隨著DeepSeek在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，BI（商業(yè)智能）工具正經(jīng)歷一場(chǎng)前所未有的變革。本文從數(shù)據(jù)分析的角度出發(fā)，深入探討了DeepSeek對(duì)BI工具的影響，分析了其在優(yōu)化交互方式、降低數(shù)據(jù)分析門檻方面的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也指出了其在業(yè)務(wù)理解上的局限性。

這個(gè)春節(jié)，相信所有人都感受到了DeepSeek的熱浪，它在一片驚呼聲中席卷了各行各業(yè)。語言大模型自ChatGPT問世后大家已經(jīng)不陌生，但DeepSeek的獨(dú)特之處在于它具備更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿?，仿佛一個(gè)智者在思考，使得回答更具說服力。所以，推理大模型成了當(dāng)下最炙手可熱的話題。

現(xiàn)在，很多軟件產(chǎn)品都已經(jīng)集成了DeepSeek，數(shù)據(jù)領(lǐng)域最明顯的就是BI產(chǎn)品。我相信，它很快會(huì)滲透到各種數(shù)據(jù)產(chǎn)品線。關(guān)于DeepSeek的話題很多，但今天先聚焦數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域——這是各家企業(yè)最關(guān)注的，也是和大家切身利益最相關(guān)的領(lǐng)域。畢竟，在數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析是每家企業(yè)都繞不開的普適性工作。

我先拋個(gè)結(jié)論：你需要冷靜一下。當(dāng)然，我的文章不會(huì)無依據(jù)地下結(jié)論，很多讀者認(rèn)可我的分析接地氣、客觀，所以今天也會(huì)辯證地來看待DeepSeek。畢竟，大家都坐不住了，很多產(chǎn)品開始瘋狂宣傳自己接入DeepSeek后的“卓越”能力。

語言大模型的文章我以前已經(jīng)分析過不少了，有興趣的讀者可以翻翻歷史文章。這次之所以要再聊大模型，是因?yàn)镈eepSeek是當(dāng)前中國領(lǐng)先的推理大模型，在長文本理解、數(shù)學(xué)推理、代碼生成等方面表現(xiàn)突出。這點(diǎn)大家已經(jīng)感受到了，但很多人對(duì)它的推理能力仍然感到困惑，所以這個(gè)優(yōu)勢(shì)點(diǎn)必須重點(diǎn)拆解一下。

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那么，推理大模型的推理能力到底來源于哪里？

首先，必須明確一點(diǎn)：推理 ≠ 思考，推理的本質(zhì)是“概率匹配”。DeepSeek的推理能力主要依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它并不像人類一樣具備真正的“邏輯思考”能力，而是基于統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行概率推理。它學(xué)習(xí)了大量文本、數(shù)學(xué)公式、代碼、SQL語句等數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上訓(xùn)練出概率分布模型，回答問題時(shí)，本質(zhì)上是根據(jù)已有數(shù)據(jù)推測(cè)最可能的答案。

當(dāng)然，DeepSeek的訓(xùn)練過程中，還結(jié)合了多種技術(shù)架構(gòu)，并且通過人類反饋不斷優(yōu)化，使得回答更符合用戶預(yù)期。但這并不意味著它真正“理解”了問題。

所以，分析它的推理能力時(shí)，我們必須記?。耗Ｐ筒⒉痪邆渲鲃?dòng)思考的意識(shí)，它所有的推理能力都源于深度學(xué)習(xí)，而模型本身是有局限性的——它的上限取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和范圍。

這意味著，我們?cè)诳吹酵评泶竽Ｐ蛢?yōu)秀能力的同時(shí)，也要看到它的局限性。

比如，它缺乏因果推理能力。DeepSeek可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)“某產(chǎn)品銷量在冬季可能下降”，但它無法真正理解“因?yàn)樘鞖庾兝?，消費(fèi)者偏好發(fā)生變化”這種業(yè)務(wù)邏輯。

再比如，它容易受訓(xùn)練數(shù)據(jù)的限制。語言大模型的答案依賴于已有數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)存在偏差或缺失，它也會(huì)得出錯(cuò)誤結(jié)論。比如，我們讓DeepSeek分析一家公司財(cái)務(wù)報(bào)表，它可以計(jì)算利潤率、資產(chǎn)負(fù)債比等指標(biāo)，但如果要判斷該公司是否會(huì)面臨財(cái)務(wù)危機(jī)，它可能無法結(jié)合市場(chǎng)環(huán)境、管理層決策、行業(yè)周期等復(fù)雜因素做出精準(zhǔn)判斷。

所以，DeepSeek的推理能力并非真正的“智能”，更像是一個(gè)高效的“數(shù)據(jù)助手”，能加快信息處理，但無法替代人類的邏輯思考。它仍然延續(xù)了我們此前分析ChatGPT時(shí)的工具屬性，但不得不承認(rèn)，它比前代大模型又向前邁了一步，幻覺率進(jìn)一步降低了。

理解了推理大模型的推理能力后，我們?cè)賮砜此鼘?duì)BI工具的影響。DeepSeek到底給BI帶來了哪些變化？

BI工具一直是企業(yè)數(shù)據(jù)分析的重要工具，推理大模型對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響，首先體現(xiàn)在BI產(chǎn)品的升級(jí)。不可否認(rèn)，有了推理大模型的加入，BI工具在“智能化”上確實(shí)向前走了一步，但本質(zhì)上，它依然沒有突破BI的核心局限。

