现在数据真是多到处理不过来，不管是企业还是个人，每天都要面对一大堆数据。怎么从这些数据里快速挖出有用的信息，帮着做对决策，这是大家都在关心的事。而AI数据分析，尤其是对话式BI，就像给咱们搭了座桥，能更方便地看透数据里的门道。那到底什么是AI数据分析？它有啥不一样的地方？咱们先把这些弄明白，再一起来看看2025年六款热门的对话式BI工具到底怎么样。
《商业智能应用白皮书5.0》深度洞察BI现状和发挥数据应用价值的关键，并基于此提出专业建议，以帮助企业推动决策改善、推进企业数字化转型，白皮书中不少观点可以给大家的数据工作立项带来一些参考>>>https://s.fanruan.com/s2j0z
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一、什么是AI数据分析简单来说，AI数据分析就是把人工智能技术用到数据分析这块儿。说白了，就是让计算机能像人一样理解数据、分析数据。传统的数据分析可能得靠人写代码、设计算法，不光得有专业技术，还特别费时间精力。但AI数据分析靠机器学习、自然语言处理这些技术，能自动挖掘、分析、解读数据，不用人手动操作太多。你有啥想知道的，直接用平常说话的方式问，系统就能给你答案，不用再绕那些技术弯子。
展开剩余89%二、AI数据分析的特点1.自然语言交互
这是AI数据分析最显眼的特点。用户不用学那些复杂的查询语法，也不用练操作技巧，就用平时说话的方式跟系统聊就行，轻松就能拿到数据和分析结果。哪怕是对数据库查询语言一窍不通的人，想了解市场份额、客户满意度这些，直接用自己的话问，系统也能很快回应。这种交互方式其实就是把技术门槛给拆了，让更多人能用上数据分析。
2.智能理解和推理
AI数据分析系统不只是能“听”懂话，还能明白话里的意思和真实意图。它不光能回答简单的问题，还能自己做些推理和分析。比如你问“这个季度销售额怎么降了”，系统会去分析相关数据，找出可能的原因，像竞争对手是不是出新产品了，市场需求有没有变，然后把分析和建议一起告诉你。这种能力其实就是帮用户多挖一层，不只是给数据，还给数据背后的原因。
3.实时性和高效性
AI数据分析能实时处理问题，很快给出结果。现在做生意节奏多快啊，有时候就差那几分钟的决策时间，实时的数据和分析结果太重要了。比如管理层开着会，突然想知道某个产品的销售情况，系统马上就能把数据和分析拿出来，不耽误做决定。这种高效性其实能帮企业抓住不少机会，不至于因为等数据而错过时机。
4.个性化体验
系统会根据用户的角色、平时关注啥、之前聊过啥，提供不一样的服务和推荐。不同的人关心的数据肯定不一样，销售可能天天盯着客户和订单，财务更在意成本和利润，系统就会根据这些，优先给他们展示相关的分析和报表。不用每个人都去翻一大堆不相关的东西，能省不少事。
三、六款工具测评工具一：FineChatBI产品介绍
FineChatBI是一款企业级一站式AI数据分析与处理平台。它给企业提供了一套功能强、操作简单的数据分析解决方案。说白了，它就像一个智能数据分析师，能帮企业打通各个业务系统的数据，从数据提取、整合，到清洗、加工，再到可视化分析和仪表盘展示，一站式全搞定，不用再东拼西凑好几个工具。FineChatBI产品通过AI驱动的对话式交互，打破了传统BI工具的使用壁垒。它能够使业务人员，即便不具备深厚的数据背景，也能轻松地通过简单的对话，查询和分析数据。这种无缝的数据查询和报告生成功能，极大地降低了企业员工使用BI的门槛，同时提升了决策效率。FineChatBI以其强大的自助分析和智能化的功能，帮助企业的每一位员工都能成为数据驱动决策的参与者，实现真正的“人人都是数据分析师”>>>https://s.fanruan.com/1e2iv
功能特点
1）基于FineBI能力底座的企业级BI能力
数据准备更简单 多表分析更高效 计算逻辑更智能 权限配置更省心图：FineChatBI-基于FineBI能力底座的企业级BI能力
2）输入联想与模糊匹配
高质量的问答配置：
