在数字化转型浪潮中，企业如何让海量数据从"沉默的矿藏"变为"会说话的资产"？网易数帆用技术创新给出答案——继有数ChatBI宣布接入DeepSeek大模型（了解详情🔎）后，我们与盛烨热电共创的供热行业数字化范本再次验证：当ChatBI遇上垂直场景，数据价值将迸发出更加强大的力量，驱动企业从“人找数”转向为“数助人”。
作为热能领域的领军企业，盛烨热电曾深陷数据孤岛之困：20TB+业务数据沉睡在40+系统中，手工报表制作效率低下，业务高峰期激增的数据需求让传统系统不堪重负。而随着有数ChatBI的落地，一场"对话即分析"的数智化变革就此展开。
通过AI大模型和热电行业知识库，系统实现92%+语义解析准确率；40+张可视化看板让用水、用煤等关键指标一目了然；对话式分析更是颠覆传统——基层员工只需“一句话提问”，即可穿透数据瓶颈，管理层通过归因分析快速定位经营波动根因。
如今，这场由大模型驱动的数智化星火，正在向更多行业领域蔓延。我们坚信：当每个业务人员都能用母语对话数据时，企业将真正迎来"人人都是分析师"的时代。
在20余年的发展过程中，盛烨热电实现了从机械化到信息化的全面升级，构建了1+9+N的组织架构，并通过ERP系统实现了业务流程的数字化管理。然而，随着业务规模的扩大，数据管理的挑战也随之而来，包括数据孤岛、冗余和计算瓶颈等问题，这些问题严重制约了决策效率和业务洞察力。为了解决这些问题，盛烨热电引入了网易数帆的有数ChatBI产品，旨在通过智能化手段，提升数据管理效率，降低数据分析门槛，实现数据驱动决策。
盛烨热电的数智化热电项目以有数ChatBI为核心，通过与网易数帆的合作，实现了数据治理和智能数据分析的深度融合。本项目通过NL2SQL模型和热电行业知识库，训练出了能够智能识别和分析热电行业数据的大模型。有数ChatBI的引入，使得数据的标准化、质量提升和资产沉淀成为可能，同时，它还降低了数据分析的门槛，确保了从高层到基层员工都能基于有数ChatBI进行高效的数据分析和决策，显著提升集团整体运营能力。
热电行业在数字化转型过程中面临诸多挑战，如手工数据和报表导致的数据分析效率低下，业务周期性带来的精细化分析需求，以及频繁的看数、取数需求缺乏固化格式的报表。此外，行业人员在数据意识和技能上的不足，使得数据分析和决策变得更加困难。
针对这些痛点，基于有数ChatBI应用，通过智能化的数据分析模型，降低了数据分析的门槛，提高了自动化和智能化水平，为盛烨热电以及整个行业提供了向现代化、智能化转型的解决方案。
盛烨热电数智化热电项目旨在通过数字化转型，结合AIGC大模型技术，来实现热电行业的企业级数智化赋能。项目遵循生产数字化、全域数据治理、数字经营决策、智慧数据应用的四阶段建设策略，通过智能化手段提升数据管理效率，降低数据分析门槛，实现数据驱动的决策，提高集团的整体运营能力。
图 1 项目建设规划
项目主要建设内容主要包含两部分：数据治理和智能数据分析。数据治理的目的是构建智能数据分析的基石，其目标是确保数据的高质量、高标准、安全性和业务价值。我们通过以下步骤实现数据治理：
开展全面的组织、用户、业务和系统调研，形成详尽的调研报告和痛点分析，为后续工作提供指导。
将企业战略转化为数据战略，制定3-5年的发展规划蓝图，确保数据治理与企业目标一致。如下图所示：
图 2 规划蓝图
成立数据治理委员会，明确决策、管理、执行和监督各层级的职责，以支持数据治理的全面实施。
选取行业领先的大数据产品，构建数据平台，为数据治理提供技术支撑。
在顶层设计指导下，开发数据治理体系，包括数据标准、指标、元数据、指标体系、模型、资产、服务等，确保数据的一致性和可用性。
配图非真实数据，已做脱敏处理。
智能数据分析是本项目核心目标，也是项目的亮点，项目的核心和亮点，旨在满足不同层级人员对数据的需求，智能数分析分为4个步骤：热电大模型训练、热电可视化报告开发、智能对话式取数、智能数据分析，以此来满足不同层级人员对于取数、看数、用数的需求：
