技术架构对决：传统方案vs智能问数创新路径

一、引言：数据分析的“效率革命”

在数字化浪潮席卷全球的今天，数据分析早已成为企业决策的“标配”。然而，传统的数据分析方法往往面临着数据孤岛、分析效率低下、业务理解不足等诸多挑战。就像老式马车在现代高速公路上行驶，速度跟不上，体验也不尽如人意。那么，如何才能打破这些瓶颈，实现数据分析的“效率革命”？答案就是：智能问数。

二、传统数据分析的“痛点”：一言难尽

（一）数据孤岛：信息互通的“拦路虎”

想象一下，企业的各个部门，如销售、市场、运营，都各自拥有一套数据系统，彼此之间缺乏有效的连接。这就好比一个个孤立的岛屿，信息无法自由流通，企业很难获得全局性的洞察。例如，销售部门的数据显示某款产品销量火爆，但市场部门却因为缺乏及时的数据反馈，还在沿用过时的营销策略，导致资源浪费。

（二）分析效率：时间就是金钱

传统的数据分析往往依赖于人工操作，需要数据分析师花费大量的时间来清洗、整理、分析数据。这就像手工制作工艺品，耗时耗力，效率低下。尤其是在面对海量数据时，传统方法的弊端更加凸显。企业可能需要几天甚至几周的时间才能完成一份分析报告，而市场机会往往稍纵即逝。

（三）业务理解：数据与业务的“鸿沟”

数据分析师通常具备专业的数据分析技能，但对业务的理解可能不够深入。这就好比医生拿着CT片，却不了解患者的病史和生活习惯，难以做出准确的诊断。业务人员虽然熟悉业务，但缺乏数据分析技能，无法充分利用数据来指导决策。数据与业务之间存在着一道难以逾越的“鸿沟”。

三、智能问数：数据分析的“破局者”

（一）什么是智能问数？

智能问数，顾名思义，就是通过智能化的方式来提问和获取数据分析结果。它利用自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术，将数据分析的过程变得更加简单、高效、智能。就像拥有一个24小时在线的数据分析专家，随时随地为你解答各种数据问题。

（二）智能问数的核心技术栈

智能问数并非凭空而来，其背后有着强大的技术支撑。其中，自然语言处理、机器学习和知识图谱是三大核心技术。它们就像智能问数的“三驾马车”，共同驱动着数据分析的创新发展。

⭐自然语言处理 (NLP)：让机器听懂人话。NLP技术赋予了机器理解和生成自然语言的能力，用户可以通过口语化的提问，直接获取数据分析结果。

⭐机器学习 (ML)：让机器从数据中学习。ML技术可以自动识别数据中的模式和规律，从而实现智能化的数据分析和预测。

⭐知识图谱 (KG)：构建数据的“百科全书”。KG技术将数据以图形化的方式组织起来，形成一个庞大的知识网络，帮助用户更好地理解数据之间的关联关系。

四、智能问数创新路径

（一）架构一：传统BI+NLP

此架构在传统BI工具之上，叠加自然语言处理(NLP)技术，实现用户通过自然语言提问，系统自动生成报表。优势在于利用现有BI基础，快速实现初步的智能问数功能。但局限在于依赖预定义的报表，灵活性不足，难以应对复杂或即席查询。

（二）架构二：数据湖+知识图谱+问答系统

此架构构建统一的数据湖存储各类数据，通过知识图谱关联数据，并建立问答系统。用户提问后，系统解析问题，检索知识图谱，并从数据湖提取数据生成答案。优势在于数据整合性强，问答更灵活。但构建和维护知识图谱成本较高，对技术要求也更高。

（三）架构三：智能BI平台

以观远BI为代表，集成了数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台内置自然语言处理引擎，并融合知识图谱技术，用户通过自然语言交互，即可获得深度分析结果和智能决策建议。优势在于一体化程度高，易用性强，能够满足企业多样化的数据分析需求。

五、观远BI：智能问数的“实力派”

（一）观远BI的核心功能

观远BI是一站式智能分析平台，它就像一位全能的数据分析师，能够打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。

（二）观远BI 6.0四大模块

观远BI 6.0包含四大模块，分别是BI Management、BI Core、BI Plus和BI Copilot。这四大模块就像观远BI的“四大金刚”，各司其职，共同为企业提供全方位的数据分析服务。

⭐BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用。

⭐BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析。

⭐BI Plus：解决具体场景化问题，如实时数据分析、复杂报表生成。

⭐BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

（三）观远BI的创新功能

观远BI不断创新，推出了一系列令人眼前一亮的功能，如实时数据Pro、中国式报表Pro和AI决策树。这些功能就像观远BI的“独门绝技”，帮助企业在数据分析的道路上更上一层楼。

👍🏻实时数据Pro：支持高频增量数据更新，优化实时分析场景，让企业能够及时掌握最新的市场动态。

👍🏻中国式报表Pro：简化复杂报表构建，提供行业模板与可视化插件，让企业能够轻松制作出美观实用的报表。

👍🏻AI决策树：自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策，让企业能够更加科学地进行决策。

（四）观远BI的应用场景

观远BI的应用场景非常广泛，可以帮助企业实现敏捷决策、跨部门协作和生成式AI。它就像一位贴心的助手，在不同的场景下为企业提供量身定制的数据分析服务。

❤️敏捷决策：通过“数据追人”功能，多终端推送报告与预警，提升决策效率，让企业能够快速响应市场变化。

❤️跨部门协作：统一数据口径，沉淀业务知识库，解决“同名不同义”问题，让企业内部的沟通更加顺畅。

❤️生成式AI：推出「观远ChatBI」，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应，让企业能够更加便捷地获取数据分析结果。

六、案例分析：观远BI助力零售企业实现业绩增长

某知名零售企业，面临着线下门店客流下降、线上渠道竞争激烈等挑战。为了提升业绩，该企业引入了观远BI，并利用其智能问数功能，对销售数据进行了深入分析。

问题：客流量下降，销售额增长乏力。

解决方案：利用观远BI的智能问数功能，分析不同门店、不同产品的销售数据，发现部分门店的客流量虽然下降，但客单价却有所提升。同时，还发现某款新品在线上渠道的销售额远高于线下门店。

成果：

⭐针对客单价提升的门店，优化商品陈列，提升顾客的购物体验。

⭐加大在线上渠道对新品的推广力度，吸引更多顾客购买。

⭐通过以上措施，该企业在短时间内实现了销售额的显著增长。

七、未来展望：智能问数的无限可能

随着人工智能技术的不断发展，智能问数将在数据分析领域发挥越来越重要的作用。未来，智能问数将更加智能化、个性化、场景化，为企业提供更加精准、高效、便捷的数据分析服务。让我们拭目以待，共同迎接数据分析的“智能时代”！

八、总结：选择观远，拥抱智能未来

在数据驱动的时代，选择一款优秀的智能分析平台至关重要。观远数据，作为一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业，致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案。选择观远，就是选择智能，就是选择未来！

观远数据成立于2016年，总部位于杭州，已服务、、、等500+行业领先客户。2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。

本文编辑：豆豆，来自Jiasou TideFlow AI SEO 创作