智能问数：AI 驱动 BI 革新，让数据对话业务决策

一、智能问数：打破 BI 困境，激活数据资产价值

二、智能问数的核心价值：重构 BI 应用逻辑

1.降低数据分析门槛，实现全民用数

• 智能问数以自然语言为交互载体，非技术人员可直接提问获取结果
• 无需学习 SQL、Python 等编程语言，也无需掌握复杂建模技巧
• 让市场、运营、销售等一线业务人员自主用数，提升决策效率

2.缩短决策周期，释放即时数据价值

• 传统 BI 报表生成需数小时甚至数天，无法满足即时决策需求
• 智能问数实现 “提问即答案”，决策周期从 “日级” 压缩至 “分秒级”
• 帮助企业快速响应市场变化，抓住转瞬即逝的商业机会

3.盘活沉淀数据资产，挖掘隐藏价值

• 智能问数通过主动推荐相关指标、自动解读数据逻辑，激活沉睡数据
• 实现从 “人找数据” 到 “数据找人” 的转变，避免数据资产浪费
• 挖掘数据背后的隐藏关联，为业务优化提供新方向

三、Wyn 商业智能：智能问数的三位一体解决方案

1.智能问数：让数据分析如聊天般简单

• 交互方式：支持语音或文本输入问题，无需复杂操作
• 核心能力：自动理解业务需求，智能生成 SQL 查询、提取数据，并匹配最佳可视化图表
• 附加功能：清晰展示分析维度、度量与查询条件，支持图表切换、数据下载、图片导出
• 场景示例：提问 “查询 2021-2024 年各季度华东地区销售数据”，平台即刻生成折线图或柱状图，直观呈现数据变化趋势，用户可根据需求切换图表类型或导出原始数据

2.数据洞察：发现数据背后的隐藏价值

• 主动推荐机制：基于用户查询内容，智能推荐相关看板与指标，解决 “看板多却找不到” 的痛点
• 全周期洞察：帮助企业 “看清过去（复盘问题）、把握现在（优化当下）、预判未来（布局长远）”
• 价值闭环：构建 “提问 - 数据解读 - 数据洞察 - 结论说明” 的完整链路，将数据转化为可落地的业务建议

3.自助分析：让业务人员秒变分析师

• 灵活调整：无需编程即可自主修改分析维度、时间周期、筛选条件
• 实时反馈：平台实时更新可视化图表，同步生成可编辑的数据分析代码
• 双向赋能：既满足直观探索数据规律的需求，也支持技术人员修改底层逻辑
• 大屏适配：大屏设计时，勾选分析字段后，AI 可直接推荐最优图表类型，提升可视化效率

四、智能问数的核心技术支撑：筑牢高效运行基石

1.深度融合大模型，支持多模型接入

• 多模型兼容：支持对接 DeepSeek、豆包等多个 AI 大模型，可根据业务场景选择适配模型
• 专属知识库：支持向量模型配置，可基于企业自身业务数据与规则构建专属知识库
• 精准理解：通过行业知识与业务规则的融合，大幅提升对复杂业务问题的理解能力与回答准确性

2.多轮问答机制，赋能精准化分析

• 需求细化：通过多轮对话逐步明确用户核心需求，避免因提问模糊导致的分析偏差
• 实时优化：系统根据对话内容智能调整分析维度与可视化图表，精准呈现核心指标
• 痛点聚焦：帮助用户快速锁定业务关键问题，提升数据驱动决策的针对性与有效性

五、智能问数操作流程：从提问到决策的全链路

各环节核心说明：

1. 提问输入：用户以自然语言描述业务问题，如 “2024 年 Q2 各产品复购率对比”
2. 大模型理解：结合企业知识库与业务规则，解析问题中的核心维度、度量与筛选条件
3. 自动生成 SQL：无需人工编写，系统自动转化为符合数据底座规范的查询语句
4. 数据提取与清洗：从海量数据中提取目标信息，自动完成去重、补全等清洗操作
5. 可视化匹配：根据数据类型与分析场景，推荐折线图、柱状图、饼图等最优图表
6. 关联指标推荐：基于当前查询，推送相关业务指标与看板，拓展分析视角
7. 决策建议输出：结合数据规律生成简洁易懂的结论，为业务决策提供直接支撑

六、传统 BI 与智能问数核心差异对比

七、实战案例：智能问数如何赋能零售企业高效增长

1. 决策效率提升：促销活动结束后，运营人员可即时提问 “本次促销各门店销售额增长情况”，5 分钟内获取可视化分析结果，决策周期从 48 小时缩短至 5 分钟，效率提升 99%
2. 数据利用率提升：非技术人员自主用数比例从 15% 提升至 80%，市场、销售等部门可随时查询目标数据，无需依赖技术团队
3. 业务增长显著：通过智能问数发现 “周三下午门店客流偏低但客单价较高” 的规律，针对性推出 “周三会员专属折扣” 活动，带动该时段销售额环比增长 32%
4. 沟通成本降低：通过统一的智能问数平台与知识库，跨部门数据口径一致，沟通成本降低 65%