GoodData 推出 AI 驅動的 BI 現代化以加速企業分析轉型

(SeaPRwire) –   SAN FRANCISCO, CALIFORNIA – 2026年4月2日 – () – 人工智能驅動的分析與決策智能平台GoodData推出全新AI驅動的商業智能（BI）現代化方案，協助企業突破陳舊的BI環境，同時不影響日常報告運作。此項計劃旨在解決大型企業長期面臨的核心挑戰：如何在現代化分析基礎設施的同時，保留企業已深度依賴的儀表板、關鍵指標與業務工作流程。

GoodData方案的核心創新在於將「業務邏輯」與「呈現層」徹底分離。透過將分散的指標定義萃取並標準化至「受管語義層」，企業不僅能即時提升分析效能，更能為先進AI驅動分析與自動化應用奠定穩固基礎。

已採用該方案的企業團隊報告了早期顯著成果：分析交付週期大幅縮短、因移除多餘或低效計算導致儀表板載入速度提升數倍、跨部門與工具可重複使用的「一致指標庫」。同樣關鍵的是，標準化後的邏輯打造了「可信任的分析環境」，讓AI代理與自動化系統能可靠地查詢數據。

當前許多企業飽受「碎片化分析生態」之苦，BI現代化的需求已迫在眉睫。長期以來，業務邏輯常分散在儀表板、自訂SQL查詢與Excel試算表中，導致系統維護成本高企、治理困難。其直接後果是：企業頻繁遭遇「數據矛盾」「透明度缺失」，甚至對變革的抗拒情緒日益加劇。這種碎片化不僅拖慢決策速度，更嚴重損害了團隊對分析結果的信任。

這些問題已成為企業採用AI的重大障礙。當指標定義不一致或深埋於個別BI工具中時，即使是基礎數據查詢也難以得到可靠答案；缺乏清晰、可解釋的邏輯框架，AI系統根本無法生成可信的決策見解。

GoodData的現代化策略專門規避了「大規模替換BI系統」的風險與延遲。不同於強迫企業「從零重建」，該平台支援「階段性過渡」：在改進底層基礎架構的同時，確保現有儀表板持續運作。AI技術被用於從傳統BI工具中萃取隱藏的業務邏輯、識別失效或未使用的指標、消除重複計算，並在遷移至現代環境前完成邏輯重構。

GoodData創辦人兼執行長Roman Stanek強調：「企業希望現代化，但不願意暫停決策。他們需要一種『既快又穩』的方式——既能加快創新速度，又能對團隊依賴的數據保持信心。透過AI揭示並解決隱藏的複雜性，GoodData讓現代化進程『早期產生價值』，同時降低長期風險。」

GoodData的AI驅動BI現代化流程包含三大核心步驟：1）獨立於儀表板萃取計算規則、數據聯接、過濾條件與指標定義；2）標準化與清理邏輯以削減技術債；3）將所有定義組織在「基於金牌架構（Medallion Architecture）、具完整數據血統」的受管語義層中。隨後，業務邏輯以「分析即程式碼（Analytics-as-Code）」形式部署，轉換為版本控制的YAML檔案，支援測試、審核與快速回滾。

隨著企業從「儀表板導向報告」轉向「AI輔助決策」與「自主智能代理」，「一致性」與「治理能力」已成為關鍵門檻。GoodData的方案透過「單一可信業務邏輯層」，實現了「傳統報告、嵌入式分析、AI驅動體驗」的統一基礎支撐。其最終價值在於：更快的分析開發速度、更強的數據信心，以及一條可擴展的「AI就緒決策智能」之路。

關於GoodData
GoodData是原生AI的決策智能平台，致力於協助企業將「可信數據」轉化為「自信行動」。平台以「受管、可擴展的分析能力」為核心，協助企業將數據見解「運營化」、自動化決策，並將智能直接嵌入產品與業務流程。透過「可組合架構」與「受管語義層」，GoodData確保AI驅動分析始終保持「透明、可審計、與企業數據定義一致」。全球超過14萬家機構與320萬用戶依賴GoodData彌合「數據與決策之間的差距」。