摘要：近年来，随着国产大模型（如DeepSeek）的快速发展，企业对智能化数据分析工具的需求日益增长。观远数据推出的ChatBI，基于大语言模型（LLM）打造，旨在通过自然语言交互降低数据分析门槛，提升业务决策效率。今天我们结合观远ChatBI在零售消费行业的落地实
近年来，随着国产大模型（如DeepSeek）的快速发展，企业对智能化数据分析工具的需求日益增长。观远数据推出的ChatBI，基于大语言模型（LLM）打造，旨在通过自然语言交互降低数据分析门槛，提升业务决策效率。今天我们结合观远ChatBI在零售消费行业的落地实践，解析ChatBI如何如何从“问数”到“问知”，成为企业的“智能伙伴”。
门店店长与总部督导的ChatBI落地实践
在零售消费行业的数据应用道路上，始终存在着两大问题。
其一，找数用数难：宽表不全、数据散落在各个报表中，分析师疲于响应各类临时性需求，业务用数需求满足周期长，决策效率低下。
其二，洞察决策难：横向对比标杆店，洞察影响目标达成情况的根因，归因分析依赖经验与专业度，无法形成统一认知、快速总结问题并提供行动建议。
Before
门店店长取数用数复杂：写月报及提报计划时，需要从多个仪表板汇总数据，灵活指标的取数需求只能提给数据部门，等待周期长。
总部督导洞察不到位：巡店过程中对当前门店的销售情况、利润情况不熟悉，难以快速跟店长讨论改善措施。
数据部门数据管理难：企业报表繁多，用户找不到数据时，给分析师带来了不少咨询工作量。
现在通过观远ChatBI，可以有效解决以上问题，数据需求响应周期从小时级缩短至分钟级短，洞察归因从人工变为自动化、体系化，数据部门有更多的能力支撑更多工作。
After
门店店长：通过自然语音实现取数用数
观远ChatBI可以解决临时性取数问题。用户通过自然语言提出问题，例如“最近6个月各品牌有多少用户买了产品？”，大模型理解后生成相应 SQL，进而生成数据查询结果。
总部督导：移动办公下也能快速获取洞察
用户可通过ChatBI，实现语音输入提问取数。例如在移动端快速获取结果，这在出差、移动办公或门店等场景下，对于比较忙碌的用户来说非常便利。
在洞察方面，观远ChatBI支持归因分析。例如，用户输入一个问题，大模型会理解并先展示其思考过程，即从哪些角度拆解问题。比如分析业务状况时，会先看收入和毛利，再进一步看具体指标及分析方法，逐步输出最终的总结报告。
数据部门：自助查找数据资产
在已上线BI或报表系统的情况下，传统NLP算法解决方案多依赖关键词匹配来查找数据资产。例如，用户说“查看最近七天销售额”，系统会在各看板中寻找包含“销售额”的内容，推荐最相关的仪表板或卡片。而在观远ChatBI中，用户提问更自然，如“我想知道最近哪些产品卖得好”。后台需将“卖得好”转换为具体指标，再查找包含这些指标的看板并推荐给用户。
零售消费行业四类数据难题总结与观远ChatBI解法
以上是观远ChatBI产品能力在零售消费行业的一个落地缩影。除去日常的店长、督导场景，观远数据还深入研究并总结了众多共性场景及其存在的问题，并针对每个场景提供了切实可行的解决方案。
对于已知问题，如“今日含税销售额是多少？”这类用户常问且知识库有定义的，市面上厂商基本都能准确回答，准确率接近100%。这其中需维护知识库，提前梳理预定义问题，确保基础准确率。
对于明确问题，若业务提问符合较好范式，一方面结果较准确，另一方面即使提问数据未在知识库定义，模型也能泛化回答。如问“柠檬水在郑州某天门店销售额”，实际SKU编码可能很长，但业务习惯称其为柠檬水，直接提问，模型泛化后可得出结果。
对于复杂问题，需更多知识录入才能准确回答。如“雪颂兰最近哪些品卖得好”，各企业定义“卖得好”标准不同，有的看利润，有的看销量。在观远ChatBI中，提前定义好如“销量最好”门店的计算方式，大模型自动生成SQL输出结果，业务获取结果更快更准确。
对于开放性问答或综合类问答，目前观远正与企业的共创中，如问“昨天工厂运作情况如何”，企业从cost、service、productivity等角度分析，需在知识库预定义，大模型理解后从这些角度进一步分析，获取数据结果形成综合报告。
