2023年高考作文题出炉，北极九章的“考卷”，你打几分？
全国甲卷作文题目：
人们因技术发展得以更好地掌控时间，但也有人因此成了时间的仆人。这句话引发了你怎样的联想与思考？请写一篇文章。
时间是数据分析的“敌人”。
今天，随着数据采集、储存和处理技术的进步，企业拥有的数据量爆炸式增长，数据质量也越来越高。它们背后蕴藏着业务增长的金矿，对海量数据的有效洞察能帮助企业管理者和员工做出更合适的决策。
无奈的是，时间始终是阻碍“数据金子”发光的最大敌人之一。新鲜产生的数据对即时决策的价值最大，随着时间流逝，数据价值呈指数级衰减。
而今天在企业里，从提出数据需求到获得看板/报表的平均时间长达2个月。
慢，成为数据团队和业务团队不可言说的痛。
困在时间里的数据分析
太慢！太不满！
72%的业务和分析领导者对数据分析的响应时间不满意（IDC），57%的人认为他们偶尔、极少或者从来没有快速看到数据（哈佛商评）。
数据团队心里委屈：我每天忙到怀疑人生，还要被业务团队吐槽！
一个数据分析师平均要服务上百个业务人员，80%的时间陷入无穷无尽的“脏活累活”中：要么是业务方的取数需求，多数时候是一次性看看的临时取数；要么是报表开发需求，好不容易交付了，业务方可能只看过一两次。
高昂的反复沟通成本、超长的需求排期，让数据分析无法满足业务人员“随叫随到”的需求。对数据团队来说，大量不得不做的重复劳动也严重挤占了分析师发挥更大价值的时间。
“授人以鱼”不如“授人以渔”
数据团队想要走出时间困局，更好的方法是“授人以渔”——让数据消费者自己变成数据生产者。
过去，数据团队总希望让业务部门自己学会写SQL、搭看板，自助解决日常的简单、临时需求。但现实已经证明了，没有多少人愿意在繁忙的工作中花费几个月的时间学习使用一个复杂的工具。
其实大多数人已经意识到了数据驱动决策额价值，但受限于不会用、不愿用复杂BI工具，36%的人在业务决策时宁愿想法设法绕过数据，也不愿意跟数据分析打交道（埃森哲）。
山不来就我，我便去就山。
当人与数据交互的门槛足够低，非技术人员才更愿意主动探索数据。随着技术发展，革命性的时刻已经到来：用自然语言和数据对话。
在AI的帮助下，北极九章DataGPT不仅能理解用户的自然语言提问，转化成SQL查询数据，还能基于这个种子问题，自动探索分析数据趋势、成因、异常等，让业务人员一次性了解数据是什么、怎么样、为什么、怎么办——获得这一系列洞察，仅在数秒之间！
业务人员80%的日常需求可以自助搜索完成，获得数据洞察的效率提升数十倍，支持决策更及时。数据团队也可以将更多时间和精力投入到高价值的工作中。
在合适的技术帮助下，时间，其实也是数据分析的朋友。
北极九章
