，旨在使复杂的数据分析变得更加便捷和易于理解，适用于各个角色和技能水平的用户。 这一更新的核心是集成了生成性 AI 功能的自助式 BI 使用体验。Zoho Analytics 通过其 AI 助手 Zia 的深度集成，力求使数据分析的民主化更进一步。用户可以通过自然语言查询获得帮助，Zia 提供上下文信息，还能帮助用户触发行动或开发自定义模型。
这一变化不仅让行业高手受益，更让普通员工能够轻松探索和理解准备好的数据集。 Zia Insights 的更新，使其能够在动态背景下提供诊断分析，帮助用户不仅理解当前发生了什么，还能够深入探求事件的原因。这一向“决策智能”的转变，旨在使用户在做出战略决策时，有足够的数据支撑。再加上对多种语言的支持以及与 Microsoft Teams 等流行协作平台的集成，Zoho 希望能够确保用户随时随地都能轻松获取洞察，而不受制于他们日常使用的其他工具。 此外，Auto Analysis 功能的加入，进一步简化了任务，包括自动化指标计算、报告创建和仪表板生成等，可显著缩短用户获得价值的时间。而与 OpenAI 的集成，让 Zoho 用户可以利用公共和专有数据生成更准确、更具上下文相关性的洞察，从而做出更好的商业决策。
Zoho Analytics 最近的更新，另一个重要的模块是数据科学和机器学习工作室，这一功能旨在无缝集成机器学习到分析工作流程中。这将使技术用户如数据科学家和非技术用户如商业分析师能够在没有大量编码的情况下，构建和部署自定义的机器学习模型。通过这项技术，企业组织能够跳出描述性分析的框架，利用预测建模和预测分析，挖掘更深层次的前瞻性洞察。 在更新的特性中，还有 AutoML（无代码模型构建助手）和 Code Studio（高级用户的 Python 编码环境），确保各类技术水平的用户都能参与开发和使用机器学习模型。这种广泛的访问权限，不仅促进了企业内部的协作，也使得各个职能团队都能更好地利用分析工具。 对于不同的组织角色，Zoho Analytics 的更新也提供了有针对性的益处。
数据分析师能够在数据科学和机器学习工作室获得更强大的工具，帮助他们构建自定义模型并自动化日常工作，从而腾出更多精力去进行战略思考。商业分析师则可以利用 Zia 的自然语言处理功能，以更为直观的方式进行数据交互。对于 IT 架构师而言，他们将更好地控制数据集成与治理，而平台的可扩展性使得与其他 BI 工具的集成更加顺畅。高管们也能够通过 BI Fabric 获得来自多个 BI 应用的关键洞察，形成集中视图。 尤其对于市场营销团队而言，Zoho Analytics 的增强数据管理和 AI 驱动洞察功能，将使得他们能够整合来自不同来源的数据，追踪活动表现，识别高效群体。通过理解趋势背后的原因，营销人员能够更好地做出数据驱动的决策，从而优化营销活动，提升业绩。
Zoho 在商业智能领域的投入和发展，反映了其长期的愿景。从 2009 年作为 Zoho Reports 起步，到如今功能强大的 Zoho Analytics，Zoho 积累了多年的自动化、低代码开发和 AI 的投资。这样的进步使得 Zoho Analytics 成为一个智能、直观的解决方案，能够令更多用户和各类规模的企业简化复杂的数据分析过程。 此外，这些改进无疑将帮助 Zoho Analytics 在竞技激烈的市场上更具竞争力，让更多的“公民数据科学家”能够有效地利用数据，而不需要掌握深厚的技术知识。Zoho 在提供先进的 AI 和机器学习能力的同时，依然保持其在自助式 BI 方面的优势，展现了强大的市场适应能力和前沿技术的整合能力。 总的来说，Zoho Analytics 的这次重大更新，将为企业用户提供强大的工具，以支持他们在快速变化的商业环境中做出数据驱动的决策。
随着 AI 和机器学习技术的广泛应用，未来的商业智能将不仅仅是数据的呈现，更是通过深入分析和理解数据，推动企业向前发展的强大动力。随着 Zoho 的不断创新和发展，企业用户将能够更多地享受到智能化和便捷化的数据分析体验。
