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生成式 BI 通过提供无代码、Nlq 和聊天机器人等功能，让每个人都能获取数据。这使得数据分析师和运营团队能够快速响应客户趋势和新机遇。

例如，在线零售商可以使用生成式 BI 来分析购物车和产品数据，从而优化电子邮件活动。相比之下，如果没有生成式人工智能，传统家具制造商可能很难理解地区差异和客户偏好。

生成式 BI 通过提供超越标准分析的 AI 驱动洞察来改善决策。帮助公司发现机会并改善客户体验。

例如，医疗保健提供商可以准确预测预约取消并优化员工时间表以提高效率。如果没有生成性人工智能，同一家提供商可能难以有效地分析数据。

生成式人工智能在 BI 中的重要性
生成式人工智能改善了商业智能的决策能力。洞察和可操作的信息。

公司可以使用生成式 BI 有效地分析客户行为。这包括有关在线零售商的购物车、产品捆绑和电子邮件活动的信息。

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例如，家具制造商可以使用生成式人工智能来识别区域偏好并个性化电子邮件优惠。医疗保健提供商可以分析预约取消情况以改进客户保留策略。

这种数据洞察的民主化改善了战略决策和客户保留率。生成式人工智能使团队能够专注于更高价值的任务，例如战略决策和新兴机会。

这种决策灵活性有助于增长团队在竞争中保持领先。通过自助服务分析和生成商业智能中数据洞察的民主化来提高运营效率。

生成式BI的优势
改善决策过程
生成式人工智能可以通过揭示数据中的模式和趋势来改善商业决策。这有助于分析营销数据，了解客户行为，并就策略、产品和客户获取做出明智的决策。