ChatBI+常规BI双轮驱动：真的能把业务取数效率提升10倍吗？

先把不适用场景说清楚

很多企业选型时被"AI提升十倍效率"的说法吸引，但没有任何一种方案能解决所有问题。从产品落地的视角，先把双轮驱动模式的不适用边界说清楚：

排除了这些场景，再回到核心问题：ChatBI+常规BI的双轮驱动，真的能把业务取数效率提升10倍吗？

企业取数的痛点从来不是单一的

很多人对BI取数效率的认知存在误区：认为只要有了AI，就能解决所有取数问题。

实际上，企业内部的取数需求天然分成两类，痛点完全不同。

类：固定场景的重复取数

每周一的部门销售业绩周报、每个月的库存周转月报、给管理层看的核心指标看板——这类需求的特点是逻辑固定、口径固定、定期更新，只需要一次性做好配置，后续自动更新推送就可以满足需求。

这类需求的传统痛点是什么？

• 数据更新不及时：上游数据源更新后需要手动触发ETL，经常出现报表数据滞后
• 修改维度指标麻烦：业务稍微调整一下统计范围，就要找数据开发重新改逻辑，排期往往要等好几天

第二类：临时场景的探索取数

运营要做618大促复盘，想知道不同城市、不同渠道、不同客群的转化差异，临时要取十几组不同维度的数据。线下零售要做门店拓点评估，需要交叉对比不同区域的人流、客单价、竞品分布数据——这类需求的特点是灵活、非标准化，没人能提前预知要取什么维度、什么指标。

这类需求的传统痛点才是真正的效率杀手：业务要提需求给数据团队，排期少则1天多则3天。等到数据拿到，业务灵感早就错过了。很多探索型分析干脆不了了之。

国内很多企业的现状是什么？要么只靠常规BI，固定报表满足不了临时需求，效率卡在数据供需差上；要么一股脑全上AI，结果AI输出的结果口径不一致，还要反复核对，反而更慢。

ChatBI+常规BI双轮驱动的核心，就是针对两类不同需求，用最合适的工具解决，把两类能力的优势都发挥出来。

双轮模式怎么分工，才能真正提效

双轮驱动不是简单把ChatBI和常规BI拼在一起，而是从需求接入到输出结果，全流程做能力互补。

常规BI打底：解决固定需求的"稳"

很多人觉得有了AI，常规BI就不重要了。其实刚好相反：常规BI是整个企业数据分析的底座，解决了三个AI解决不了的核心问题——统一口径、稳定输出、固化分析场景。

观远常规BI的核心能力中，对提效帮助最大的两个模块：

能力一：高级调度。

这是以ETL作为节点进行编排调度的模块，用来增强业务数仓的构建能力。支持两种触发模式：

过去很多企业的ETL任务都是手动触发，或者固定凌晨跑一次。如果上游数据白天更新了，下游报表当天就看不到最新数据。高级调度的事件触发机制解决了这个问题。

能力二：数据回写。

支持把BI中分析完成的数据回流到业务系统，打通从分析到行动的闭环。

比如你在BI中算出了不同会员的等级分层和权益匹配规则。过去要把结果导出，再手动导入到会员业务系统。现在直接通过数据回写模块就能自动同步，还支持级联触发——只要BI里的数据集更新，回写就自动完成，不需要人工干预。

这两个能力让常规BI处理固定需求的时候，稳定性和效率都比传统模式提升很多，也为ChatBI提供了合格的数据集基础。

还有一个核心能力：指标中心。

可以把企业所有核心业务指标统一存储、统一维护。修改一次口径，所有用到这个指标的报表、看板、ChatBI问答都会自动更新。避免了"同一个销售金额，三个部门算出三个数"的问题。

这是常规BI打底的核心价值：把不确定性变成确定性，给AI应用打好基础。

ChatBI补位：解决临时需求的"快"

ChatBI是基于大模型的自然语言问数工具。业务人员不用写SQL，不用找数据开发，直接用日常说话的方式问问题，就能直接得到数据结果和可视化图表。

在双轮模式里，ChatBI的核心定位是补常规BI的短板：处理那些临时的、探索性的、非标准化的取数需求。

当前观远ChatBI的几个产品优化，专门解决企业用自然语言问数的痛点：

在双轮模式里，ChatBI的提效逻辑非常清晰：

常规BI把已经梳理清楚的固定需求接住，数据开发只需要处理那些复杂的、底层的数据建模工作，不需要天天接业务的临时取数需求。业务人员有临时需求，自己用ChatBI问，几分钟就能拿到结果，不用等排期。

