2025年对话式BI革新数据分析新流程报告-帆软

2025帆软商业智能峰会对话式BI革新数据分析流程演讲：顾洋FineChatBI产品运营负责人目录1.从报表式BI到1.从报表式BI到对话式BI有什么不一样落地方法&经验落地方法&经验从报表式BI到对话式BI大模型正加速数据分析民主化视化对话式对话式BI解“看板越来越多、越做越复杂，但数据需“我就想简单、高效地找几个数，不知业务说“零散需求一直堆积，人力不够，加班加点做不过来”“筛选条件做少了不够用，完整收集需求又太困难”“已经给业务买了账号，他们还是不肯学不肯用”“有的看板生命周期太短，业务看两次就不看了，早知道当初不固化了”"领导开会找不到数，总是开会拉上我们临时给写SQL"“提个取数需求，等了好几天，我都忘了当时怎么思考的了”“找个数好麻烦，得多个看板来回找，要不就筛选条件一堆”“日常就关注几个数据，花精力学BI工具似乎没必要”“我记得有个看板里面有我要的数，在哪来着?”“我只想做个简单的汇报，怎么能快速制作一个看板”帆软仪表板资产检索业务自助问数帮忙取数，保证业务思考连贯性将对话过程中生成结果组件一键保存成BI看板，告别拖拉拽操作历史沉淀的报表、指标、看板，通过对话快速检索出来大直接对着看板问数，无需选择筛选条件等复杂操作分析思路启发按步骤完成分析闭环辅助原因分析利用大模型数据解读和归因能力，辅助业务初步分析找到原因业务决策效率业务决策效率回款金额一复购金额单次取数耗费时间从10min+回款金额一复购金额ITIT响应成本覆盖65%业务日常碎片化临时问数需求2024年04月2024年05月业务检索耗时从目录文件层层翻找到业务检索耗时从目录文件层层翻找到几秒内结果呈现资产复用价值降低内部信息差带来的40%重复开发建设FineBI商业智能目录S◎根近阳协作给我的蜜看对应帮助文档+ttps:/finobildoc-view-1206.html宫回收站,,**自分析主题3自分析主题称超长超长超长超长超长超长超…会分析主题6元(销售额-问知识智能分析洞察(beta内测)异常点识别，维度归因并生成解读报告，给予业务改进建议极速智能主要结论解读主要结论解读88自定义归因103%个103%个103%个103%个103%个88qq88展开更多Be业务分析质量结合AI数据洞察的初步结论，辅助业务思考例行报告生成沉淀分析步骤，自动化大模型落地(NL大模型落地(NL2SQL)的幻觉问题?逻辑矛盾些不符合客观事实的信息些不符合客观事实的信息输出的SQL代码不一样，结果不稳定成2023年事件，但过程黑盒用户无法判断ChatBI问某个底层表没有的复合指标，来响应结果大模型落地(NL2SQL)的衍生问题?帆软无论多简单基础的数据查询问题都依复杂场景考验SQL写法质量，同样影大模型直接通过SQL大模型直接通过SQL操作数据库，权限没办法管控，容易存帆软架构：多模型+NL2DSL+BI成熟底座今年销售额最高的产品是哪个极速模式数据查询去年卖的最好的爆款是哪个数据分析思路建议如何分析今年业务的表现智能模式智能模式BI查询引擎BI查询引擎数据查询去年销售额最高的产品思路1:数据查询今年销售额和销量同比思路2:数据查询今年各门店销量排名醉醉图表生成规则：临筛选出了日期(年月日)在2025/07/29-2销售额(成销售额(成本额4,758.62元1,086.2元1,086.2元指标名称■销售额■成本额指标名称■销售额■成本额帆软成熟BI底座：保障企业级数据消费帆软基于业务过程和分析维度，构建企业级团维度管理的数据模型，支撑各类跨表的关联查询，数据分析不局限于单一场景和数据基于Bl的函数体系，高效实现复杂数据计算，进而支撑问答Bl消费场景按用户、按部门、按角色设置数据、主题甚至行列权限，实现集团级权限控制企业级安全：全内网环境部署，安全有保障F帆软服务服务引擎服务器*三个服务可部署在一台服