盛烨热电提供了20+TB的多维度业务数据，网易利用这些数据训练了NL2SQL+热电行业的大模型，实现了超过92%+的准确率，并支持私有化部署。同时，通过持续优化，确保了数据分析结果的100%可信度。
开发了40张数据可视化报告，覆盖热电厂、换热站、设备等关键业务维度，直观展示用水、用煤、发电等关键指标，并通过看板多维度展现数据。
图3 智能表格结果展示（非真实数据，已脱敏）
基于训练的NL2SQL模型，实现对话式数据访问，允许用户通过自然语言查询数据，并支持问题追问、明细展示、样式转化等高级功能。
图4 多轮对话取数界面（非真实数据，已脱敏）
在智能取数的基础上，通过归因分析深入挖掘不同维度、时间周期、指标的数值波动，帮助管理层识别并解决企业经营和生产中的瓶颈问题。
通过这些步骤，盛烨热电的数智化项目不仅提升了数据管理的效率和质量，还通过智能化手段大幅降低了数据分析的门槛，确保了从高层到基层员工都能高效地进行数据分析和决策，显著提升了集团的整体运营能力。
企业引入AI的目标，是为了给企业创造更大的价值。为了实现价值最大化的愿景，我们需要让数据可以触达更多的用户。为此，我们设计了有数ChatBI在企业三大业务场景的智能体模式：
有数ChatBI支持以插件化的形式插入有数BI报告编辑模式。通过大模型对于自然语义的翻译，智能体能够生成复杂的计算字段，无需手动编写公式，简化了报表制作过程。
同时，智能体生成的SQL，兼容超过40种不同数据源的语法。报表制作智能体的存在，相当于为业务配置了一名资深的数据分析专家。得益于智能体的高效产出，报告制作效率更高、结果也更精准。报表分析人员得以投入更多的时间钻研业务，创造更大的价值。
图 5 报表制作智能体展示
AI不仅能够回答问题，还可以拆解问题，帮助并引导用户进一步探索数据。问答过程中，AI会自动生成视图内数据的统计分析总结，用户还可以对数据进行归因拆解，找到对数据变化贡献最大的影响因子。
图6 AI拆解问题演示截图（模拟数据）
有数ChatBI可以为业务系统用户提供咨询服务。能够无缝集成到财务、人力资源等关键业务系统中。通过解析垂类业务问题，提供即时、准确的答案和分析，帮助业务系统用户、管理层更好地理解业务流程和数据，从而做出更加明智的决策。
图7 业务问答展示（模拟数据）
盛烨热电属于热电行业，隶属于制造业，同时也属于清洁能源行业范畴，通过盛烨热电数智化热电项目的建设，对于整个热电行业、清洁能源行业有着数智化标杆的意义：
盛烨热电数智化项目的应用实效贯穿了整个企业的运营流程，从生产到管理，每一个环节都实现了显著的改进。项目孵化的数据可视化报表模板和智能数据分析大模型，不仅在热电行业中处于领先地位，更具备了强大的行业复制能力，为同类型供热、供电行业提供了快速落地的解决方案，推动了整个行业的标准化进程。
结合AIGC训练的NL2SQL模型，结合了网易数帆有数ChatBI产品以及盛烨热电的热电数据，实现了可通过对话的方式进行数据查看和根因分析，一方面解决了热电行业从业人员数据技能薄弱、只懂业务不懂数据开发的难题，另一方让热电企业的管理层可以通过对话问答的方式实现企业核心经营指标的根因分析、同比环比、发展趋势、数据明细等；模型的准确度也结合了热电行业的数据进行了深度优化，可满足95%以上的热电行业问题的数据查看和分析。
商业模式的变革是盛烨热电数智化项目带来的另一项重要成果。作为一个传统的B2C/B2B制造型企业，盛烨热电通过数智化建设，利用数据洞察发现了企业经营发展中的问题和瓶颈，并通过多维报表辅助管理层进行更精准的决策分析，实现了从原材料采购到产品销售的端到端数字化经营，显著提升了企业的市场竞争力。
通过数智化的建设，用数据发现企业经营发展中的问题和瓶颈，并通过多维报表让管理层可以更好地进行决策分析，实现端到端的数字化经营。
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