乳制品行业如何构建ChatBI能力？有哪些准备？

作者：HiveWang     日期：2025.6

今年本人从咨询行业进入甲方乳制品企业，在一开始的3个月里，有一部分精力在关注ChatBI的能力构建和调研。
在乳制品行业构建一个可用的、支持复杂逻辑的ChatBI工具，核心准备工作包括：
1.夯实数据治理基础（整合数据、清洗、确保安全与质量）
2.定义清晰统一的指标体系（覆盖全价值链、口径一致）
3.构建全面的多模态知识库（融入行业知识、业务规则、法规标准、消费者洞察及图像视频等数据）
4.以及整合与优化大语言模型（通过微调、RAG、Agent框架等方式提升行业智能化水平）

当前，ChatBI在简单逻辑的即时问数方面优势显著，能大幅提升数据获取效率和便捷性；而在复杂逻辑的任务型报告问数方面，虽面临多步推理、深度业务理解等挑战，但随着技术发展，其应用前景依然广阔，有望从“数据查询助手”进化为“分析伙伴”和“决策支持者”。

25年4月在上海参加DA大会

乳制品行业ChatBI构建：准备工作与适用场景探讨

1. 构建乳制品行业ChatBI的准备工作

在乳制品行业构建一个可用的、支持复杂逻辑的ChatBI工具，需要进行系统性的准备工作。这包括夯实数据基础、统一分析语言、赋能业务理解与决策，以及提升智能化水平。这些准备工作是确保ChatBI工具能够真正服务于业务需求，并发挥其最大价值的关键。观远数据提供的ChatBI产品快速入门指南为我们提供了一个通用的构建框架，强调了数据准备、权限配置、主题创建与测试等关键步骤。结合乳制品行业的特性，我们可以将这些通用步骤具体化，并补充必要的行业特定考量。

1.1 数据治理：夯实数据基础

数据治理是构建任何BI系统，尤其是ChatBI系统的基石。在乳制品行业，数据来源广泛且复杂，涉及奶源、生产、质量、供应链、销售等多个环节。因此，有效的数据治理对于确保ChatBI能够提供准确、可靠的分析结果至关重要。首先，需要整合企业内部涉及生产的各个环节数据，打破“数据孤岛”。这意味着需要将奶源采购数据（如原奶的蛋白质含量、脂肪含量、菌落总数等）、配料投放数据（如各种辅料的批次、用量、供应商信息等）、设备工艺数据（如生产设备的运行参数、维护记录、故障报警等）、包装物流数据（如包材信息、库存量、运输温湿度、配送时效等）以及市场销售数据（如各区域、各渠道的销售额、销量、促销活动效果等）进行全面打通和集成。这通常涉及到ETL（提取、转换、加载）过程的构建，以及数据仓库或数据湖的建立，以便集中存储和管理这些异构数据源。例如，盛烨热电在构建其数据智能分析体系时，也面临数据孤岛的问题，并通过构建集团数据治理体系来解决。蒙牛乳业在实施数据分析平台时，也强调了数据追踪系统的重要性，能够实时监控销售数据、市场反馈和消费者行为，其背后必然有一套完善的数据治理机制。

其次，数据清洗和质量控制是保证ChatBI输出结果可信度的核心环节。乳制品行业对数据质量要求极高，尤其是在食品安全追溯方面。因此，必须建立严格的数据质量控制机制，确保数据的准确性、一致性、完整性和及时性。这包括识别和处理缺失值、异常值、重复数据，以及统一数据格式和单位。例如，对于原奶的检测指标，需要确保所有检测结果都符合统一的计量标准和精度要求。对于生产过程中的关键控制点数据，如杀菌温度、灌装精度等，需要进行实时监控和校验，确保数据的真实可靠。此外，还需要建立数据质量评估体系，定期对数据质量进行审计和改进。ChatGPT等大语言模型在数据治理方面也展现出潜力，例如通过自然语言处理技术辅助进行数据分类分级，智能数据搜索推荐，甚至辅助进行数据清洗和转换。然而，也需要警惕大模型应用带来的数据安全风险，如数据泄露、数据滥用等，并建立相应的风险防控机制。

最后，数据安全和权限管理是数据治理中不可或缺的一环。乳制品企业的数据往往包含核心商业机密和敏感的消费者信息，因此必须建立严格的角色权限体系，控制不同用户对数据的访问范围。例如，生产部门的人员可能只能访问与生产相关的数据，而销售部门的人员则主要访问销售和市场数据。对于涉及食品安全的关键数据，可能需要更高级别的权限控制和操作审计。采用私有化部署模式可以确保数据不出内网，进一步增强数据安全性。同时，实施行为审计机制，记录用户操作轨迹，有助于追溯数据访问和修改历史，保障数据安全。企业应建立完善的ChatGPT企业版数据管理机制，加强对员工的培训，提高其对人工智能技术的认识和应用能力，并确保数据的安全和隐私得到有效保护。

1.2 指标定义：统一分析语言

在夯实数据基础之后，清晰、统一的指标定义是确保ChatBI能够被业务人员有效理解和使用的关键。指标是衡量业务表现、发现问题、支持决策的核心工具。在乳制品行业，需要根据其特定的业务需求，建立一套完整的、标准化的指标体系。这套体系应覆盖从奶源到消费者手中的整个价值链。例如，在奶源环节，可以定义原奶的安全可追溯指标，如原奶的合格率、抗生素残留检测合格率、供应商评估等级等。在生产环节，可以定义设备的故障风险指标，如关键设备的平均无故障时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）、设备综合效率（OEE）等；以及工厂的能源消耗指标，如单位产品的能耗、水耗等。在质量控制环节，可以定义产品的质量合格率，如成品的一次检验合格率、市场抽检合格率、客户投诉率中与质量相关的比例等。在市场和销售环节，可以定义市场的销量预测准确率、各品类的销售额占比、新产品的市场渗透率、促销活动的投入产出比（ROI）等。蒙牛乳业通过观远Metrics集中管理企业的统一指标，实时监控销售数据、市场反馈和产品质量，这表明他们已经建立了一套标准化的指标体系。

至关重要的是，所有定义的指标都必须确保定义清晰、口径统一。这意味着