目前许多数据公司尝试利用chatgpt的能力进行应用创新，其中一个比较重要的功能是通过提示词和自然语言自动生成SQL的功能。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

通过提示词和和自然语言问话，自动生成SQL,而且OpenAI提供了通过自动续写功能，通过自然语言生成SQL，使用简单，不用复杂交互流程，Completion自动续写。

得到的SQL返回如下：

基于该功能，一些成熟的BI产品诞生了一些智能的应用场景：

1、Power BI Q&A 免费供所有用户使用。报表设计者可以使用 Q&A 来浏览数据并创建可视化效果。Q&A 会为字词添加下划线，帮助你了解系统可以识别或无法识别的字词。 蓝色实心下划线指示系统已成功将该词匹配到数据模型中的字段或值。这个设计方案对于开发者很有参考意义。

2、Avanty是一个人工智能驱动的Chrome插件，支持数据分析师在Metabase中的工作。节省生成、编辑和理解SQL的时间。很多功能还在开发中，属于早期产品。

3、Seek.ai 是一个使用生成 AI新数据智能平台，可以在不接触任何底层数据的情况下，为用户提供准确答案,该公司的自然语言界面使业务用户能够提出问题并获得更快的答案，同时减轻数据团队重复编码的负担，简单、准确、安全。

4、Tableau 增强分析。数据问答，通过功能强大的快速界面，“数据问答”能让人们使用自然语言来与数据互动，使用引导式搜索建议就像输入问题一样简单，并且可以立刻获取答案。搜索结果以内容丰富的数据可视化形式显示，让业务用户从数据中获取见解。

数据解释，自动就数据点的值提供由 AI 驱动的解释。基于高级的统计模型将解释整合在现有的工作流中，节省用户的宝贵时间，并让他们从数据中发掘出未能通过其他方式获取的新看法。这种互动功能为分析师和业务用户提供一个起点，以便促进更深入的数据探索。

5、AIHelperBot 使用AI生成、解释或优化SQL查询。不需要SQL知识。就像写一句话一样简单，就像SQL专家一样强大。使用最新的GPT-4人工智能技术，可以在几秒钟内生成SQL查询。输入日常语言并返回SQL查询语句。

6、Generative BI智能数据分析平台。Generative BI融合最新的AI技术和专业业务知识，通过精细统计和分析，全面挖掘数据的潜在价值，为企业决策提供数据化参考。Generative BI支持多维度数据分析，能够从时间、空间、数量、频率、属性等各个角度支持企业用户对数据的灵活探索，实现深度的数据挖掘。

7、Akkio 是一个无代码机器学习平台，使企业能够快速轻松地利用人工智能做出数据驱动的决策并发展业务。该平台使用户能够合并列、汇总记录、重新格式化日期、清理数据和删除异常值，以及从历史数据中进行预测。将数据转化为预测模型，训练自定义的机器学习模型，并使用它做出更智能的实时决策。

以上是目前国外涌现的一些智能化的数据分析平台，虽然部分功能还不是很完善，但是目前BI智能化已经进入到零界点，未来的数据分析师的岗位将会不存在，进而有业务人员自己使用智能化的分析平台进行数据分析。