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，观远数据智能数据问答产品ChatBI问数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。

《大模型驱动的智能数据分析工具》标准及测试简介

中国信通院云计算与大数据研究所依托中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601），联合50余家企业的100余位专家共同编制完成了《大模型驱动的智能数据分析工具》标准，观远数据作为核心参编企业之一。标准包含数据准备能力、大模型智能分析能力、智能交互能力、分享协作能力、集成部署能力、安全管理能力等六大能力域，18个能力子域，54个能力项。

观远ChatBI问数产品介绍

观远ChatBI问数是一款基于大语言模型（LLM）打造的智能数据问答产品，提供意图识别、知识召回、问题理解、数据查询、可视化生成等能力，帮助企业更敏捷地进行数据分析决策。

? 实现从预置分析向智能问答的数据获取方式提升。即用户通过自然语言提问，便可完成数据自动计算、绘制可视化图表等多样化分析。

? 提供低门槛的知识库迭代管理能力，AI自学习降低训练成本的同时，为业务用户提供面向业务的知识更新及校准运营能力，从而提供更高效、更准确的数据消费体验。

观远ChatBI问数产品优势

?低门槛的知识搭建流程

冷启动阶段无需基于完整的企业指标体系，可直接将企业历史取数SQL、文档化业务知识或三方平台维护的知识信息一键导入观远Chat BI知识库，大幅降低落地成本。

? 个性化成长型的知识库

AI根据用户互动行为，不断学习与完善个体知识库，提供千人千面的个性化问数体验。同时，AI主动挖掘对话中的新知识，主动提醒知识更新，为运营人员减负提效。

?扩展能力增强的自然语言问答

集成数据分析平台、智能洞察、指标平台能力，用户通过自然语言交互生成可视化图表与指标异动归因，数据分析结果及时、准确，分析结论可靠、有深度。

观远ChatBI问数典型应用场景与实践案例

凭借在多个项目和业务领域的实践经验，观远ChatBI问数已为观远内部业务以及金融、零售消费行业等多个客户提供高质量的服务。在指标问数、业务取数等场景中，观远ChatBI问数帮助客户低成本落地实际场景，将数据分析师从繁琐低效的任务中释放出来，撬动更多数据需求，最终提升企业的经验决策效率。

1、典型应用场景

? 场景一：指标问数

过去，指标的定义与生产需要分析师和业务用户反复沟通，计算指标难以灵活变更以适应不断变化的市场环境。

现在，当计算指标发生变动时，用户直接向系统描述新定义，即可立即获取更改定义后的指标结果。对用户不熟悉的指标，也能通过问答的方式确认口径，数据对决策的可支撑性大大增强。

? 场景二：业务取数

过去，业务新的取数需求都是提工单给数据部门，等待数据部门处理好最终结果。

现在，业务向系统描述数据需求，系统自动从底层的明细表中对数据进行关联、聚合、分组、筛选，将数据结果直接提供给业务用户，免去排期的冗长等待时间。

2、典型实践案例

? 客户痛点

? 需求响应慢：报表解决了核心指标的看数问题，但临时需求等待时间长，时效性差。

? 操作门槛高：复杂指标无法在传统工具上定义，业务对数据表不熟悉，数据口径的确认与变更困难重重。

? 知识积累少：数据分析工作需要长期、专业的训练，分析知识难以挖掘并积累为企业知识。

? 观远数据解决方案

基于观远已接入数据层及内部已有文档类知识管理信息，在主题层定义问数范围、应用知识及回答正确样例，逐步沉淀企业级知识库。产品零门槛上手，同时满足常规办公与移动办公诉求，提供实时便捷的数据查询、可视化绘制及分析服务，持续推动数据驱动的“敏捷决策”。

? 案例价值

? 问答准确率长期稳定在90%以上；

? 数据准备周期从3小时级下降到1分钟；

? 2个分析师负责知识库运维，可同时支持10个协同部门的数据需求；

? 0学习成本的自然语言问数。

未来展望

作为业内领先的一站式智能分析平台与服务提供商，观远数据是国内首批将大模型技术应用于数据智能领域的服务商。此次成功通过中国信通院“大模型驱动的智能数据分析工具”专项测试，是权威机构对观远数据技术实力与产品创新能力的又一次肯定。

未来，观远数据将继续深入探索大模型与BI技术的融合，持续突破创新，引领智能数据分析工具的发展潮流。以“让业务用起来”的一站式现代化BI产品，让更多企业享受数据价值，实现数据驱动的敏捷经营，为企业的数字化转型注入更多的活力和智慧。