面向已经有业务数据库、但业务人员不会写 SQL 的企业。典型使用发生在数字化运营里:经营分析、活动复盘、销售与门店数据查询、向上汇报。管理员先在企业内部把库表整理成指标、维度和数据集,并按组织开放权限;业务人员登录后选择「数据探索、智慧运营、分析报告、活动策划」中的专家助手,用自然语言提问,直接拿到能看、能导出、能放进汇报的结果
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面向已经有业务数据库、但业务人员不会写 SQL 的企业。典型使用发生在数字化运营里:经营分析、活动复盘、销售与门店数据查询、向上汇报。管理员先在企业内部把库表整理成指标、维度和数据集,并按组织开放权限;业务人员登录后选择「数据探索、智慧运营、分析报告、活动策划」中的专家助手,用自然语言提问,直接拿到能看、能导出、能放进汇报的结果
用户端以对话为主。选好专家后可以连续提问,系统返回指标卡、表格、图表和文字解读,并支持筛选、维度下钻、智慧运营场景下的归因分析;专家若配置了模板,同一次对话还可以生成看板或下载 PPT。用户可以上传 Excel、CSV 或文本做文件问答,也可以把结果导出、收藏,并在历史对话里找回。管理端负责把这些能力配出来:连接数据库,在语义建模里维护模型、指标、维度、数据集和术语,在指标市场集中管理指标,在专家管理里绑定问数工具、提示词、报表模板和 PPT 模板,用 Skill 把多步分析串成流程,并通过企业、组织、角色和数据授权控制谁能进菜单、谁能看到哪些数。
系统按用户端和管理端拆成四套工程,底座是 Chat BI 与 Headless 语义层的结合。用户问题进入后,先判断走文件问答还是自然语言问数;问数时先把问题映射到已配置的指标、维度和术语,再生成语义查询,经过纠错后翻译成目标库可执行的 SQL,执行结果回传为图表和解读。复杂聚合、多表关联和口径定义放在语义层,由管理端维护,不在每次提问时由模型临时编造。数据权限在执行时注入,用户只能查到授权范围内的行和列。




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