AI生成のダッシュボードはより速い洞察を約束しますが、実際の製品では多くの実装が失敗します。問題はモデルの品質ではありません。それは建築です。

本番環境で対応可能なAI生成ダッシュボードは、分析ライフサイクルの外側で動作しなければなりません。つまり、クエリ生成ではなく意図検出、SQLではなくメタデータ、そして継続的な作成ではなく再利用を重視することを意味します。AIがセキュリティ、ビジネス用語、既存のワークフローを尊重するとき、ダッシュボードは耐久性のある製品資産となります。

このアプローチにより、分析は単発の回答から、ユーザー、テナント、ユースケースを超えてスケールできる組み込み型意思決定サポートへと移行します。

会話型分析は、レポート作成ではなく直接質問をすることで、より速く洞察を得る方法を提供します。これにより製品全体の摩擦が減り、チームが追加のクリックや技術的な手順なしに明確な回答を提供できるようになります。課題は、対話型分析ソフトウェアが外部のAIサービスに依存していることに現れ、それがセキュリティやデータ管理のリスクを生み出します。Revealは、AIを環境内に留め、既存のルールをすべてのリクエストに適用するアーキテクチャでこれを解決しています。自然言語クエリをサポートしつつ、データを露出させない安全で柔軟なレイヤーが得られます。