商业智能（BI）东西作为企业数据价值发掘的观远重要柱石 ，在曩昔二十年里明显提高了数据的双引可见性与报表功率 ，为决议计划供给了有力支撑 。擎深但是度交 ，跟着事务环境日趋杂乱 、融助决议计划节奏不断加快，力企传统 BI 在开释数据价值的业智议计深度 、广度和灵敏性上逐步闪现瓶颈 。观远
近年来 ，双引以 DeepSeek 为代表的擎深国产大模型技能迎来打破性开展 ，其强壮的度交天然言语了解与推理才能，为 BI 范畴注入了新动能 ：让数据对话有或许走向“天然化”“智能化”与“全民化” 。融助在此布景下，力企观远数据推出 ChatBI 智能数据问答产品 ，业智议计其依据大言语模型（LLM）构建 ，观远经过天然言语交互界面 ，有用破解了传统 BI 的固有掣肘 ，推进事务决议计划功率迈向新高度 。
传统 BI 灵敏决议计划的三大中心瓶颈。
“问数”之难：不同用户往往存在个性化的剖析逻辑 ，虽然企业内部现已创建了很多报表和看板 ，但仍然无法彻底满意事务部门对数据的个性化需求 。但传统 BI 门槛较高 ，非技能人员在一致训练前，往往难以自行运用 BI 进行个性化剖析 。
“问知”之迟 ：传统 BI 的剖析流程需预先界说数据模型 、依靠技能团队支撑 ，从需求提出到洞悉生成存在明显推迟 ，不同的事务方 ，不一起刻点 ，不同场景下 ，或许是同一个取数需求 ，都需求从头排期进行 ，不只消耗精力 ，更难以支撑瞬息万变的实时决议计划场景 。
“问策”之限 ：剖析深度受限于预设目标与固定逻辑 ，传统 BI 缺少动态探究与深度推理才能 ，难以主动提示杂乱事务场景中的隐性相关与根因 ，约束战略生成 。
这些问题直接约束着企业从数据中高效获取常识 、构成战略的才能，成为数据驱动决议计划效能跃升的要害妨碍 。
观远 ChatBI ：从传统看数到智能问数的决议计划跃迁 。
观远 ChatBI 智能数据问答产品 ，以天然言语交互为切入点 ，聚集传统 BI 三大痛点 ，以“问数-问知-问策”三个中心层面晋级 ，完成“事务言语”与“数据言语”的无缝转化 ，为企业供给了愈加智能灵敏的决议计划支撑 。
L1 问数 ：天然言语驱动的数据快速获取 。
观远 ChatBI 的“问数”功用 ，经过天然言语交互 ，让事务人员无需依靠数据剖析师，便能轻松发问并获得所需数据。比方 ，事务人员能够经过语音或文字直接问询 ：“上一年某区域门店的出售排名是多少 ？”系统即时整合多源数据并生成可视化效果 ，打破传统仪表板层级下钻的操作壁垒 ，下降对技能人员的依靠 ，提高数据获取自主性 。
天然言语问数 ，剖析灵敏可信 。
L2 问知 ：智能剖析 ，深度发掘数据价值 。
观远 ChatBI 供给深度数据剖析功用，结合机器学习和推理算法，协助事务人员从海量数据中发现躲藏的趋势和潜在的事务洞悉 。经过智能陈述生成和主动化的数据可视化 ，观远 ChatBI 将杂乱的数据剖析转化为简练直观的定论，为企业决议计划供给强有力的数据支撑 。
依据大模型的数据剖析洞悉 。
L3 问策 ：数据驱动的智能决议计划与履行 。
观远 ChatBI 依据剖析效果主动生成可落地的战略主张 ，经过企业级协作渠道即时推送至履行层，并实时追寻战略作用数据，构成“洞悉-举动-复盘”的全流程闭环 ，缩短决议计划周期 ，提高商场呼应速度 。
流程闭环办理 ，驱动战略落地 。
场景落地 ：观远 ChatBI 三大中心亮点 ，重塑企业数据生态。
在构建起“问数-问知-战略”的技能底座后 ，观远 ChatBI 进一步将智能剖析才能浸透至企业事务全流程，经过常识库冷启动 、多端交互体会 、常识库自迭代三大中心亮点 ，完成数据价值从“技能可达”到“事务可用”的深度转化 ，打造易用性 、场景化、企业级的数据剖析系统 。
