智能BI到底“长”啥样，瓴羊Quick BI给你答案！

张经理负责分析的饮料公司最近推出了一款新的果汁饮料，市场反响热烈，但也面临着激烈的竞争。公司高层希望了解，相比于竞品，这款新饮料在不同地区的销售表现如何，尤其是在北京、上海和广州这三个主要城市。更进一步，他们还想知道销售高峰主要集中在哪个时间段，以及特定促销活动和销量提升的关系。这些具体的业务需求，张经理需要从庞大的数据海中找到答案。
然而，张经理很快就面临了以下挑战：
数据筛选与定义：为了准确回答上述问题，张经理需要从数据库中精确筛选出新饮料的销售数据，同时还要分别标识和比较北京、上海和广州的数据。对于非技术人员而言，理解数据库结构和编写正确的查询语句非常困难。

报表设计与调整：即使成功提取了数据，使用拖拉拽式工具设计直观、易于理解的报表也是一大挑战。面对复杂的BI工具，他常常感到无从下手。在设计报表时，需要掌握如何使用各种图表组件，以及如何配置它们以反映正确的数据逻辑。尽管张经理对市场趋势有着敏锐的洞察力，但他并不擅长技术操作，每次使用传统的拖拉拽式BI工具时，都感觉像是在解一个复杂的谜题。

数据分析深度：对于销售高峰和促销活动的影响分析，需要对数据进行更深入的挖掘和分析，这不仅仅是数据提取和可视化的问题，更涉及到数据分析的深度和广度，需要对数据进行复杂的交叉分析，才能够得到想要的答案。

任务很艰巨，但老板今天就要有结果，这让张经理很是头疼。

很显然，以往的BI工具已经很难满足张经理的迫切需求了。有没有什么工具，既强大又简单呢？瓴羊Quick BI，给出了一个有用的答案。

智能搭建——对话式报表搭建能力

使用Quick BI后，数据分析师张经理的工作流程得到了根本性的改变和提升：

直观的自然语言查询：张经理只需在Quick BI的查询框中输入：“比较北京、上海、广州新饮料与竞品的销售表现”，系统即刻理解他的需求，并自动提取相应的数据。

智能报表生成：基于查询内容，Quick BI智能推荐最适合展示该数据的报表模板和图表类型。张经理可以在几秒钟内看到一个初步的报表看板，并根据需要进行微调，比如添加过滤条件、调整时间范围、改变图表样式等。

#一键搭建

交互式数据探索：在报表搭建过程中，张经理还可以通过输入自然语言的查询来细化或扩展报表内容，如“帮我给指标增加月环比”。Quick BI能够即时响应这些查询，自动更新报表内容。

#增添指标

一键式样式美化：为了让报表更符合公司的品牌形象，张经理利用Quick BI提供的样式美化功能，选择公司标准的品牌色和字体，使报表在视觉上更加统一和专业。

#一键美化

在数据驱动的商业决策过程中，报表搭建是连接数据和决策的关键一环。然而，传统的拖拉拽式BI工具在报表搭建方面存在不少痛点。首先，功能界面和组件繁多，用户需要花费大量时间学习如何操作这些工具，了解各种组件的功能，并根据业务需求和逻辑来搭建报表。对于非技术背景的业务人员来说，这样的门槛是相当高的。其次，报表的修改和调整也同样困难重重，每一次业务需求的微小变化都可能需要进行大量的调整工作，这无疑增加了工作的复杂度和时间成本。

Quick BI通过其智能搭建功能，极大地缓解了这些痛点。它利用先进的大模型技术，让数据分析人员和业务人员能够通过简单的对话来完成报表的搭建，从而具备了对报表进行“微操”的能力。这不仅显著降低了操作的复杂度，也大大提升了工作效率。