让ChatBI听懂零售消费“行话”，解决实际“业务”问题
要做好出一款好的“ChatBI”，难点不在技术，而在对齐业务语言——听懂‘人话’之前，先要听懂‘行话’。在解决以上零售消费行业的数据化相关问题后，观远ChatBI还针对行业特有的“行话”进行了重点突破。通过深入研究零售消费领域的专业术语、业务逻辑和沟通习惯，观远ChatBI能够精准理解并处理这些行业特定的表达方式。以下分享三个例子。
语义模糊问题
案例：合肥既是城市名也可能是“仓库”，业务提问“合肥最近表现怎么样”指代不明。解决方案：构建领域数据库，维护同义词，如将“冰鲜柠檬水”与“柠檬水”设为同义；对易混淆问题预设澄清机制，借助多轮对话能力反问用户，促其补全问题，提升结果准确性。多部门定义差异问题
案例：爆款商品应该选择销售维度还是利润维度？要看不同部门对爆款商品定义，例如运营看销量，财务重利润。解决方案：意图澄清追问，建立术语库，提前明确各部门对术语的定义，使模型理解不同维度下的特定含义，准确响应各类提问。时间规则特殊性问题
案例：业务结算周期和自然月不一致，某客户每月26号前问“本月达成情况”指当月，26号后问则指下月。解决方案：维护企业级知识库，将特殊时间规则等个性化内容纳入，让模型依规则生成符合预期的结果。观远ChatBI凭借其强大的功能与优势，正引领零售消费行业的数据分析迈向新高度。它以大语言模型为基石，通过自然语言交互，打破了数据获取与理解的壁垒，让数据分析变得更敏捷、智能。未来，随着大模型技术的持续进步，期待ChatBI成为零售消费企业的智能伙伴，助力企业在数字化浪潮中稳健前行。
FAQ
Q1：企业如何衡量ChatBI的好坏？
A：衡量ChatBI好不好，要关注聚焦“业务问题”，而非“SQL对不对”。具体可从准确性、可干预性、数据安全和启动运维成本四个角度出发。
准确性：要构建可迭代优化的行业知识库，涵盖数据集表结构、字段示意、后台维护的行业术语、指标口径及问答对的向量化，为每个问答主题提供基础。可干预性：当回答不准确时，用户可通过补充上下文信息、明确场景歧义等方式干预，模型引导用户补充信息，前台用户可感知并配合，同时收集反馈以优化回答。数据安全：所有数据计算在本地计算引擎中完成，支持对接私有化模型，数据行列权限受控，确保数据安全。启动和运维成本：最好是一站式BI继承，产品与BI用户权限统一管控，既可将数据抽取到BI上，也能直接连接数据库，控制冷启动和运维成本。Q2：ChatBI回答准确率的关键是什么？
A：数据清晰度与知识库维护共同作用于回答质量。数据为回答提供原材料，知识库则为回答的构建和生成提供理论与知识支撑，只有二者协同优化，才能真正实现高质量的回答效果。
数据清晰度的重要性 ：清晰的数据是良好回答的基础之一。理想状态下，数据应是经过适当清洗、整合的 ADS 层应用数据，这能为回答提供准确、可靠的依据，使回答更贴近实际需求，避免因数据混乱或错误导致的误导性结论。如果数据存在错误或不一致，如门店中产品编码混乱、销售记录不完整等，ChatBI 可能会生成不准确的分析结果，导致店长做出错误的决策。
知识库维护的关键作用 ：除了数据清晰度，回答的质量还高度依赖于背后知识库的维护。知识库需持续更新、优化，确保涵盖广泛且精准的知识体系。例如，“合肥”既是城市，也是仓库，需要在知识库中维护好相关信息。
Q3：公司内部分析报表已经非常成熟，ChatBI还有什么用处？
A：主要建议两种用法：
构建数据 BP 或机器人：如果部门希望在企业内建立一个数据 BP 或机器人，ChatBI可作为入口。用户通过自然语言提问，系统调取相关报表，无需用户跨报表操作，直接获取分析结果，减少额外洞察和理解工作。提升报表洞察力：对于已成熟的报表体系，观远ChatBI能增强其洞察力。用户提问后，系统整合多报表数据生成综合分析结果，突破单个报表限制，提供更全面深入的业务洞察。Q4：如何试用观远ChatBI？
A：目前观远ChatBI正逐步开放试用中，欢迎观远数据的合作伙伴联系对应客户成功经理申请试用！
来源：观远数据
