AI+BI——“ChatBI”(智能问数系统)，ChatBI 是如何赋能企业数据分析？

观远 ChatBI 以自然语言驱动自助式数据分析，破解传统 BI 查数慢、门槛高难题，助力企业数据高效决策与知识沉淀，加速业务数字化转型。

一、传统 BI 的三大应用瓶颈：数据价值释放的阻碍

在企业数字化进程中，BI（商业智能）工具本应是数据与决策之间的 “桥梁”，通过数据收集、整合与分析挖掘业务规律，提升企业竞争力。但传统 BI 和自助 BI 受限于技术特性，始终难以消除数据与用户之间的距离，三大核心痛点尤为突出：

1. 查数不灵活：时效性与灵活性难以兼顾

传统 BI 工具在复杂指标查询中，无法平衡灵活度与响应速度。业务场景中，大量数据分析需求具有即时性 —— 比如一场 19-21 点的达播活动后，业务方需要立即复盘 “纯新增一单会员”“潜客首单转化率” 等指标，但这些临时指标无法提前预设，需等待分析师处理，响应周期从几小时到几天不等，严重滞后于业务决策节奏。

1. 使用门槛高：分析能力依赖个人经验

传统 BI 工具的操作逻辑与业务场景存在割裂，分析思路因人而异。即使核心场景已有固定看板，决策层仍需自行查看、总结数据，同一份数据的解读与行动建议完全依赖决策者经验。经过验证的分析逻辑无法标准化沉淀，导致 “重复分析、结论不一” 的低效问题。

1. 知识难沉淀：数据口径混乱阻碍跨部门协作

企业内部数据知识分散是普遍痛点：不同部门 “指标同名不同义、同义不同名”，业务用语适用范围有限。跨部门沟通或向上汇报时，常因数据口径不统一、认知错位浪费大量沟通成本，数据知识难以在全企业高效复用。

二、ChatBI 横空出世：以自然语言重构数据分析体验

AIGC 技术的爆发为 BI 行业带来革新契机，ChatBI作为基于大语言模型（LLM）的智能数据问答产品，正重新定义人与数据的交互方式。观远 ChatBI 应运而生，以 “零门槛、自迭代的对话式分析” 为核心，解决企业取数用数效率问题，让 “人人都能做数据分析” 成为现实。

观远 ChatBI 通过意图识别、知识召回、数据查询、可视化生成等能力，支持用户以自然语言提问直接获取分析结果，实现从 “找人取数” 到 “系统秒答” 的转变。其核心价值覆盖三类用户需求：

• 中高层 “临时问数”：无需依赖数据团队，自助问答快速获取临时业务数据；

• 业务一线 “敏捷取数”：复杂指标查询从 “排期开发” 转为 “分钟级响应”；

• 数据团队 “知识共享”：统一沉淀企业数据知识，提升全业务链分析效率。

三、观远 ChatBI 三大核心能力：灵活、低门槛、安全可控

观远 ChatBI 凭借 “数据分析灵活可信、低门槛搭建知识库、多端互通数据管控” 三大亮点，成为企业数据智能化转型的核心工具。

1. 自然语言问数：灵活分析，结果可信

依托大语言模型的理解能力，观远 ChatBI 实现全场景灵活分析：

• 对话式分析：自然语言直接获取结果，数据计算链路可追溯，结果可信度有保障；

• 跨表查询：支持多数据源联动提问，系统自动处理表间运算，无需手动关联数据；

• 智能引导：主动推荐关联分析维度，帮助用户深化分析深度，提升决策效率；

• 反复回看：重要结论一键收藏，历史会话随时回溯，支持分析过程复用。

1. 低门槛知识库：轻量运营，持续迭代

观远 ChatBI 让企业数据知识沉淀更简单，支持个性化轻量运营：

• 知识接入：兼容 BI 数据资产、历史取数 SQL、业务文档等多类型知识导入；

• 主题管理：可灵活定义销售、营销、库存等业务场景，聚焦场景化分析需求；

• 高准确率：通过模型持续学习企业知识，问答综合准确率稳定在 90% 以上；

• 对话追踪：自动学习用户问答行为，动态优化问答质量，实现系统自迭代。

1. 多端互通 + 安全管控：高效协同，数据无忧

在保障效率的同时，观远 ChatBI 构建全方位数据安全体系：

• 多端集成适配：支持移动端灵活问数，与 OA 系统无缝集成，提升业务协同效率；

• 数据隐私安全：采用本地存储与计算模式，企业数据完全私有化部署，规避泄露风险；

• 权限精细管控：基于数据行列权限体系，实现 “千人千面” 的安全访问控制。

四、观远 ChatBI 典型场景：覆盖高频数据查询需求

观远 ChatBI 已在企业高频数据分析场景中广泛落地，通过自然语言交互满足多样化查询需求，典型场景包括：

1. 算数值：精准解析业务指标

当用户提问 “2023 年一线城市总的销售利润是多少？”，系统能自动识别 “一线城市” 的业务定义，快速聚合计算销售利润并返回结果。

1. 取 TopN：快速定位核心数据

针对 “2023 年销售量前 3 的商品品类” 这类需求，系统会按商品类别分组聚合，按销量降序排序，直接返回排名前三的品类及具体销量。

1. 做比较：直观呈现数据差异

面对 “比较过去一年不同地区年度利润，哪三个地区最高？” 的问题，系统将按地区聚合计算利润，并通过柱状图直观展示 top3 地区的业绩差异。

五、实践案例：自然堂用 ChatBI 实现数据需求 “分钟级响应”

自然堂集团作为国内知名美妆企业，业务涵盖供应链、生产、销售、营销等全链条，积累了海量数据。但传统 BI 模式下，其数据应用面临三大挑战：临时性需求多、重复需求占比高（达 70%）、非技术人员个性化分析门槛高。

为此，自然堂与观远数据合作，基于观远 ChatBI 打造 “问数 GPT” 系统 —— 通过大语言模型学习企业表知识、业务逻辑、问答经验等，实现全场景对话式数据分析。用户只需自然语言提问，系统即可自动生成 SQL、调用 BI 计算并可视化呈现结果。

应用效果数据显示：

• 产品上线 3 个月后，活跃用户占比达 52%，覆盖 10 + 业务部门，处理取数需求超 3000 个；

• 业务数据需求响应周期从原来的 0.5 小时～3 天，缩短至 1~5 分钟，效率提升超 90%；

• 数据分析师角色从 “SQL 工程师” 转型为 “知识训练师”，服务半径扩大 3 倍以上；

• 跨部门数据口径统一，沟通成本降低 40%，推动业务数字化思维普及。

六、ChatBI 开启企业数据分析新范式

传统 BI 的痛点本质是 “数据与人的连接效率不足”，而观远 ChatBI 通过自然语言交互、知识沉淀与智能迭代，彻底重构了数据分析流程。从临时问数到深度分析，从单人使用到全企业协同，ChatBI正在成为企业释放数据价值的核心引擎。