通过大模型提供的强大的自然语言理解能力，Quick BI能精准理解用户的需求，自动完成数据的提取和报表的生成，还可以通过人机对话的方式来修改分析图表的字段、名称，修改统计方式、排序，微调分析内容等，极大地减少了手动操作的繁琐程度。此外，系统的辅助分析功能，比如设置条件格式、画辅助线、求最值等，还能在报表搭建过程中提供数据洞察，帮助用户更快地得到有价值的信息。样式美化和添加查询等功能的集成，使得报表不仅内容丰富，形式上也更加多样化和个性化，满足了不同场景下的展示需求。

在上文提到的例子中，张经理面对的挑战是需要分析新果汁饮料在北京、上海、广州的市场表现，并对比竞品。传统BI工具要求他深入了解数据库结构、熟悉复杂的报表搭建流程，每一次业务需求变动，都意味着从头开始的重复劳动。

与传统BI工具相比，Quick BI不仅大幅度缩短了报表制作时间，降低了操作复杂度，还提高了报表的即时性和准确性，实现了秒级响应。张经理现在能够迅速响应市场部门的分析需求，及时提供数据支持，帮助公司做出更加精准的市场策略决策。Quick BI在提升工作效率的同时，也极大地增强了业务部门的数据自主性和灵活性。

可以说，通过人机对话实现报表的智能搭建是BI领域的一项革命性创新，它极大地简化了数据分析的过程，让非技术用户也能轻松获取所需的数据洞察。

然而，要实现这一变革，并不是一件容易的事情，背后存在不少技术难点和门槛。

准确理解用户意图，是实现有效对话式报表搭建的首要挑战。用户通过自然语言提出的查询，可能包含模糊不清或多义性强的表述，系统必须能够准确理解这些语言中的细微差别，包括特定领域的术语和业务逻辑，这需要强大的自然语言处理能力，以及丰富的领域知识库。

而且，将用户的自然语言查询转化为有效的数据查询，涉及到复杂的数据映射和逻辑构建过程。系统不仅需要识别出用户询问的数据维度、度量和时间范围，还要自动构建出正确的查询语句。这一过程中，数据模型的设计、查询优化和执行效率等都是技术挑战。

智能搭建系统需具高交互性，可根据用户反馈动态调整，即时响应修改需求并进行迭代优化。这需要系统有强大的实时计算能力和精细的用户行为分析及预测模型，以实现个性化服务。

简单来说，Quick BI把复杂问题留给了自己，把简单好用带给了用户。

智能问数，让门槛无限趋近于零

在数据分析流程中，除了报表搭建外，问数也是一个常见的需求。问数需求广泛而多样，包括但不限于销售业绩分析、客户行为研究、市场趋势预测、成本控制评估等。例如，营销团队可能需要了解不同渠道的广告效果，人力资源部门可能关注员工绩效与公司收益之间的关联。这些需求都需要快速、准确地从大量数据中提取关键数据。

然而，传统BI工具在满足这些需求时存在明显的问题：数据结构复杂，非数据专业人员难以快速理解，这限制了他们直接访问和分析数据的能力；即使是简单的数据查询，也可能需要编写复杂的SQL语句，这对于大多数业务人员来说是一个高门槛；当业务需求变化时，调整查询参数或逻辑往往需要重新编写或大幅修改已有的查询语句，导致响应速度慢，效率低下。

这些问题不仅延缓了决策过程，还增加了业务部门的工作负担，无法专注于更高价值的分析工作。在数据需求日益增长的今天，传统BI工具的这些局限性显得尤为突出。

在这一背景下，Quick BI通过其智能问数功能，为这一传统流程带来了新的解决方案。这一功能的核心亮点在于其能够理解自然语言查询，极大地降低了用户与数据交互的复杂度，使得非技术背景的业务人员也能轻松进行数据查询和分析。

智能问数功能通过大模型提供的自然语言理解能力，准确理解用户的查询意图，将复杂的业务问题转化为精确的数据查询。同时，支持企业上传自己的特定行业术语知识库，使得模型能够更精确地理解企业内部的数据及其语境，从而提供更加精确的分析结果。这一点突破了传统BI工具需要用户具备数据查询语言知识的限制，实现了真正的“所问即所得”。

