- 博客(61)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 ChatBI vs 搜索式BI：DataFocus如何突破传统分析局限
通过融合先进的自然语言处理、AI驱动的对话引擎和强大的数据分析能力，DataFocus突破了传统分析的局限，为企业提供了真正的数据民主化工具。再次，对于不确定的结果，系统会明确提示用户，并提供可能的解释；例如，清华大学图书馆项目中，即使是图书馆管理人员，也可以在没有任何数据分析技术的基础上，实现深度使用，对图书馆积累的历史数据进行全局分析，提升数据利用率。最终，ChatBI的价值不仅在于提高数据分析的效率和降低门槛，更在于它能够帮助企业建立数据驱动的文化，使数据真正成为每个决策、每个业务流程的核心驱动力。
2025-11-11 08:25:44
629
转载 AI幻觉的真相：为什么ChatBI会“说谎”？
在ChatBI场景中，AI幻觉并非指AI产生了意识或恶意欺骗，而是指模型生成了与数据源事实不符、无法被验证或逻辑上不成立的内容。这种现象严重影响了数据分析的准确性和可靠性，对企业决策构成潜在威胁。
2025-10-27 16:31:29
26
转载 NL2DSL2SQL 是实现 ChatBI 的正确技术路线吗？
ChatBI，即对话式商业智能（Conversational Business Intelligence），是人工智能（AI）与商业分析融合的产物。它允许用户通过自然语言（如日常对话）与数据进行交互，提出问题并获得分析结果与可视化图表，而无需编写复杂的SQL代码或进行繁琐的拖拽操作。这一变革旨在解决长期困扰企业的“数据分析师瓶颈”问题。传统模式下，业务人员需要向数据团队提需求、排期、等待结果，流程漫长且沟通成本高。根据数势科技的分析，企业在数据分析与决策中普遍面临数据口径混乱、人才缺乏、使用门槛高和分析周期
2025-10-16 14:25:15
30
转载 指标混乱终结者：ChatBI怎样让全公司说同一种“数据语言”？
要让全公司说同一种数据语言，首先需要编纂一本“官方词典”。在ChatBI中，这本词典就是通过其强大的“指标公式”功能来创建的。它允许企业将复杂的、个性化的业务逻辑，一次性定义并沉淀为可复用的标准指标。让我们以一个常见的业务场景为例：企业希望将“近30天复购≥2次”的用户定义为“优质客户”。在传统分析流程中，分析师每次都需要编写复杂的SQL或进行繁琐的拖拽操作来实现。而在ChatBI中，这个过程被彻底简化和标准化了。1. 创建基础指标：购买频次。
2025-10-16 09:41:23
17
原创 90%企业忽略的隐藏成本：Data Agent如何降低数据分析总拥有成本（TCO）
更重要的是，我们将论证新一代数据分析范式——Data Agent（数据智能体），如何通过技术革命从根本上重塑成本结构，将数据分析从少数专家的“手工作坊”转变为赋能全员的“智能工厂”，从而实现真正的降本增效。这推动的不仅是效率的提升，更是一种全新的、自下而上的数据驱动决策文化的建立。数据分析的TCO是一座巨大的冰山。接下来，我们将从“隐性成本构成”、“Data Agent技术革命”、“量化ROI分析”和“产品选型实践”四个维度，系统性地展开论述，为企业决策者提供一幅清晰的路线图，以驾驭智能时代的数据浪潮。
2025-10-14 14:23:59
859
原创 搜索式BI深度研究报告：核心功能、应用场景与产品选型
传统BI的核心是预定义的报表和仪表盘。用户的主要操作是在这些已有的报表上进行筛选、钻取等交互，其分析范围受限于报表设计者预先设定的框架。这种方式虽然保证了分析的标准化和一致性，但也限制了用户的自由探索，难以发现报表之外的新洞察。搜索式BI则极大地降低了对预定义报表的依赖。虽然它也支持制作和分享仪表盘，但其核心价值在于“即席查询”和“探索式分析”。用户可以随时提出新的问题，系统会动态生成新的分析视图，用户的分析思路不受任何预设框架的限制。
2025-10-10 09:29:59
496
转载 准确率是ChatBI的生命线：技术架构、提升路径与主流产品深度解析
