近年來，隨著國產大模型（如DeepSeek）的快速發展，企業對智能化數據分析工具的需求日益增長。觀遠數據推出的ChatBI，基于大語言模型（LLM）打造，旨在通過自然語言交互降低數據分析門檻，提升業務決策效率。今天我們結合觀遠ChatBI在零售消費行業的落地實踐，解析ChatBI如何如何從“問數”到“問知”，成為企業的“智能伙伴”
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一、門店店長與總部督導
ChatBI落地實踐
在零售消費行業的數據應用道路上，始終存在著兩大問題。
其一，找數用數難：寬表不全、數據散落在各個報表中，分析師疲于響應各類臨時性需求，業務用數需求滿足周期長，決策效率低下。
其二，洞察決策難：橫向對比標桿店，洞察影響目標達成情況的根因，歸因分析依賴經驗與專業度，無法形成統一認知、快速總結問題并提供行動建議。
Before
門店店長取數用數復雜：寫月報及提報計劃時，需要從多個儀表板匯總數據，靈活指標的取數需求只能提給數據部門，等待周期長。
總部督導洞察不到位：巡店過程中對當前門店的銷售情況、利潤情況不熟悉，難以快速跟店長討論改善措施。
數據部門數據管理難：企業報表繁多，用戶找不到數據時，給分析師帶來了不少咨詢工作量。
現在通過觀遠ChatBI，可以有效解決以上問題，數據需求響應周期從小時級縮短至分鐘級短，洞察歸因從人工變為自動化、體系化，數據部門有更多的能力支撐更多工作。
After
門店店長：通過自然語音實現取數用數
觀遠ChatBI可以解決臨時性取數問題。用戶通過自然語言提出問題，例如“最近6個月各品牌有多少用戶買了產品？”，大模型理解后生成相應 SQL，進而生成數據查詢結果。
總部督導：移動辦公下也能快速獲取洞察
用戶可通過ChatBI，實現語音輸入提問取數。例如在移動端快速獲取結果，這在出差、移動辦公或門店等場景下，對于比較忙碌的用戶來說非常便利。
在洞察方面，觀遠ChatBI支持歸因分析。例如，用戶輸入一個問題，大模型會理解并先展示其思考過程，即從哪些角度拆解問題。比如分析業務狀況時，會先看收入和毛利，再進一步看具體指標及分析方法，逐步輸出最終的總結報告。
數據部門：自助查找數據資產
在已上線BI或報表系統的情況下，傳統NLP算法解決方案多依賴關鍵詞匹配來查找數據資產。例如，用戶說“查看最近七天銷售額”，系統會在各看板中尋找包含“銷售額”的內容，推薦最相關的儀表板或卡片。而在觀遠ChatBI中，用戶提問更自然，如“我想知道最近哪些產品賣得好”。后臺需將“賣得好”轉換為具體指標，再查找包含這些指標的看板并推薦給用戶。
二、零售消費行業四類數據難題總結
與觀遠ChatBI解法
以上是觀遠ChatBI產品能力在零售消費行業的一個落地縮影。除去日常的店長、督導場景，觀遠數據還深入研究并總結了眾多共性場景及其存在的問題，并針對每個場景提供了切實可行的解決方案。
對于已知問題，如“今日含稅銷售額是多少？”這類用戶常問且知識庫有定義的，市面上廠商基本都能準確回答，準確率接近100%。這其中需維護知識庫，提前梳理預定義問題，確保基礎準確率。
對于明確問題，若業務提問符合較好范式，一方面結果較準確，另一方面即使提問數據未在知識庫定義，模型也能泛化回答。如問“檸檬水在鄭州某天門店銷售額”，實際SKU編碼可能很長，但業務習慣稱其為檸檬水，直接提問，模型泛化后可得出結果。
對于復雜問題，需更多知識錄入才能準確回答。如“雪頌蘭最近哪些品賣得好”，各企業定義“賣得好”標準不同，有的看利潤，有的看銷量。在觀遠ChatBI中，提前定義好如“銷量最好”門店的計算方式，大模型自動生成SQL輸出結果，業務獲取結果更快更準確。
對于開放性問答或綜合類問答，目前觀遠正與企業的共創中，如問“昨天工廠運作情況如何”，企業從cost、service、productivity等角度分析，需在知識庫預定義，大模型理解后從這些角度進一步分析，獲取數據結果形成綜合報告。
三、讓ChatBI聽懂零售消費“行話”，
解決實際“業務”問題
要做好出一款好的“ChatBI”，難點不在技術，而在對齊業務語言——聽懂‘人話’之前，先要聽懂‘行話’。在解決以上零售消費行業的數據化相關問題后，觀遠ChatBI還針對行業特有的“行話”進行了重點突破。通過深入研究零售消費領域的專業術語、業務邏輯和溝通習慣，觀遠ChatBI能夠精準理解并處理這些行業特定的表達方式。以下分享三個例子。
語義模糊問題
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案例：合肥既是城市名也可能是“倉庫”，業務提問“合肥最近表現怎么樣”指代不明。