供需两端的效率都提升了。

10倍提升到底是怎么来的

看两个行业典型场景的实际落地效果。

场景一：快消行业区域运营

区域运营经理每个月要做区域业绩复盘，除了固定的业绩报表，经常需要临时交叉分析。比如"上个月华东区域，年龄在25-35岁之间，购买过A系列产品的新客户，客单价超过100元的订单占比是多少？和上个月比变化了多少？"

放在过去，运营要提需求给总部数据团队，数据团队排期1天才能出结果。

现在运营直接用自然语言问ChatBI，不到1分钟就拿到结果，还能直接生成可视化图表，放到自己的复盘PPT里。

如果一个运营每个月有10个这样的临时需求，原来每个月要花10天等结果，现在只需要1天不到就能自己搞定。效率提升刚好超过10倍。

场景二：互联网行业用户增长

增长分析师做活动效果复盘，需要不断调整维度拆分数据。比如"上周六投放的抖音渠道，来自北京的用户，7日留存率比渠道平均高还是低？点击过首屏banner的用户转化率是多少？"

原来分析师每改一次维度就要重新跑一次SQL，一个复盘下来要花大半天。

现在分析师可以直接和ChatBI对话，不断调整提问维度，十分钟就能得到所有需要的数据。整体复盘时间从天级缩短到小时级以内，效率提升也接近10倍。

常规BI处理的固定需求，通过高级调度、指标中心这些能力，数据更新的及时性提升了，修改指标的效率也从原来的几小时缩短到几分钟。虽然没有10倍这么大的提升，但也能帮企业节省大量重复劳动的时间。

三个决定成败的配置细节

很多企业上了ChatBI也用不起来，核心问题是配置的时候没有抓住要点。

细节一：先给ChatBI准备合格的数据集

ChatBI的准确性，80%取决于数据集准备得好不好。

这些准备工作看起来简单，但却是很多企业用不好ChatBI的核心原因。花半天时间把数据集整理好，后续能节省几十上百小时的核对时间。

细节二：做好权限分层，保证数据安全

双轮模式落地，安全合规是底线。ChatBI的权限要和常规BI的权限体系打通，什么人能看什么数据，一定要提前配置好。

普通业务人员只能看自己权限范围内的数据，管理层可以看全公司数据。权限配置完成之后，ChatBI会自动遵循权限规则，不会出现越权访问数据的问题。

细节三：固定需求放常规BI，临时需求放ChatBI，不要错位

很多企业落地的时候会犯一个错误：把所有需求都扔给ChatBI，结果反而效率更低。

正确的分工是什么？

• 凡是已经梳理清楚口径、定期要出的需求 → 放到常规BI做仪表板，自动更新订阅，打开就能看，比每次问ChatBI更方便更稳定
• 凡是临时的、探索性的、没有固定逻辑的需求 → 再用ChatBI来做

这样既保证了固定需求的稳定性，又提升了临时需求的效率，双轮才能真正转起来。

FAQ

Q1：我们已经有常规BI了，上ChatBI要额外花很多钱吗？

A：ChatBI作为观远BI平台的模块，已经完成了深度集成，不需要重新搭建一套新系统。只要在现有平台上开通权限就可以用，数据打通、权限打通都不需要额外做大量开发，实施成本比单独上一套AI分析工具低很多。

Q2：ChatBI输出的结果不准怎么办？

A：双轮模式本身就解决了这个问题。首先要求数据放在已经梳理好口径的数据集里，从源头降低了出错概率。其次ChatBI支持透出思考过程和SQL解释，用户可以自己核对数据来源和计算逻辑。发现问题了可以调整提问方式重新问。

Q3：普通业务人员不会用ChatBI怎么办，学习成本高吗？

A：ChatBI本身就是自然语言交互，和你平时聊天一样输入问题就可以，不需要学习复杂的操作。只要会用聊天软件就能用，学习成本非常低。

Q4：双轮模式适合中小企业吗，还是只有大型企业能用？

A：只要你企业已经有了基础的数据接入，有统一的数据集，不管规模大小都能用。中小企业临时取数的需求其实更多，数据团队更小，用ChatBI释放人力的价值反而更大。门槛并不高，按照配置要点整理好数据集，就能快速落地。

上线节奏：小步快跑，快速验证

不需要一下子全公司推，小步快跑风险更低。

ChatBI+常规BI双轮驱动，本质不是用AI替代传统BI，而是让不同的工具做不同的事。

常规BI解决"稳"的问题。ChatBI解决"快"的问题。两者互补，才能真正把整体取数效率提上去。

对于数据供需矛盾突出、临时取数需求多的企业，只要数据基础合格，实现10倍的临时取数效率提升是完全可落地的。核心是不要贪大求全，找对分工，做好基础配置，就能快速拿到价值。