#上传知识库

看起来容易，然而背后的技术实现难度非常大。

在使用AI进行数据查询时，需要了解表的结构和字段对应的关系。表结构应该具有一定的灵活性，能够适应不同问题的需求。同时，数据字段的命名也要统一，以便AI能够正确识别。此外，AI还应该具备在模糊情况下识别所需数据的能力。说白了：智能BI得真正听懂提问者的“话中话”，理解用户的真实需求。

举例小张发问：“公司在北京去年该款果汁销售量是多少？” 究竟小张是希望了解这款果汁的售出瓶数、GMV还是箱数呢？又比如华东区的销售额这么一个看似简单的问题，每个公司对于“华东区”的定义都可能大不相同，BI如果只是从搜索结果理解华东区，那么回复自然也不可能精准。

目前行业里的对话式BI，无一不强调突出自己的易用性、智能性和交互性，但说白了，一款好用的对话式BI，就是能够真正听懂用户并理解真实需求的BI。

Quick BI在交互设计上同样展现出卓越的友好性，其交互设计的精髓，在于将高度复杂的数据处理过程封装在用户友好的界面背后。

在响应速度上，Quick BI通过优化后端数据处理逻辑和前端渲染技术，确保了即使是复杂的数据查询也能迅速得到响应。这种快速反馈对于用户而言至关重要，它不仅减少了等待时间，增加了用户使用的连贯性和满意度，而且使得数据探索过程更为流畅，用户可以更快地迭代查询，逐步深入到数据分析的核心。

#一键问数

而且，智能问数支持多轮交互，能够根据初步查询结果，引导用户逐步细化查询需求，直至获取满意的数据分析结果。这种交互模式不仅提高了查询的准确性，还增加了用户探索数据的深度和广度。

#支持多轮对话

此外，随着用户的持续使用，Quick BI能够学习并适应用户的查询习惯和偏好，进一步提升查询的相关性和个性化。这种基于大模型能力的持续进化，确保了智能问数功能能够随着时间不断优化，更好地服务于用户的业务需求。

自2023年云栖大会瓴羊发布Quick BI的对话式数据分析功能后，已有超过20家头部企业实际使用该功能，这些企业用户通过持续给予使用反馈，驱动Quick BI在短时间内迭代升级，这也体现了Quick BI本身相对庞大的企业用户基础，及其技术团队的信心。

瓴羊是怎么做到的？

2023年大模型爆火，很快蔓延到BI领域。但是，将大模型接入BI打造对话式数据分析产品，在逻辑上讲得通是一回事，但拿出能落地商用的成熟产品，则是另外一回事。

要打造一个能稳定商用的对话式BI产品，需要跨过两道门槛：

如何实现大模型与BI系统的深度融合

Quick BI在技术架构上新增了AI中间层，这是其实现大模型与BI系统深度融合的关键。AI中间层的作用是将大模型的意图理解与BI系统底层的渲染引擎、分析引擎等进行有效的编排和处理。通过将关键的系统指令执行、流程控制、消息模型、逻辑等步骤拆解成原子API，实现了模型生成结果的标准化调用。这不仅满足了系统内部的需求，未来还具备向外开放，被更多AI技术调用的潜力。

在大模型与BI系统的融合中，另一个关键点是数据处理和逻辑调用的整合。AI中间层不仅仅是一个传递信息的通道，它还需要能够理解和处理BI系统中的数据逻辑，如数据过滤、分组、聚合等，并将这些逻辑以大模型能够理解的方式进行表达。同时，当大模型产生输出时，AI中间层也需要将这些输出转换为BI系统能够处理的数据格式，确保数据的准确展示。这一过程的复杂性，在于需要将两个系统中截然不同的数据处理逻辑和数据模型，进行有效的映射和整合。