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解決方案：構建領域數據庫，維護同義詞，如將“冰鮮檸檬水”與“檸檬水”設為同義；對易混淆問題預設澄清機制，借助多輪對話能力反問用戶，促其補全問題，提升結果準確性。
多部門定義差異問題
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案例：爆款商品應該選擇銷售維度還是利潤維度？要看不同部門對爆款商品定義，例如運營看銷量，財務重利潤。
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解決方案：意圖澄清追問，建立術語庫，提前明確各部門對術語的定義，使模型理解不同維度下的特定含義，準確響應各類提問。
時間規則特殊性問題
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案例：業務結算周期和自然月不一致，某客戶每月26號前問“本月達成情況”指當月，26號后問則指下月。
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解決方案：維護企業級知識庫，將特殊時間規則等個性化內容納入，讓模型依規則生成符合預期的結果。
觀遠ChatBI憑借其強大的功能與優勢，正引領零售消費行業的數據分析邁向新高度。它以大語言模型為基石，通過自然語言交互，打破了數據獲取與理解的壁壘，讓數據分析變得更敏捷、智能。未來，隨著大模型技術的持續進步，期待ChatBI成為零售消費企業的智能伙伴，助力企業在數字化浪潮中穩健前行。
FAQ
Q1：企業如何衡量ChatBI的好壞？
A：衡量ChatBI好不好，要關注聚焦“業務問題”，而非“SQL對不對”。具體可從準確性、可干預性、數據安全和啟動運維成本四個角度出發。
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準確性：要構建可迭代優化的行業知識庫，涵蓋數據集表結構、字段示意、后臺維護的行業術語、指標口徑及問答對的向量化，為每個問答主題提供基礎。
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可干預性：當回答不準確時，用戶可通過補充上下文信息、明確場景歧義等方式干預，模型引導用戶補充信息，前臺用戶可感知并配合，同時收集反饋以優化回答。
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數據安全：所有數據計算在本地計算引擎中完成，支持對接私有化模型，數據行列權限受控，確保數據安全。
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啟動和運維成本：最好是一站式BI繼承，產品與BI用戶權限統一管控，既可將數據抽取到BI上，也能直接連接數據庫，控制冷啟動和運維成本。
Q2：ChatBI回答準確率的關鍵是什么？
A：數據清晰度與知識庫維護共同作用于回答質量。數據為回答提供原材料，知識庫則為回答的構建和生成提供理論與知識支撐，只有二者協同優化，才能真正實現高質量的回答效果。
數據清晰度的重要性 ：清晰的數據是良好回答的基礎之一。理想狀態下，數據應是經過適當清洗、整合的 ADS 層應用數據，這能為回答提供準確、可靠的依據，使回答更貼近實際需求，避免因數據混亂或錯誤導致的誤導性結論。如果數據存在錯誤或不一致，如門店中產品編碼混亂、銷售記錄不完整等，ChatBI 可能會生成不準確的分析結果，導致店長做出錯誤的決策。
知識庫維護的關鍵作用 ：除了數據清晰度，回答的質量還高度依賴于背后知識庫的維護。知識庫需持續更新、優化，確保涵蓋廣泛且精準的知識體系。例如，“合肥”既是城市，也是倉庫，需要在知識庫中維護好相關信息。
Q3：公司內部分析報表已經非常成熟，ChatBI還有什么用處？
A：主要建議兩種用法：
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構建數據 BP 或機器人：如果部門希望在企業內建立一個數據 BP 或機器人，ChatBI可作為入口。用戶通過自然語言提問，系統調取相關報表，無需用戶跨報表操作，直接獲取分析結果，減少額外洞察和理解工作。
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提升報表洞察力：對于已成熟的報表體系，觀遠ChatBI能增強其洞察力。用戶提問后，系統整合多報表數據生成綜合分析結果，突破單個報表限制，提供更全面深入的業務洞察。
Q4：如何試用觀遠ChatBI？
A：目前觀遠ChatBI正逐步開放試用中，歡迎觀遠數據的合作伙伴聯系對應客戶成功經理申請試用！
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