随着人工智能改变高管与数据的互动，分析正从仪表板时代转向动态运营模式。自然语言接口和AI驱动的洞察力虽然拓宽了智能获取，但也暴露了组织在定义、指标一致性和治理模型上的长期问题。AI并未消除对语义和治理的需求，反而使其更加重要。组织需修复数据层，确保高质量数据和清晰的业务定义，以实现可信的AI结果。

MySQL HeatWave引入自然语言到SQL（NL2SQL）功能，用户可以用普通英语生成SQL查询，简化数据查询过程。通过大型语言模型，用户无需掌握复杂的SQL语法，系统会自动将自然语言转换为优化的SQL查询，使非技术用户也能更直观地与数据互动。

在Databricks，我们通过可验证奖励的强化学习（RLVR）开发推理模型，解决客户问题并提升产品性能。在BIRD基准测试中，我们取得73.5%的新高，证明了RLVR的有效性和易用性，帮助用户更好地与数据互动。

Amazon Q是一个先进的AI助手，利用自然语言处理帮助用户更直观地与数据互动。它与Amazon QuickSight集成，快速生成仪表板和报告，促进数据驱动决策，提高协作效率，简化数据访问。