规则模型预读问题 模糊字段触发联想 二次确认命中精准图：FineChatBI可以实现输入联想与模糊匹配
3）意图解析与调整
一键切换图表类型 开放图表生成规则 自由切换指标口径 调整过程结果更准图：FineChatBI可以实现意图解析与调整
4）思路拆解与推荐问题
分析思路全透明 模糊语义好对齐 自动返回最优解 推荐问问次优解图：FineChatBI可以实现思路拆解与推荐问题
5）多轮问答
记录上文连贯提问 替换维度问得出来 新增指标也能有数图：FineChatBI可以实现多轮问答
6）归因分析与报告
异常发现又准又快 智能解释问题所在 自定义维度也支持 大模型帮你写报告图：FineChatBI可以实现归因分析以及撰写报告
7）生成仪表板
一键生成仪表板 二次分析可编辑 团队共享与协作 业务分析能闭环图：FineChatBI可以实现生成仪表板
对话之间，数据不再高冷，“人人都是数据分析师”不再是一个空洞的口号
BI产品终极目标是“让人人都是数据分析师”，奔着这个目标BI产品持续演进，并发展出不同的产品形态，以满足不同场景的数据需求，有报表式BI满足企业管理层固定看数的需求；自助式BI满足业务分析师自助分析的需求；对话式BI满足普通业务人员的即时查数与分析需求。
优缺点
优点方面，首先是易用性强，自然语言交互加上简洁的界面，普通业务人员很快就能上手，不用专门培训很久。其次是功能全面，从数据处理、分析，到可视化、预测，该有的功能基本都有，能满足企业不同的数据分析需求。再者是智能性高，智能洞察和预测能给企业实实在在的建议，帮着做决策。还有就是数据安全有保障，用了多种安全技术，企业数据的安全和隐私不用担心。 缺点的话，就是处理一些特别复杂的数据分析任务时，可能需要技术人员做些配置和优化。不过好在产品一直在升级，这个问题正在慢慢解决，以后普通用户自己也能处理更复杂的任务。适用人群
FineChatBI适合各种规模的企业和不同行业的用户。大企业能用它整合多个业务系统的数据，做全面的分析和决策支持；中小企业也能用，它的易用性和成本优势，能让企业很快实现数据驱动决策。不管是数据分析师、业务人员，还是管理人员，都能用它解决自己的数据分析需求，你懂我意思吗？不用再分角色找不同的工具了。
工具二：TableauAskData
产品介绍
Tableau是做数据分析软件很有名的公司，TableauAskData是他们推出的对话式BI功能，就集成在Tableau的数据分析平台里。用户用自然语言查数据、生成可视化报表，都能在这个平台里完成，不用来回切换。
功能特点
跟Tableau的生态结合得特别好，用惯了Tableau的用户，用这个功能会很顺手，不用重新适应新环境。可视化效果也延续了Tableau的优势，生成的图表和报表做得好看又直观，让人容易看懂。响应速度也快，用户用自然语言提问后，能很快得到分析结果，不用等太久。
优缺点
优点就是可视化能力确实强，图表做得漂亮，而且跟Tableau其他功能融得好，已经在用Tableau平台的用户用起来很方便。但缺点也挺突出，价格比较高，对于小企业或者预算不多的用户来说，可能不太划算。
适用人群
所以它更适合已经在用Tableau平台的企业和用户，尤其是那些对图表好不好看、清不清晰有高要求的用户。
工具三：PowerBI Q&A
产品介绍
PowerBI是微软出的商业智能工具，PowerBI Q&A是它的对话式查询功能，能让用户用自然语言跟PowerBI里的数据互动。
功能特点
它最大的特点是跟微软的生态结合得特别紧，像Office365这些产品，都能无缝对接，用户在自己熟悉的微软环境里就能做数据分析，不用再学新的操作方式。操作也简单，对微软产品熟的人，很容易上手。而且用户社区特别大，里面有很多人分享经验，遇到问题去社区里问，一般都能找到解决办法。
优缺点
优点就是跟微软生态的集成度高，用起来顺手，容易学会，社区里的支持也多。但在处理复杂数据分析和理解语义方面，能力就稍弱一些，遇到绕点弯的问题，可能就处理得不太好。
适用人群
