資料電臺: 與資料交流的商務平臺
行業動態
資料電臺（Numbers Station）是一家新創公司，利用大型語言模型（LLM）來提供資料分析平臺，並於今日推出了首個基於雲端的產品：名為「資料電臺雲端」（Numbers Station Cloud），當前處於早期存取階段。透過這項服務，企業中的幾乎任何使用者都可以使用資料電臺的聊天介面來分析其內部資料。
技術創新
與其他類似工具專注於將自然語言查詢轉換為 SQL 等資料庫語言不同，資料電臺團隊認為這種方法有其局限性，部分原因在於通用的 LLM 無法理解特定公司的執行方式、資料結構和內部人員如何指稱特定的資料物件。
技術挑戰
資料電臺共同創始人兼 CEO Chris Aberger 表示公司一直在大量的工程資源上開發其所謂的語義目錄。這個目錄本質上是公司指標和定義的自動化編輯源，對每個公司都是具體的（並且不在公司之間共享）。他描述語錄是“一個龐大的東西”，例如確保模型對「迴圈收入」的定義與公司對該術語的使用方式相一致。
未來展望
資料電臺的整體願景遠遠超出了推出的聊天服務示範。Aberger 表示：“我們所做的，基本上是為分析構建一個 AI 平臺。這是應用之一[...]。作為一家公司，我們正在努力追求更大更廣泛的目標，這是我們正在解決的各種不同資料問題的一部分，例如：如何以第三方資料源豐富我的資料？我如何執行一些更經典的算法，比如模糊匹配等？在這個平臺上，你幾乎可以無約束地延展。”
企業針對 Numbers Station 的評價
資料電臺已經簽署了幾家財富 500 公司客戶，包括全球房地產服務公司瓊斯朗凱萊（Jones Lang LaSalle）等。瓊斯朗凱萊的 Work Dynamics Technology 執行長 Sharad Rastogi 表示：“資料電臺是結構化資料的企業 AI 的前沿。”他指出：“我們對 Numbers Station 的可靠和引人入勝的平臺印象深刻。它在我們使用時不斷學習，讓我們的資料團隊發現並取證對於推動重要業務成果的假設。”
資料交流-引領商務創新
思考
資料電臺的創新展示了科技如何推動商務創新。它透過大型語言模型實現了自然語言介面，使非技術性使用者能夠直接與資料進行交流，為企業決策提供更直觀和高效的解決方案。
社論建議
對於企業來說利用資料電臺進行資料分析和商務決策，可以提升效率和準確性。同時資料電臺的思路和技術也值得其他資料相關領域的專業人士和創業者深入研究和借鑑。