查询生成是整个信息处理链条的终点，也是决定最终结果是否准确的“临门一脚”。它负责将经过意图识别和问题改写后的标准化、结构化查询，最终翻译成目标数据系统能够直接执行的机器语言。这种语言通常是SQL（Structured Query Language），但也可能是某种领域特定语言（Domain-Specific Language, DSL）。核心挑战：这是最基本的要求。生成的查询代码必须严格遵守目标数据库（如MySQL, PostgreSQL, ClickHouse等）的语法规范。
2025-09-02 15:51:27
47
原创 ChatBI如何重塑企业数据分析？2025年智能BI行业趋势解读
产品目标用户核心AI特性技术架构特点适用场景与选型建议报表开发者、业务分析师、微软生态用户报表自动生成、数据摘要、DAX查询辅助深度集成Microsoft Fabric/Office 365生态，依赖高质量语义模型已深度使用微软技术栈的企业，旨在提升报表开发与消费效率。广大业务人员、各级管理者主动式洞察推送、指标自动监测与解读清晰的三层架构（指标层、洞察平台、体验层），强调工作流集成注重用户体验，希望构建指标驱动文化，并将洞察融入日常协同工具的企业。Qlik Sense。
2025-08-21 11:51:46
539
原创 ChatBI解析：功能、优势与投资回报分析
ChatBI（对话式商业智能）是近年来兴起的数据分析新形态，它将自然语言处理（NLP）与商业智能工具相结合，使用户能够通过对话方式获取数据洞察。随着生成式AI和大语言模型（LLM）的发展，ChatBI技术日趋成熟，在2023年前后迎来爆发式关注。许多主流BI厂商和新兴创业公司纷纷推出支持对话分析的产品，例如ThoughtSpot、Tableau、Power BI等都增加了自然语言查询功能，国内的帆软、网易有数等也提出了各自的ChatBI方案。
2025-08-06 10:34:30
1025
原创 商业智能（BI）入门与选型指南：从“是什么”到“如何选”，彻底看懂BI的价值
综合业界权威机构如CIO.com和IBM一套集策略、流程、应用和技术于一体的综合解决方案，其核心目标是将企业运营中产生的原始数据，转化为可支持战略及战术决策的、可行动的洞察。从企业内外部的多个数据源（如ERP、CRM、网站日志、社交媒体、Excel文件等）抽取数据，打破“数据孤岛”。通过ETL（抽取、转换、加载）和OLAP（联机分析处理）等技术，对数据进行清洗、整合和建模，使其变得干净、一致且可供分析。将分析结果以直观易懂的形式呈现出来，如交互式报表、仪表盘（Dashboard）、图表和地图等。
2025-08-04 11:22:30
906
原创 2025年该如何选择适合自己的BI工具？
智能”并非一个空泛的标签，它体现在BI工具演进的四大核心趋势中，这些趋势共同定义了下一代BI产品的形态。
2025-07-31 09:55:52
878
原创 从数据到决策：Data Agent 如何生成可执行的商业建议
在当今数据驱动的商业环境中，企业不再满足于仅仅“看到”数据。传统商业智能（BI）工具擅长通过仪表盘和报表展示“发生了什么”，但真正的决策者需要知道“为什么发生”以及“下一步该怎么做”。这正是 Data Agent（数据智能体）发挥核心价值的地方。它代表了数据分析范式的深刻变革——从被动的数据呈现转向主动的智能探索。
2025-07-29 14:14:38
996
原创 打破数据孤岛：用Data Agent构建跨系统智能分析中枢
Data Agent是一种基于大型语言模型（LLM）的智能体（Agentic AI），它能够理解自然语言，并自主地执行复杂任务。与传统的聊天机器人不同，Data Agent不仅能“回答”问题，还能“解决”问题。例如，Microsoft Fabric的Data Agent允许用户通过对话式问答与存储在OneLake中的数据进行交互。自然语言理解：将用户的日常语言（如“帮我找一下上季度流失的高价值客户”）转化为可执行的数据查询。任务规划与分解：将复杂请求分解为多个子任务，并规划执行顺序。工具使用。
2025-07-28 09:03:30
480
原创 告别SQL恐惧：如何用Data Agent让业务人员自助分析数据