务器*三个服务可部署在一台服务器容器化部署1长期耗在大模型技术路线选型与问法边值ROI的真正场景及目标用户究竟是谁案例一某公司选型阶段对各种复杂问法进行测试调优，结果实际推广时发现能这么问数的人很少，而数据分析师们基本借助BI工具和历史报表已满足复杂查数需求IT前期很关注产品暴露大模型写的SQL代码，方便排错溯源，结果推广时被一线业务吐槽，看不懂代码根本不知道数据的结果可不可信认为跟认为跟DeepSeek/ChatGPT等生成式一样开箱即问，但Chatbi本身并不能创用户问啥啥错很容易导致弃用缺乏懂业务、懂数据的角色参与前期的运营交付，只靠IT团队单方面给业务培训功能或者被动响应，场景上线势必遥遥无期即便大模型能写出准确的代码并生成图表，但企业级应用底层涉及的数据安全和权限管控、大数据量处理性能等，这些都是大模型短期很难具备的影响结果精度的四大因素问法问法用户认知知识配置数据/指标帆软产品对问法的支持：产品侧产品不支持一些用户合理的问法，将影响精度用户不清楚当前可问问题范畴，随意提问将影响精度知识配置不完善，答案可能未能找到字段，将影响精度数据建设不完善，可问范围受限或答案错误，将影响精度如何找到适合ChatBI落地的场景帆软《xx企业ChatBI场景评估表》示例目标用户加减分要素(1~10分)聚焦一线销售方便及时提醒经销商完成采购约定√√√√85一线销售趋势是否符合预期√√√√775①潜在用户识别口初步识别ChatBI适合推广的目标ChatBI能否有效解决口通过问卷+关键人访谈的方式进行当前路径找数痛点等③场景落地评估口筛选满足必要特征的场景易度、业务黑化收集难易度等要素进一步判断场景优先级④确定问题范围口通过跟若干富有经验的业务代表或列表，同时梳理未来使用ChatBl的新路径围绕细分场景的ChatBI围绕细分场景的ChatBI帆软创建分析主题创建分析主题逻辑拆解业务场景调研模式1维度过滤字段模式1维度过滤字段格式字段精简指标加工口径确认口径确认(可落地评估)推荐问题配置Y数据溯源模式2底层数仓处理添加业务基础表(事实表、维度表)FlneBI7.0数据中心模型中心数据建模维度开发指标开发发布审批FineBI权限配置用户数据权限配置近似问题配置预加载配置《ChatBl场景问题清单》正确率≥80%《Badcase问题清单》底层数据优化知识配置优化大模型优化帆软FineChatBI项目陪跑服务2、团队需要的关键角色有哪些，为什么1、完整的部署包含四个部分，OPS、BI、FineChatBl、大模型，实际部署(非openai规范的大模型接口改造工作不包含)1、FineChatBI的产品逻辑5、问题的拆解能力1、为什么要做场景的价值论证1、选定一张较为常用的FineBl的仪表板2、以这张仪表板中能直接得到的数据信息为蓝本，模拟用户提1、拆解提问，学会关键能力1、根据提问拆解的结果，设计底层所需要的数据模型1、根据提问拆解配置预加载属性、同义词、近似问题等配置1、持续运维的方法、包括问题分析报告的模版的讲解1、整体的总结与回顾·《场景需求调研》·《场景问题拆解清单》·《场景数据模型文档》·《项目管理说明书》·《项目推进计划表》·《同义词配置清单》·《ChatBI用户手册》·《ChatBI系统配置文档》·《ChatBI异常问题处理》某头部能源企业落地案例数据供需不平衡带来了新工具的需求数据供需不平衡带来了新工具的需求看板越做越多，但是需求还是响应不完…我不想看看板，帮我找个数我不想看看板，帮我找个数我自己的业绩数据，我不想看团队视角的看板这么多筛选条件，这么宽一我只想要一个数据验证我的想法，我没有时间我要的产品组合健康度需要通过板里不包含这些组合我想要的数据散落在各个看板里，一个个找起来太费时费力了看板里筛选条件太多，我做起来太容易出错了帆软某头部能源企业落地案例帆软问数功能某能源企业润滑油零售业务“Sell-In