在GenAI（生成式人工智能）时代，用户期望更加个性化、对话式的数据体验。无论我们是否意识到，我们的大脑正在被重新塑造。例如，你有多久没有查阅参考书来寻找答案了？甚至你在Google上的在线搜索行为也在发生变化。
你可能已经注意到，在谷歌上你不再需要浏览一长串的搜索结果了。相反，你现在很可能直接阅读出现在搜索结果首页、搜索栏下方的AI生成的答案。对于接下来的问题，你可能会从列出的其他常见问题中选择，或者回到熟悉的搜索栏。不管怎样，这些结果都是根据你的搜索模式和具体查询个性化提供的。只需要问，你就能得到答案。
传统的仪表板（dashboards）往往提供的是一个标准化的视图，这可能忽略了用户的个体差异性和独特需求。随着技术的发展，特别是生成式AI的应用，人们越来越期待能够获得更加定制化的体验，这意味着数据呈现方式需要更加灵活和适应个人的需求。
这种变化反映在人们越来越习惯于与智能系统进行自然对话的方式互动，而不是依赖于静态的报告或是固定的查询模式。用户现在可以更加自然地提出问题，并期望得到即时且个性化的响应。这种趋势要求数据分析工具不仅要能够处理大量的数据，还需要能够以更加人性化的方式提供洞察，使得数据不仅易于理解，而且能够直接关联到用户的特定场景和需求上。为了满足这一需求，未来的仪表板设计需要考虑如何整合AI技术，使之能够支持更加动态和交互式的用户体验，让每个用户都能从数据中获得对他们来说最有价值的信息。
回到谷歌改变搜索引擎结果页面格式变动，这种变动是有原因的，它类似与于你和ChatGPT这样的聊天机器人交谈时所获得的对话式AI体验。你提出一个问题，然后通过后续问题继续深入，直到获得关键性的洞察——这就是用户希望与数据交互的方式。然而，这与传统仪表板提供的静态体验形成了鲜明对比。仪表板没有考虑到每个业务用户的独特性。没有两个数据分析师会以相同的方式使用数据，因为他们对业务的看法和理解并不相同。他们试图解决的挑战是复杂多变的。为了优化成功的机会，业务用户需要量身定制的个性化数据洞察来满足他们的特定需求。
传统的仪表板忽视了这一点，把每个观看者都当作原始请求者的复制品对待，而这个请求者也有更新的需求希望看到。一刀切的方法无法满足现代业务用户的需求，并且还伴随着高昂的好奇心成本！简而言之，仪表板过于僵化、反应迟缓且通用性太强，无法为最需要它们的人创造有意义的商业价值。
是时候进化了，拥抱GenAI在数据和分析中的灵活性和增强的操作性吧。对话式BI从个性化的答案、无限制的互动性和自动化的洞察，到对话式搜索、可嵌入性以及多模态的数据体验——这才是用户想要的工作方式。增强生产力和更深层次洞察所带来的影响将不言自明，这是仪表板永远无法做到的。
在GenAI时代，数据的力量不再局限于静态的展示和单一的解读，而是转变为一种动态、交互且个性化的资源，深刻影响着我们的工作方式和决策过程。随着技术的不断进步，我们见证了从被动接受信息到主动探索知识的转变，这种转变不仅提升了我们的工作效率，更激发了我们对数据背后故事的深度挖掘和理解。
对话式BI将不仅仅是数据的展示器，而是成为我们思维的延伸，帮助我们更好地洞察市场趋势、优化业务决策、以及实现个人和组织的持续成长。通过整合生成式AI技术，这些工具将能够理解我们的需求、预测我们的疑问，并在我们最需要的时候提供精准的答案和见解。
在探讨GenAI（生成式人工智能）如何重塑数据体验的过程中，DataFocus作为一款先进的商业智能（BI）数据分析系统，为我们提供了一个生动的案例。DataFocus不仅融合了生成式AI的先进技术，还以其独特的功能和优势，引领着数据分析领域向更加个性化、对话式的方向发展。
DataFocus通过其自然语言处理技术，使得用户能够以更加自然、直观的方式与数据进行交互。用户不再需要编写复杂的查询语句或依赖固定的报表模板，而是可以直接通过自然语言提问，系统便能迅速理解并返回相关的数据洞察。这种对话式的搜索体验极大地降低了数据分析的门槛，使得即便是非技术背景的用户也能轻松上手，从数据中获取有价值的信息。