为了实现“数据自助”，许多企业投入巨资构建了BI仪表盘（Dashboard）。然而，仪表盘往往是“只读”的，它们展示了“是什么”（What），却很难回答“为什么”（Why）。当业务人员在仪表盘上发现一个异常指标（如销售额下降）时，他们无法直接钻取、探究根本原因，最终还是得回到提交需求给IT的老路上。一位分析师曾尝试构建一个复杂的“仪表盘树”来解决这个问题，希望业务经理能自行导航找到根源。但最终，业务经理们因其复杂性而放弃，分析师发现自己成了仪表盘的唯一用户，不得不退回到耗时耗力的SQL查询中。
2025-07-25 14:19:50
600
原创 2025智能BI⼯具竞品深度解析：DataFocus如何挑Tableau与PowerBI的霸主地位？
在2025年的今天，企业数字化转型的浪潮正推动我们从⼀个“数据驱动”的时代，加速迈向⼀个“智能决策”的新纪元。在2024-2025年的评测周期中，Microsoft(PowerBI)、Tableau(Salesforce)和Google凭借其全⾯的产品能⼒、强⼤的市场执⾏⼒和清晰的战略愿景，被⼀致公认为⾏业领导者。更关键的是，DataFocus⽣成的报告⽀持实时的图⽂内容编辑，⽤户可以像编辑Word⽂档⼀样⾃由修改AI⽣成的⽂本结论，或调整图表样式，这为报告的个性化和微调提供了极⼤的便利。
2025-07-24 10:59:42
549
原创 如何合并多个来源的数据并解决冲突？
您可以在一个平台内完成从数据接入、清洗、合并到分析的完整流程，显著降低多源数据整合的复杂度。：支持从数据库、API、文件（Excel/CSV）等异构数据源抽取数据，并进行清洗和预处理。，可以高效合并多来源数据并解决冲突。：提供高性能存储引擎和 SQL 计算能力，支持复杂的数据合并逻辑。DataFocus 提供了一套完整的数据分析解决方案，通过。：合并 CRM 用户表和调研问卷数据，解决“用户状态”冲突。App评分 + 0.3。
2025-04-22 09:30:35
1424
原创 元控制协议 (MCP) 与模型上下文协议 (MCP) 之比较分析
通过引入元级别的控制，智能体可以动态地切换协调协议，或者调整现有协议的执行方式，以适应环境的变化.5 此外，元控制的概念也被应用于机器学习领域，例如，在社会学习的背景下，元控制可以帮助决定个体学习和社会学习策略之间的权衡 6。在人工智能领域，元控制的概念被应用于开发更智能的代理和系统，使其能够更有效地进行决策和问题求解，例如在多智能体系统中实现灵活的协议协调 5，以及在强化学习中实现策略的自适应选择.6 此外，在计算机网络领域，元控制的思想也被用于设计更高效的网络协议，例如自适应拥塞控制.8。
2025-04-15 14:11:39
991
原创 MCP技术革命：元控制协议如何重构AI与数据库的交互范式
MCP协议不仅重新定义了数据库访问方式，更催生了全新的AI-Native开发范式。通过Focus_MCP_SQL项目，开发者可以体验到从自然语言到高效执行的完整链路。随着技术的持续演进，MCP将推动数据分析从"专家技能"走向"大众工具"，为数字化转型提供核心动力。延伸思考如何将MCP与LLM（大语言模型）结合构建智能分析平台？MCP在区块链数据跨链查询中有哪些创新应用场景？如何利用MCP实现多云环境下的联邦学习？建议开发者从Focus_MCP_SQL项目入手，通过实践掌握MCP协议的设计精髓。
2025-04-15 09:22:39
833
原创 企业选型指南：DataFocus.ai适合业务部门，Tableau更适合数据团队？
初步观察显示，DataFocus.ai 基于搜索的交互模式可能降低了非技术用户的入门门槛，而 Tableau 的优势则在于其强大的可视化探索功能和更广泛的数据源连接器。虽然 DataFocus.ai 基于搜索的探索和智能洞察功能 可以在初始数据发现阶段提供帮助，但 Tableau 在数据处理和可视化方面的深度和控制力可能更符合专业分析师的需求.Tableau 则是一款成熟的、市场领先的 BI 工具，以其强大的数据可视化能力、广泛的数据连接性和全面的企业级功能而闻名。
2025-04-14 10:49:08
870
原创 中小企业如何选BI工具？DataFocus与FineBI对比指南