常识库冷启动：快速构建精准问数系统。
依据企业现有 BI 财物（仪表板 、卡片 、数据集等） ，观远 ChatBI 完成“低门槛”常识搬迁与快速激活 ：
・多源数据无缝接入 ：支撑 40 + 数据库衔接与文件类数据抽取 ，未来可扩展直连方式 ，保证数据来历的全面性与实时性，为问数场景供给坚实的数据底座 。
・事务常识高效萃取：主动从既有 BI 财物中提取事务逻辑与问答常识（如目标界说 、剖析维度相关） ，加快常识库初始化进程 ，防止从零开始的资源糟蹋 。
・问答准确率闭环检测 ：上线前对主题进行主动化问答测验 ，保证准确率达 90%+ ，经过“测验-优化-再测验”机制，保证问数效果的精准性与事务贴合度 。
多源数据接入 ，低门槛树立常识库 。
多端交互体会 ：打破时空约束的智能问数。
观远 ChatBI 深度适配 PC 端 、移动端、OA 系统（如飞书），构建全场景智能交互系统 ：
・多端协同问数 ：事务人员可在工作桌面 、移动终端随时随地建议数据查询 ，即时获取可视化剖析效果 ，完成“数据随需而至” 。
・OA 集成深化场景 ：对接企业级协作渠道机器人（如飞书机器人） ，在日常工作流中直接嵌入数据问答才能 ，提高工作功率。
・交互动作立体化 ：支撑问答效果的保藏 、点赞 / 踩 、SQL 仿制与导出等操作 ，便于事务人员对优质剖析内容进行沉积复用 ，一起经过用户反应优化模型 ，构成“问数-反应-迭代”的正向循环。
多端互通高效剖析 。
常识库自迭代 ：打造个性化企业常识生态 。
经过常识主动沉积 、智能自检 、个性化学习，观远 ChatBI 构建可继续进化的企业级常识库 ：
・常识主动录入 ：从前史对话 、用户行为中发掘新常识 ，提示用户将其归入常识库，完成事务常识的动态堆集，防止人工保护的繁琐与遗失 。
・常识智能自检 ：定时对常识库进行抵触查看与近似查看，提示用户兼并或更新常识 ，保证常识库的纯净度与一致性 。
・个性化学习引擎 ：引进用户行为数据 ，为不同人物树立个人常识库 ，供给精细化问题引荐与目标口径承认，完成“千人千面”的智能剖析体会 。
观远 Chat BI ：依据 LLM 的场景化问答式 BI。
观远 ChatBI 已在广泛客户中完成成功落地并获得效果。以天然堂集团为例 ，观远数据与其携手打造的 ChatBI 问数产品 ，依托大模型强壮的天然言语了解才能 ，为用户供给了极简、直接 、高效的数据查询体会 ，上线后获得明显成效 ：
・取数准确率从初期的 60% 跃升至 92%；
・活泼用户占比达 52%（上线 3 个月）；
・掩盖 10 余个事务部门 ，累计处理超 3000 次取数需求；
・事务需求呼应周期从原先的数小时乃至数天大幅缩短至 1-5 分钟 。
这些成效充沛标明 ，在数据日益成为中心竞争力的今日 ，灵敏获取洞悉 、驱动决议计划已成为企业的要害才能 。依据此 ，观远数据秉持“让事务用起来 ，让决议计划更智能”的任务 ，经过 ChatBI 智能问答渠道等继续性的技能创新 ，打破传统 BI 的限制 ，推进企业从“被迫看数”向“主动问数、智能决议计划”跃迁 。
未来 ，观远数据将继续深化 ChatBI 的易用性 、场景化与企业级水平 ，活跃与合作伙伴携手 ，将数据价值实在转化为每一天的事务举动力和决议计划竞争力 。
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