#查看AI取数过程

解决大模型固有的“黑箱”和“幻觉”技术问题

大模型在处理复杂查询时，可能会遇到幻觉问题，即模型返回的数据可能不准确或不符合逻辑，是Quick BI需要解决的另一个技术挑战。

为此，瓴羊通过以下措施确保模型的返回可控性：

• 高质量训练数据与知识库——选用高质量的训练数据和知识库对BI领域的大模型进行训练，确保模型能够准确理解和处理BI相关的查询；
• 云原生技术和强化学习微调——支持基于云原生技术的全量和参数高效微调，以及基于强化学习的对齐微调，专门针对BI场景进行优化；
• 工程化Agent调用中控——通过工程化的Agent作为调用大模型的中控，根据不同场景进行路由优化，确保模型返回的稳定性和可控性。

罗马不是一天建成的。

瓴羊Quick BI产品之所以能够在对话式BI领域取得显著成就，深度融合大模型技术并有效解决“黑箱”与“幻觉”等技术难题，得益于其背后深厚的数据处理与分析经验积累，以及对大模型技术的深入理解和应用。

一方面，瓴羊前身作为阿里巴巴集团数据中台团队，拥有数十年的数据服务经验。该团队不仅曾经支持了阿里双11的数据大屏、88VIP会员等重大数智项目的孵化，还助力了淘宝、天猫等多个业务平台从创新到快速成长的全过程。这些经验，使得瓴羊Quick BI团队对于商业数据的各种复杂需求和潜在挑战，有着深刻的理解和成熟的应对策略。就在去年，Quick BI 突破至“挑战者”象限，同时成为国内唯一连续4年进入 Gartner ABI 魔力象限的 BI 产品。

另一方面，瓴羊Quick BI的优势还体现在其融合了阿里云旗下通义千问大模型的能力。作为国内最早发布并开源的大模型之一，通义千问在多项大模型评测中表现卓越，其开源模型被广泛应用于社区，催生了众多新模型和应用，体现了其强大的模型基础能力和广泛的应用潜力。近日，在中国信通院组织的首批大模型驱动的智能数据分析工具专项测试中，瓴羊Quick BI顺利完成了专项测试的全部内容，成为首批完成此项测试的企业。

AI，会让BI市场重新洗牌么？

BI产业的发展历程，可以看作是不断追求数据分析的便捷性、深度和广度的过程。早期，BI工具主要依靠IT部门操作，报表生成周期长，灵活性差，这限制了数据分析的应用范围和效率。随着技术的进步，BI工具开始支持交互式查询、实时分析等功能，让业务用户能够直接参与到数据分析中来，大大提高了决策的速度和准确性。近年来，随着云计算和移动互联网的发展，BI工具更是实现了云端分析和移动访问，为数据分析的普及和应用带来了新的可能。

BI行业自诞生以来，经历了多次重要的技术变革，从早期的静态报表，到交互式分析、敏捷BI等，每一次技术的跃进都极大地推动了行业的发展。

大模型技术的引入，标志着BI产业进入了智能化的新阶段。一方面，通过自然语言的交互方式，大大降低了用户操作BI工具的难度，使得非专业的业务用户也能轻松进行数据查询和分析，真正实现了数据分析的民主化。另一方面，大模型技术的应用，使得BI工具能够提供更为深入和细致的数据洞察，帮助用户挖掘数据背后的深层次信息，从而做出更加精准的决策。

据测算，全球自助式BI市场规模在2022年达到了48.8亿美元，2023年的57.1亿美元，预计到2030年将增长至202.2亿美元。这一显著的增长预期，揭示了自助式BI在未来几年将面临的巨大发展机遇。对话式BI作为自助式BI的一种进阶形式，其进步将在很大程度上推动整个自助式BI市场的发展。

可以预见，随着大模型技术的普及，BI行业的市场竞争格局必将发生重大变化，BI市场格局将迎来新一轮重新洗牌。那些能够快速适应技术变革、并成功将大模型技术应用于产品中的企业，将在未来的市场竞争中占据有利地位。反之，那些未能跟上技术发展步伐的企业，则可能会逐渐被边缘化。

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