数据清洗和转换功能包括公式转换和自定义 UDF（用户自定义函数）运算符，允许用户使用类似 Excel 的公式进行数据转换，并支持基于 Python 代码的复杂逻辑处理。本报告旨在对 DataFocus 和 FineBI 进行客观的比较，详细分析它们的核心功能和特点，以便帮助组织根据其具体需求选择最合适的平台。而对于需要更高级的数据操作和建模能力的组织，FineBI 可能更合适。FineBI 的优势在于其全面的自助数据准备功能，强大的数据建模能力 和用于高级计算的 DEF 函数，以及与移动应用的无缝集成9。
2025-04-11 10:01:07
899
原创 DataFocus智能问数产品：解锁自然语言与结构化数据的融合新范式
零门槛交互：支持自然语言与SQL混合输入，新手用户可直接提问“销售额同比增长TOP5省份”。结果可信度：调用FocusSearch引擎进行多轮校验，确保查询无“幻觉”且可溯源。数据安全保障：采用Token压缩技术，仅传输必要元数据，敏感数据全程不落盘。效率革命：将传统数仓查询从小时级压缩至秒级，释放人力成本。决策赋能：通过自动洞察帮助管理者从“看数据”转向“用数据预测”。技术普惠：开源生态与云端服务的结合，将先进分析能力下沉至中小企业。
2025-04-10 09:19:06
1084
原创 商业智能工具全面评估报告 (2025年)
本报告对七款主流商业智能工具（Domo、Power BI、DataFocus、Tableau、Looker、Amazon QuickSight、ThoughtSpot和Alteryx）进行了全面评估。通过分析其架构、功能特点、数据处理能力、集成能力、安全性、适用场景和价格策略等维度，为企业在选择商业智能工具时提供参考依据。评估显示，不同工具各有优势和最适合的应用场景，选择哪一款取决于企业的具体需求、现有技术架构和行业特点。
2025-04-08 08:31:20
1106
原创 商业智能工具综合评估报告（2025年）
重度依赖Google Cloud的企业，需结合AI的高级分析。：中大型企业需全员数据分析，尤其关注IoT和实时协作的场景。：AWS生态用户，需低成本、高扩展性的云BI解决方案。：大型企业需复杂可视化分析，尤其是全球化布局的行业。：需实时数据问答的中型企业，尤其是金融和零售行业。：数据科学家和工程师主导的团队，需端到端分析流程。：已采用微软产品的企业，需快速部署基础BI功能。：国内中小企业快速数字化转型，需低门槛分析工具。
2025-04-03 08:45:11
917
原创 迎接自然语言交互时代：Datafocus 助您轻松集成智能问答
可以预见，在不久的将来，用户会期望所有软件都具备这种“开箱即用”的智能问答能力，就像今天的软件标配搜索框一样。这种交互方式的转变，极大地降低了软件的使用门槛，让技术不再是少数专业人士的专属，而是可以被更广泛的大众所使用。为开发者提供了一个高效、便捷的智能问答集成方案，让您可以轻松地为您的产品赋能，抓住这一波技术浪潮，为用户提供更智能、更便捷的应用体验。Datafocus 是一款强大的数据分析和商业智能平台，它不仅拥有强大的数据处理和可视化能力，更重要的是，它提供了便捷的。提供了一个非常优秀的解决方案。
2025-02-28 08:32:24
936
原创 智能问数（ChatBI）：软件新标配，DataFocus助你快速集成
随着人工智能技术的飞速发展，特别是大型语言模型（LLM）如DeepSeek的普及，我们正迎来一个全新的软件交互时代。自然语言处理（NLP）技术的突破，使得用户可以通过日常对话与软件互动，极大地提升了用户体验和效率。在这一趋势下，——即通过自然语言查询和分析数据——将成为所有软件的标配功能。。
2025-02-27 16:00:33
2065
原创 别让传统UI杀死你的软件！智能问数将成所有应用的生死线
登录https://github.com/FocusSearch/FocusGPTDemo 查看代码示例，你会震惊于实现一个“帮我找出过去2季度销售额最好的10款产品本月的销售表现并生成图表”的功能，竟只需20行Python代码——这可能是2025年性价比最高的技术决策。2025年的开发者必须认清一个事实：用户对“拖拽-点击”的忍耐值已逼近临界点——他们需要的是像使唤人类助理一样，用自然语言直接发号施令。记住，当自然语言交互像水电一样普及时，没有接管的不是“功能缺失”，而是“系统性残疾”。
2025-02-27 15:43:52
384
原创 从透明化解析到精准生成：聚焦Focus_MCP_SQL的Text2SQL创新实践