DeepSeek最大的貢獻(xiàn)是優(yōu)化了BI的交互方式，降低了數(shù)據(jù)分析的門檻，讓非技術(shù)人員也能更輕松地獲取數(shù)據(jù)。

比如，業(yè)務(wù)人員可以直接用口語查詢數(shù)據(jù)：“請(qǐng)給我2023年各地區(qū)的銷售增長率?！盌eepSeek會(huì)自動(dòng)生成SQL并執(zhí)行查詢，甚至還能基于BI數(shù)據(jù)自動(dòng)歸納分析，提供總結(jié)性結(jié)論，減少人工整理數(shù)據(jù)的時(shí)間。它還能自動(dòng)生成可視化分析圖表或儀表盤，讓數(shù)據(jù)更直觀。歸根結(jié)底，它讓數(shù)據(jù)查詢、整理、展示的效率得到了大幅提升。

那么，BI產(chǎn)品集成推理大模型后，有沒有局限性？

前面我們已經(jīng)分析了推理大模型的本質(zhì)——它的推理能力來源于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，而不是對(duì)業(yè)務(wù)的理解。所以，BI產(chǎn)品集成DeepSeek后，仍然存在一個(gè)根本問題：它不理解業(yè)務(wù)背景。

這里必須說清楚，真正的數(shù)據(jù)分析，不是簡單地對(duì)數(shù)字進(jìn)行加減乘除，而是分析“業(yè)務(wù)”。數(shù)據(jù)的核心價(jià)值在于解讀業(yè)務(wù)邏輯，而這恰恰是大模型最大的短板。它可以告訴你某產(chǎn)品銷量下滑，但不知道這是供應(yīng)鏈問題、市場(chǎng)需求變化，還是競(jìng)爭對(duì)手搶占市場(chǎng)所致。數(shù)據(jù)背后的問題，不能靠大模型推理出來，它只能提升數(shù)據(jù)基礎(chǔ)解讀的效率，但無法提供真正的業(yè)務(wù)決策支持。

有人說，DeepSeek可以生成預(yù)測(cè)模型，但預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這就是它的最大局限。網(wǎng)上已經(jīng)有很多DeepSeek的測(cè)評(píng)，大家都認(rèn)可它在多個(gè)方面表現(xiàn)出色，但如果要將通用大模型應(yīng)用于商業(yè)場(chǎng)景，企業(yè)需要的是個(gè)性化的私有數(shù)據(jù)，這個(gè)問題就從大模型本身轉(zhuǎn)移到了企業(yè)自身。而數(shù)據(jù)問題，才是當(dāng)前企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的最大痛點(diǎn)，并不會(huì)因?yàn)橐豁?xiàng)新技術(shù)的出現(xiàn)而立刻得到解決。

所以，很多產(chǎn)品集成DeepSeek是好事，但并不意味著它就實(shí)現(xiàn)了“智能化”或“自動(dòng)化”。企業(yè)的數(shù)據(jù)從生產(chǎn)到真正成為生產(chǎn)要素，中間涉及多個(gè)環(huán)節(jié)，而許多前沿技術(shù)只能參與其中的一部分。像BI這樣的工具，本質(zhì)上仍然是提升效率的工具，而不是替代專業(yè)人士的解決方案。這也是為什么企業(yè)仍然需要數(shù)據(jù)運(yùn)營官、業(yè)務(wù)分析師等崗位。如果AI真的能完全替代這些職能，那現(xiàn)在市場(chǎng)上早該出現(xiàn)大規(guī)模崗位裁撤，但現(xiàn)實(shí)是，AI替代的往往只是一些初級(jí)、標(biāo)準(zhǔn)化的工作，而深度思考、依賴經(jīng)驗(yàn)的崗位，依然不可取代。

說到這里，很多人會(huì)關(guān)心：哪些崗位會(huì)被替代？

像初級(jí)數(shù)據(jù)處理工程師、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)人員、數(shù)據(jù)可視化工程師等，這些偏技術(shù)、重復(fù)性較高的工作，確實(shí)容易被替代。但真正有價(jià)值的，仍然是能把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值的人，也就是數(shù)據(jù)運(yùn)營人員，而不是單純的數(shù)據(jù)分析師。這也是為什么我一直強(qiáng)調(diào)，大家應(yīng)該關(guān)注業(yè)務(wù)能力和思考能力，而不是一味追求技術(shù)技能。很多代碼類的工作，現(xiàn)在已經(jīng)可以被AI直接取代，語言大模型教你、代替你寫代碼，已成現(xiàn)實(shí)。

所以，回到文章主題，DeepSeek確實(shí)沖擊了數(shù)據(jù)領(lǐng)域，但在BI產(chǎn)品的集成上，我們?nèi)匀灰３掷潇o。要看到它的強(qiáng)大功能，更要清楚它的局限性，只有這樣，才能正確看待各種“DeepSeek賦能XX，業(yè)務(wù)被顛覆”之類的商業(yè)信息。