比较适合用微软产品生态的企业和用户，特别是那些想在Office环境里直接做数据分析的人，用起来会觉得很方便。
工具四：Qlik Sense Natural Language Search
产品介绍
Qlik Sense是Qlik公司的数据分析平台，Natural Language Search是它的对话式搜索功能，用户能用自然语言搜数据、分析数据。
功能特点
它的关联分析能力很突出，能发现数据之间的各种联系，帮用户挖得更深，不只是看表面数据。交互式体验也做得不错，用户能随时调整分析方向，一步步探索数据，发现更多信息。
优缺点
优点就是关联分析这块儿确实强，能把数据之间的关系理得很清楚，交互式体验也让人觉得方便。但缺点是学起来有点难，对初学者来说，可能得花不少时间才能熟练用起来。
适用人群
更适合那些对数据关联分析有高要求的企业和用户，还有就是已经有一定数据分析基础的人，用起来会更顺手。
工具五：Thought Spot
产品介绍
Thought Spot是专门做对话式BI的公司，他们的产品就是让用户用自然语言快速查数据、做分析。
功能特点
它的分析方式很特别，是搜索式的，用户想查什么，就像在搜索引擎里搜东西一样输入问题就行，不用学复杂的操作。实时分析能力也很强，能处理大规模的数据，很快给出结果，不用等半天。
优缺点
优点就是搜索式的分析方式很新颖，用起来像平时上网搜东西一样简单，实时处理大规模数据的能力也让人满意。但定制化能力相对弱一些，想按企业特别细致的需求改功能，可能不太容易。
适用人群
比较适合需要实时处理大规模数据的企业和用户，还有就是喜欢用搜索方式跟系统互动的人，用起来会觉得很顺手。
工具六：Sisense AI
产品介绍
Sisense是个商业智能平台，Sisense AI给它加了对话式分析功能，能帮用户更轻松地做数据分析、做决策。
功能特点
它的AI辅助分析功能很实用，能靠人工智能给用户一些分析建议和数据洞察，不用用户自己一点点琢磨。数据准备也简单，能很快把数据整理、整合好，不用在前期准备工作上花太多时间。
优缺点
优点就是AI辅助分析确实能帮上忙，给的建议挺实用，数据准备起来也高效，能省不少事。但在可视化定制方面有局限，想把图表改得特别符合自己的审美或需求，可能不太容易。
适用人群
更适合那些想靠AI帮忙做数据分析，而且希望数据准备能快点搞定的企业和用户。
四、选型总结综合来看，这六款工具各有特点，得根据企业的实际情况选。
五、Q&A常见问答1.对话式BI工具都能处理哪些类型的数据？
一般来说，主流的对话式BI工具能处理的data类型不少，包括数据库表里的结构化数据，还有文本、图像这些非结构化数据。不过不同工具的处理能力不一样，像FineChatBI能连多种数据源，结构化数据处理得很好；非结构化数据方面，有些工具能做简单文本分析，但能力比较有限。所以选的时候，得看看自己企业的数据类型，工具能不能处理好。
2.使用对话式BI工具需要具备编程知识吗？
大部分对话式BI工具就是为了降低门槛设计的，就是让不懂编程的人也能用，所以一般不用懂编程。像FineChatBI用自然语言交互，用户像聊天一样说需求就行。但要是想用些高级功能，或者处理特别复杂的分析场景，可能得懂点数据分析的基础知识，不过也不用写复杂代码，听着是不是很熟？其实就是想让更多人能用上，不用被技术拦住。
3.如何选择适合自己企业的对话式BI工具？
选的时候得综合考虑好几方面。首先看预算，不同工具价格差得挺多，得在预算范围内挑。然后看功能能不能满足需求，比如要不要强的可视化、能不能连自己企业的数据源。易用性也很重要，员工得能快速上手，不然买了也用不起来。还有技术支持和服务，遇到问题能不能及时解决。
比如企业已经在用微软的东西，那PowerBI Q&A可能更合适；要是特别看重数据关联分析，QlikSenseNaturalLanguageSearch可能更对胃口。而FineChatBI因为功能全、易用性强，适合大多数企业，不管是啥角色的人用着都方便，你懂我意思吗？
发布于：湖南省