Focus_MCP_SQL的价值不仅在于技术实现，更在于其对工具本质的思考——技术的终极目标应是增强而非替代人的判断。通过将生成过程拆解为“人可理解的关键词”与“机器精确执行的SQL”，该项目在效率与可控性之间找到了平衡点，为LLM落地数据库交互场景提供了新的范式。对于寻求低成本、高透明性解决方案的团队，这或许是一个值得探索的起点。传统Text2SQL技术试图用自然语言直接生成SQL查询，然而大模型的黑箱特性、高昂成本及不可控的幻觉问题，使得这一目标长期陷入“理想丰满，现实骨感”的困境。
2025-02-21 14:22:30
1083
原创 聊聊 FocusSearch/focus_mcp_sql：Text2SQL 的新玩法
用了几次 Text2SQL 工具后，我对 focus_mcp_sql 的好感真是直线上升。它不像那些 LLM 框架那样“高冷”，反而有点“平民化”的味道——快、准、透明，还不贵。开发者用它，能省不少心，尤其是需要给非技术用户做工具的时候，这透明性和可控性简直是救命稻草。想试试的，直接去GitHub 仓库瞅瞅吧。代码在那儿，文档也有，跑起来不费劲。遇到问题，社群里找找答案，总比自己瞎琢磨强。Text2SQL 这块儿，focus_mcp_sql 算得上是个新思路，值得一玩。你说呢？
2025-02-21 10:22:25
1164
原创 解锁BI潜能：开启企业智慧决策新时代
最近，行业里有个大新闻，某知名企业因为数据处理不当，导致业务决策失误，损失惨重。这事儿一出来，在业内掀起了不小的波澜。你是不是也遇到过这些情况：公司数据越来越多，却像一团乱麻，想用数据做决策，却不知道从哪儿下手；每次做报表都要花费大量时间，累得不行，结果还可能出错；数据分析工具操作复杂，学起来困难重重，让人望而却步。其实，很多人对数据分析和相关工具存在误解。这里有三个：一是 90% 的企业虽然买了 BI 工具，但其实并没有真正发挥其价值；二是 Excel 看似万能，其实在复杂数据分析面前力不从心；
2025-02-21 09:14:34
753
转载 超越传统仪表盘，对话式BI让数据洞察更智能
除此之外，66%的数据领导者报告说，他们组织一半或更多的数据是“暗数据”（即未开发、未知或未使用的），并且57%的人表示数据量的增长速度超过了他们的组织跟上的能力。为了确保您充分利用生成式人工智能（GenAI）的动力，您需要能够提供实时洞察的数据体验，这些洞察来自于您所有的数据，而不仅仅是表面上的数据聚合。当然，与30年前的分层行和列的电子表格相比，美观的可视化是一个巨大的进步，但今天的用户需要并且期望更多。他们想要的是针对其业务领域的策划和个性化的洞察，以及他们下一步需要采取的行动。
2024-09-24 13:53:35
195
原创 生成式AI赋能：对话式BI引领数据分析新潮流
在未来的发展中，我们有理由相信，对话式BI将继续引领数据洞察的新时代，为企业的持续发展和创新注入源源不断的动力。正是在这样的背景下，生成式人工智能（GenAI），特别是如ChatGPT这样的先进模型，正引领着一场数据洞察的革命。ChatGPT凭借其强大的自然语言处理能力和深厚的知识储备，能够与用户进行流畅的对话，理解用户的问题，并生成精准、有价值的回答。用户不再满足于仅仅观赏精美的图表，他们渴望在数据的海洋中畅游，挖掘出隐藏于数据背后的深刻洞察，以指导业务决策，推动企业发展。
2024-09-24 13:41:12
914
原创 商业分析能力提升实战指南
商业分析是指通过收集、处理和解释数据来识别业务机会和挑战的过程。它旨在帮助企业更好地理解其运营状况，发现潜在的增长点，并优化决策过程。
2024-09-18 09:28:17
973
原创 DataFocus竞品分析报告
DataFocus是一款由杭州汇数智通科技有限公司于2014年创立的商业智能（BI）数据分析工具，旨在通过自然语言处理技术简化数据分析师的工作。该系统集成了聊天机器人和搜索引擎功能，使得数据分析变得像搜索一样简单[1]。DataFocus在多个行业中建立了良好的口碑，并且其品牌影响力逐年上升，产品关注度持续增长[2]。作为一款敏捷型的中文自然语言数据分析系统，DataFocus不仅支持主流的关系数据库、部分大数据数据库和多维数据库，还具有强大的数据可视化功能和直观的用户体验[3][4]。
