指标平台的AI助手：对话式数据分析ChatBI

当数据分析遇上大模型，业务人员无需专业背景也能轻松玩转数据——只需用自然语言提问，系统就能实时响应，自动完成从数据查询到智能分析的全流程。这种“对话式分析”模式不仅告别了传统BI的高门槛与低效率，实现分钟级响应，更能基于具体业务场景提供个性化洞察，让每位决策者都能零门槛地获取所需数据价值。

一、行业痛点：传统BI的“保姆式服务”困境

1.业务团队的两难境地‌

• SQL门槛高‌：非技术人员难以轻松理解库表结构和复杂查询。

• 需求响应慢‌：依赖数据团队排期开发，简单需求也需等待数小时至数天。

• 灵活性不足‌：固定报表无法满足临时性、个性化的分析需求。

‌2.数据团队的沉重负担‌

• 口径无法统一： 指标定义散落在各数据集， 逻辑不一致。

• 指标无法复用： 指标重复且分散， 无法统一对接应用系统。

• 指标治理困难： 无法统一治理， 定义大量数据集 、权限冗余等。

二、产品架构

‌1.功能架构‌

ChatBI将自然语言交互与传统数据分析能力深度融合，通过对话的方式实现从数据查询到业务洞察的一站式服务，实现智能取数、多轮问答、数据总结、预测分析、洞察归因等。

基于指标平台已有能力构建，充分发挥指标平台的既有优势，将数据建模、数据查询、分析场景、数据指标、事件规则、数据可视化、用户权限体系等能力封装为可对话调用的服务模块，同时严格遵循企业级权限管理体系确保数据安全。

在技术实现层面，不仅依赖AI的语义理解能力，同时构建了包含运营监控、问答辅助工具、对外开放能力等在内的完整工程体系，使得系统既能通过Copilot模式无缝增强现有产品功能，又能与企业业务流程深度集成，最终实现从智能分析到业务决策的闭环价值。

‌2.技术架构‌

三、技术优势：三大创新支撑智能分析

1.指标即服务（Metrics as a Service）

提供标准化的指标体系梳理、建设、统一的服务接口，方便结合大模型能力以及其他业务系统调用和集成。实现指标的按需使用和灵活扩展，一次定义，多处复用，满足不同业务场景需求。

2.锚定数据可信

基于指标平台而非原始数据，保证需求可理解、过程可验证、用户可干预、产品可运营。

• 需求可理解：利用大模型能力准确理解用户自然语言提问。

• 过程可验证：数据分析过程调用系统内置的规则算法，过程清晰可见可验证。

• 用户可干预：用户在分析过程中可以随时干预调整优化分析过程。

• 产品可运营：平台运营过程持续调优。

3.物化视图提升性能

• 将复杂的join关系物化成指标加速表。

• 按需物化：可以只物化部分列、部分行的数据。

• 一个模型支持配置多个物化视图，针对不同查询场景走不同物化视图。

• 丰富的任务调度和管理能力。

四、核心功能：从取数到决策的全链路赋能

1.Copilot助手，口语化查询取数

传统模式下，业务人员需要提交正式工单并等待技术人员处理，通常需要1-3个工作日才能获得所需数据。ChatBI通过自然语言实时查询技术，使业务人员能够直接使用日常语言提出问题，系统快速理解并生成可视化结果。同时支持多轮对话和复杂查询，满足不同用户需求。

2.智能分析和洞察

传统归因分析完全依赖数据分析师手动建立模型和排查原因，不仅耗时耗力，而且分析结果容易受到主观因素影响。ChatBI可实时计算指标数据，支持归因分析、异常预警和智能洞察，可以提供多维度数据分析视角，帮助用户深入理解业务状况，极大地提高分析效率和准确率。

3.一键生成个性化分析报告

传统报告制作需要专业人员花费大量时间进行数据整理、图表制作和报告排版，导致效率低下、人力成本高昂，且难以快速响应动态数据更新需求。ChatBI的一键报告生成功能可以根据用户指令，快速生成包含专业图表、关键指标分析和可行性建议的完整报告，并支持多种格式导出，极大地提高了生成报告的效率，实现了从原始数据到业务建议的一站式输出。

4.智能数据处理

在传统模式下，业务人员需通过配置界面手动关联数据表、定义计算规则，整个过程依赖对平台的操作熟练度。ChatBI通过支持口语化指令定义指标模型和规则模型管理，大幅简化数据处理流程并提升数据治理效率。

五、典型应用场景：沉淀业务知识库，实现问答式数据分析

1.面临的挑战

• 临时需求多：在分析过程中，无法满足所有需求，众多指标和维度是临时提出的一次性需求。

• 重复需求多：在日常数据应用需求中，有很大一部分属于重复需求。

• 使用门槛高：不同用户往往存在个性化的分析逻辑，传统BI门槛较高，非技术人员往往难以个性化分析。

2.项目价值

• 提升数据分析需求响应效率。

• 提升数据分析师服务半径。

• 降低跨部门沟通协作成本。

• 培养业务数字化思维。

3.解决方案

将大语言模型和BI基座能力相结合，应用大语言模型的底层能力，学习企业业务知识（指标知识、规则知识、业务逻辑、问答知识、洞察知识等），实现问答式数据分析。

六、客户价值量化

1.提升分析效率

智能问答和分析功能，将数据分析效率提升60%以上。业务人员可快速获取数据支持，减少对专业人员的依赖。

2.缩短决策链路

实时数据处理和分析能力，将决策链路缩短至分钟级。企业能够快速响应市场变化，提升竞争力。

3.降低用数门槛

对话式交互方式，降低数据使用门槛，提升全员数据分析能力。企业内部数据共享和协作更加便捷，有力推动数据驱动决策的落地实施。

七、实施方法论

1.指标标准化治理

对企业现有指标进行全面梳理，建立标准化指标体系。通过数据治理工具，确保指标数据的准确性和一致性。

2.场景化分析模型配置

根据企业业务场景，配置针对性的分析模型。提供行业模板和案例参考，帮助企业快速搭建分析体系。

3.全员自助分析赋能

提供培训和指导，帮助业务人员掌握自助分析技能。推动数据驱动文化在企业内部落地生根，提升企业整体数据素养。

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