摘要：某省烟草公司（以下简称烟草公司）是中国烟草总公司下属的核心分支机构，管理范围覆盖全市区县，年卷烟销售规模超百万箱，烟叶收购量常年位居全国前列。

某省烟草公司（以下简称烟草公司）是中国烟草总公司下属的核心分支机构，管理范围覆盖全市区县，年卷烟销售规模超百万箱，烟叶收购量常年位居全国前列。

作为一家集专卖管理、卷烟营销、烟叶生产、物流配送于一体的综合性国有企业，公司积极开展数字化转型实践，构建统一数据中台体系，汇聚各业务系统数据20+TB，数据表超过8000张，为培育基于数据要素的新产品和新服务奠定了坚实基础。

然而，随着市场竞争加剧和消费者需求多元化，传统业务模式逐渐暴露出以下问题：

企业内部拥有财务、营销、专卖、物流等数十套业务系统，但数据分散在独立数据库中，跨部门协同效率低；

从一线业务人员提出需求到技术部门输出报表平均耗时3-5天，管理层难以及时获取动态数据；

基层员工对数据分析工具接受度低，80%的日常决策仍依赖经验判断。

近年来，烟草公司将“数据驱动业务”纳入公司战略规划，明确要求通过智能化工具实现“数据找人”而非“人找数据”。

经过多轮技术选型，最终选择网易数帆旗下的有数ChatBI作为智能分析平台，在确保数据安全前提下，以私有化部署方式完成系统落地。

在项目启动初期，该烟草公司与网易数帆联合团队通过深度调研，梳理出公司内部四大核心业务场景的具体痛点，并进一步聚焦以下关键挑战：

以往财务数据的查询，需要财务人员从财务系统中的海量数据进行查找，查数效率低，单次分析耗时长；

管理层无法实时获取财务动态，影响决策时效性；

管理层需要财务数据的多维度联动分析无法实现，传统报表因可视化能力薄弱，难以满足决策需求。

烟农、收购站、管理层数据分析需求混杂，传统BI系统未针对不同人群在不同使用场景下进行差异化的设计；

烟农关心“当前收购价与合同约定差异”，管理层需要“产区产量波动预警”，但现有系统提供统一报表，导致使用率低下；

历史宽表字段缺失、结构混乱，影响分析准确性。

百万级会员消费记录分散在多个系统，品规、频次等指标难关联；

会员跨店消费行为无法溯源，导致营销策略缺乏针对性；

一线人员需IT支持才能完成基础查询，响应周期长。

持证户数量、区域分布等需跨多表关联计算；

人工统计易出错，例如某区的“激活状态”持证户需多次复核；

复杂问题需技术团队介入，平均处理时间超30+分钟。

有数ChatBI通过“场景化建模+智能问答”双引擎，为该烟草公司打造定制化智能数据分析服务：

在底层数据结构得当的前提下，能够自动识别输入问题并精确给出答案。如：将预算科目、部门、时间等字段结构化，支持自然语言查询（如“xx2024年6月可控费用执行进度”），响应时间从小时级缩短至秒级；

提供多样化的图表样式和清晰的回答指示，且能精准地进行追问挖掘。如自动生成趋势图、占比图等多类型图表，支持实时钻取分析；

可随时随地进行取数分析，省去了以往用户查询数据需要去打开报表系统查找的烦恼，大大提升了用户的工作效率，如：管理层可通过手机随时查看预算预警指标，提升决策敏捷性。

配图中为模拟数据

明确使用场景和使用人员，如为烟农提供合同进度查询，为管理层提供产区产量统计；

沉淀20+个代表性问题（如“XX片区烟叶等级合格率”），引导业务人员精准提问；

信息中心与各部门积极协调供应商对原宽表进行了全面的字段清洗、扩充和结构优化。

配图中为模拟数据

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打通ERP、CRM系统，构建会员-店铺-品规关联模型；

通过“会员跨店消费路径”分析，识别高价值客户群体；

一线人员输入“会员XX十一月购买量为多少条”，系统自动输出图表与归因建议。

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将“XX区持证户数”自动关联区县名称、激活状态等条件；

对接国家局许可证数据库，确保统计结果与权威数据一致；

将常见问题（如许可证续期率）转化为可复用分析模型。

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将有数ChatBI接入至钉钉智能体，打造企业员工的交互式智能数据助手。通过自然语言问答，简单对话即可完成数据查询、分析与可视化。实现“问题即问，答案即达”。

支持插件化接入阿里云语音识别、有道语音引擎等SaaS服务，员工可通过语音指令完成业务洞察，响应速度

通过在钉钉高频协作场景中搭建对话即分析的智能数据中枢，释放传统查数取数时间，提升一线员工数据获取效率，从传统的“人适应工具”转变为“工具理解人”。

基于钉钉组织架构实现账号单点登录+字段级权限管控，确保“数据不出部门”，例如财务人员仅可查询权限范围内的成本数据。

配图中为模拟数据

通过对有数ChatBI的深度应用，该市烟草公司在效率提升、成本节约、决策优化等方面取得显著成效：

配图中为模拟数据

培训覆盖40+家单位，培养150+名ChatBI开发者，基层员工自助分析占比超60%；

60+家单位上线系统，30+家建成260+个业务模型，日均查询量突破千次；

在财务场景中衍生“预算偏差预警”功能，每年避免潜在资金浪费超百万元。

该烟草公司的实践表明，ChatBI的价值不仅在于技术工具升级，更在于通过“场景-数据-人才”三位一体改造，推动企业从“经验驱动”向“数据驱动”转型：

优先选择高频、痛点明确的业务场景，确保工具与需求精准匹配；

通过字段清洗、宽表优化夯实基础，避免“垃圾进，垃圾出”；

通过“开发者培养计划”激发基层创新力，降低IT部门负担。

来源：晓加论科技