2024-08-22 09:32:12
1441
原创 DataFocus全栈式数据分析平台的优势与实践
DataFocus是一款基于自然语言驱动的商业智能（BI）数据分析系统，旨在通过简化和智能化的数据分析流程，使企业能够高效地进行数据获取、处理和分析。
2024-08-14 10:13:30
1268
原创 最全集合!2023年主流的5款BI数据分析软件全方位对比
在商业智能（BI）和数据分析领域，选择合适的工具对于企业洞察市场趋势、优化业务流程和提高决策效率至关重要。2023年，市场上涌现出多款功能强大的BI数据分析软件，它们各有千秋，满足不同用户的需求。本文将对5款主流的BI数据分析软件进行全方位的对比分析，包括它们的特点、优势和潜在局限，特别介绍DataFocus作为新兴力量的加入，为BI领域带来新的活力。
2024-08-06 10:33:26
936
转载 DataFocus V6产品升级发布会：大模型的杀手级应用，来了！
DataFocus创始人表示：“FocusGPT，基于大模型和Focus Search打造的数据分析Agent----OpenAI高级数据分析平替版，不需要把数据上传给大模型，分析百万、千万级的数据亦不在话下，企业级用户也能使用。目前已支持MySQL，PGSQL，Oracle，SQL server，Clickhouse，Impala，presto，Doris等市面上几乎所有主流数据库。从beta版本到正式版，小慧已经完成了华丽的转身，具备了数据分析垂直领域的意图识别和推理能力，这意味着，
2024-01-30 10:07:40
255
原创 商业智能BI工具：用智能技术挖掘数据价值
商业智能（BI）是一种运用数据分析和数据挖掘技术，帮助企业和组织提取数据中的有用信息，以支持更明智的决策和更高效的业务运营的过程。随着技术的发展，特别是大数据和人工智能（AI）的进步，BI逐渐发展成为一个涵盖数据集成、数据处理、数据分析和数据呈现等多个方面的综合领域。它通过运用数据分析和数据挖掘技术，帮助企业和组织提取数据中的有用信息，以支持更明智的决策和更高效的业务运营。在这篇文章中，我们将详细解析BI的定义、历史发展、主要组成部分和技术，以及它在企业和组织中的应用和优势。等）来进行数据呈现和分析。
2023-12-01 09:41:01
174
原创 关键绩效指标(KPI)：衡量商业智能的关键
在今天的商业环境中，数据已经成为企业成功的关键因素之一。如何有效地利用数据，实现商业智能，提升运营效率和管理决策的准确性，是各大企业迫切需要解决的问题。而DataFocus作为一种创新的商业智能工具，可以帮助企业快速实现数据驱动的决策，提高业务绩效。
2023-12-01 09:29:00
418
原创 BI是什么？商业智能的解析与探索
商业智能（BI）是一种运用数据分析和数据挖掘技术，帮助企业和组织提取数据中的有用信息，以支持更明智的决策和更高效的业务运营的过程。商业智能（BI）是一种关键的战略工具。在大数据时代，数据的结构和类型各异，如结构化数据、非结构化数据、流数据等，如何将这些数据进行有效的整合和处理是这一部分的关键任务。这些技术工具的发展和应用，使得BI能够更好地处理和分析大规模的数据，更准确地挖掘出数据中的信息，从而为决策提供更有价值的支持。：通过对供应链数据的分析，可以找出供应链中的瓶颈和问题，提高供应链的效率和可靠性。
2023-11-30 13:54:17
232
原创 “逾期概念下的技术栈：你是否仍在用数据集市、数据切片、指标中台构建？“
本文将探讨数据集市、数据切片和指标中台的现状，并以DataFocus为例，介绍其内存计算引擎和智能的搜索解析模式，以突破传统概念的限制，实现快速查询和任意维度的数据分析。智能的搜索解析模式：DataFocus采用智能的搜索解析模式，能够自动分析用户的查询意图，并根据用户的需求智能地选择最优的数据源和查询计划。它采用了内存计算引擎和智能的搜索解析模式，使得数据分析的流程大大缩短，从而大部分场景下可以完全不需要额外的数据切片，通过搜索实现及时的查询和任意维度的分析。
2023-08-31 10:12:12
128
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人