&Sell-Out”全链路问数功能2配送门店进货-线下③出库扫码④主要产品经销商o时间+维度+指标识别出货困难门店，调整供货策略，保障门店可持续经营例：精英店本月A产品出库扫码量、入库扫码量?o时间+维度+指标+趋势o时间+维度+指标+同环比/占比门店直播渠道出货量是否达到预期，及时评估直播盈利能力合同量情况，依此识别优质门店并注资加盟形成精英门店例：上周A产品直播下单客户数趋势例：上周A产品直播下单客户数趋势o时间+维度+条件键产品的销量数据，精准制定差异化产品推广计划例：今年Top10City每个季度新品销量数据准备数据准备某头部能源企业落地案例11~2周>2~3天更自由地组合维度指标助力及时改进运营策略“以前编排门店健康度报告滤，现在能直接问，既简单且思路不易被打断，还能快速存为一张仪表板。”某业务运营“过去只能按看板预设好的在问答中维度和指标可灵某业务运营邹AA省照某股份制银行总行落地案例(深度二开集成)帆软某股份银行“赋能”一线客户经理/支行行长日常问数找数在线用户数：2帮助在线用户数：2帮助☆收藏 x× x×企业的司法案件信息x×企业涉诉信息x×企业中标信息x×分行当前普惠贷款余额是多少x×分行当前对公网均有效户数量是客户经理x××的预测本月流失私行客户数去年光大证券三方存管新开户数美元的零售理财认购规模是多少月日均资产口径在600万以上的财富客户数近6个月的趋势变化批量代发客户的本年代发金额零售渠道的自管理财余额>>金融市场债券及基金久期简报x×分行经营分析画像报告手机银行金融类交易趋势监测报告手机银行月活月度监控分析运营部门业务简报近期推出“问数智能分析工具”1.0(简称“问数”1.0),如同为数据的获取和应用配备了手机银行月活月度监控分析运营部门业务简报一句直达，无需层层中转一句直达，无需层层中转你好!你可以尝试问一些数据问题，我会全,并按统计日期统计时间分,并按统计日期统计时间分2025年06月24日5566③产品规划阶段1对话问数阶段1对话问数问数据问知识阶段2推理分析阶段2推理分析思维链、知识库RAG问洞察=问洞察=LLM(数据、企业知识)问数据问知识阶段3自主执行阶段3自主执行问决策=LLM(洞察、指令)问洞察=LLM(数据、知识)问数据问知识更好更好智能仪表板解读★其它帆软AI相关产品产品数agent数agent联agent联agentAl语音填写称重Al读写简道云智海微言企业知识库算法预测算法人才功能简介：用户选择仪表板组件，补充分析重点或业务知识，Al协助快速生成一份分析报告推荐用户：BI分析小白、分析报告高频生产者功能简介：用户选择数据表，告诉AI对看板展现的重点要求，AI协助一键生成推荐用户：BI新手小白、看板高频生产者功能简介：针对仪表板内容，按照分析要求AI快速生成摘要总结，用户针对摘要可再进行追问推荐用户：从看板快速获取摘要的各种查看用户三简道云AI落地场景简道云2025-01-23零代码Al零代码Al应用指南品曲B品0品目录目录OO帆软2暂无内容入库确认暂无内容72元人同车车☒☒模板中心通讯录小简业务速办☒发起流程智脑手Pro流程自动审批简历识别处理长文本类的，综合信息判断清晰的标准+提示词调教处理长文本类的，综合信息判断清晰的标准+提示词调教采购等场景验证待办分钟←Chttps/wjandaoyuncom/dashboard/ap674e2bB2e4082e₃4614/form/6573203cb0986690481efA<DD申购日期申购人2025-05-22办公用品统计台账中没有的办公用品可以自己输入办公用品台账选择办公用品*办公用品产名称*办公用品类型*单位*配置要求*需求数量小计期望到古办公用品申购(A}预审)*总金额*是办公用品领用申请总金额超过10000元时，要求具体的采购用途应用后台知识问答助手：7×24小时的员工服务目””血品选择数据②问规