两年前，人人都在赶着学习 电源 BI 和 Looker Studio。这些技能仍然有价值，但我们构建分析系统的方式正在快速变化。
如今，一旦你的数据库或 IoT 传感器连接好，一个精心构建的提示词就能完成过去需要几天甚至几周才能完成的工作。
AI 可以自动地：
生成仪表板。
识别最重要的 KPI。
选择合适的可视化方式。
构建实时监控系统。
创建针对你运营定制的交互式控制面板。
但这仅仅是个开始。
设想一下，不是一个 AI 在监控你的业务，而是十个。
一个 AI 代理 专攻运营，另一个专注于财务，还有一个监控预测性维护。其他的则观察能源消耗、质量、网络安全、供应链或客户行为。每个 代理 都可以利用最适合其专业领域的 AI 模型。
这些 AI 代理 不只是简单地展示数据，它们会实时持续分析数据、检测异常、识别趋势、生成洞察、推荐行动，并在适当且获得授权的情况下，甚至自动执行响应。
最令人兴奋的部分是什么？
这些仪表板不再需要存在于传统的 BI 平台之中。
它们可以直接嵌入到你自己的 IoT 平台、应用程序或内部系统中，让组织对自己的数据拥有更大的控制权、更强的安全性、更高的可靠性，以及无缝的用户体验。
我们正在从"人看的仪表板"……
……走向"AI 能理解、监控并据以行动的仪表板"。
分析的未来不仅仅是可视化。
它是能够观察、推理并与人类协作、从而做出更快更好决策的智能系统。
而这一切，都始于连接你的数据源或 IoT 传感器--然后给 AI 一个简单的指令。
AI 原生仪表板的时代已经开始。
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总结部分让两年前，人人都在赶着学习 电源 BI 和 looker的重点更加清楚。
难得有人把两年前，人人都在赶着学习 电源 BI 和 looker讲得这么直白。 值得再看一遍。
这篇文章把两年前，人人都在赶着学习 电源 BI 和 looker讲得比一般的AI介绍更具体。
同意作者对两年前，人人都在赶着学习 电源 BI 和 looker的判断，但执行起来还有难度。
我特别喜欢两年前，人人都在赶着学习 电源 BI 和 looker这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。 读完之后还有一些疑问。