主要内容
无论大小，每个企业都拥有大量有价值的数据，可用于做出有影响力的决策。但要提取洞察，通常需要对原始数据进行大量的手动工作，要么由半技术用户（如创始人及产品负责人）完成，要么由专门的（且昂贵的）数据专家完成。
无论哪种方式，要产生实际价值，都必须从数十个电子表格和不同的业务平台收集、整理、更改和提取信息，例如企业的客户关系管理系统、营销技术栈、电子商务系统和网站数据等常见示例。显然，这是一个耗时的过程，其结果可能是旧闻，而非最新的洞察。
引入 vibe 分析
理想的业务解决方案是使用自然语言查询实时数据（而非用 SQL 或 Python 编写代码），让智能系统在后台关联和解析不同的数据源和格式。这就是 vibe 分析，用户只需用简单语言提问，让 AI 承担繁重的工作。用户无需手动处理数据，也无需业务用户花费数小时挖掘隐藏在数据集中的洞察，就能快速获得结果——以文本、图形、摘要的形式，在需要时还可获得详细的细分。
快速准确的数据分析对每个组织都很重要，但对许多组织来说，实时洞察至关重要。例如，在农业领域，Lumo 使用 Fabi.ai 的平台管理大型物联网设备舰队，持续收集遥测数据，并根据整理、标准化和解析后的信息调整其系统。
通过 vibe 分析，Lumo 能立即看到设备性能以及随时间发展的趋势。它引入天气数据，并将设备舰队的性能指标与环境因素相关联。Lumo 构建的数据仪表板不是经过数月编写数据集成例程和前端编码的结果，而是 vibe 分析的结果。
深入了解
对 AI 能力持怀疑态度的人常以 vibe 编码为例，指出可能出现问题的地方，对质量控制和 AI 驱动分析的“黑箱”性质表示担忧。许多用户希望了解结果是如何生成的，有机会检查逻辑、调整查询或调整 API 调用以确保准确性。如果做得好，vibe 分析通过将透明度与严谨性相结合来解决这些担忧。自然语言输入和模块化构建方法使半技术用户（如创始人及产品负责人）能够使用，而底层系统则满足技术团队期望的准确性和可靠性标准。这意味着用户可以信任输出，无论是独立工作还是与数据科学家和开发人员合作。
Fabi 是专门为数据专家和半技术数据用户设计的生成式商业智能平台，将正确的 vibe 分析付诸实践。它生成的代码可以完全隐藏起来，也可以逐字显示并在原地编辑，让半技术用户有机会了解分析在幕后的工作方式，同时允许技术团队验证和微调系统的输出。数据从组织的系统（平台协调连接）流入或上传。由此产生的可操作洞察可以推送到/安排到电子邮件、slack、谷歌表格中，以图形、文本或两者的组合形式显示。
Fabi：一个生成式商业智能平台
Fabi 的联合创始人兼首席执行官 Marc Dupuis 描述了许多组织如何通过在样本数据上测试工作流和查询，然后再进行实际分析来开始使用分析平台。随着用户深入研究数据宝库并测试他们的工作，他们可以检查其真实性，通常是在与更精通技术的人合作的情况下，这要归功于平台对 Smartbooks 的开放、透明视图，以显示幕后发生的事情。它可以在多种语言环境中工作。