某快消企业的区域经理王磊曾为一个问题头疼：“华东区上周各品牌的销售额同比增长多少？” 他需要先联系 IT 部门导出原始数据，再用 Excel 筛选计算，整个过程耗时 3 小时，等拿到结果时，晨会已经结束。
而引入观远
BI 的
智能问答功能后，他只需在系统输入：“华东区上周各品牌销售额同比增长”，3 秒内就收到了带折线图的答案，还自动标注了 “洗衣液品牌 A 增长最快（+23%）”。这就是智能问答的核心价值 —— 让业务人员用日常语言问数据，系统直接给出精准答案，无需懂 SQL 或报表操作。
智能问答是 BI 系统中 “自然语言交互” 的核心功能，它能理解用户用日常语言提出的数据问题（如 “北京地区近 30 天的订单量”“客单价最高的前 5 类商品”），自动关联数据仓库，通过算法解析问题、计算结果，并以 “文字 + 图表” 的形式呈现答案。
在观远 BI 中，智能问答不仅是 “数据查询工具”，更是 “业务伙伴”。例如，当用户问 “为什么本周销售额下降”，它会自动分析可能原因（如某渠道流量暴跌、某商品缺货），并推荐进一步查看的维度（如 “按区域拆分”“按支付方式分析”）。
传统
数据分析中，80% 的时间浪费在 “找数据、理数据” 上，而智能问答能颠覆这一现状，为企业创造三大核心价值：
某零售集团有 300 + 门店店长，其中 60% 不懂 Excel 函数。引入智能问答后，店长只需输入 “本店今天的滞销品有哪些”，系统会自动列出 “销量排名后 10 的商品及库存”，无需 IT 支持。3 个月内，门店主动发起的数据分析次数提升 210%。
某互联网公司的运营会议上，CEO 突然问：“昨天新用户的留存率是多少？” 以往需要暂停会议等待数据，现在通过智能问答实时获取 “1 天留存率 38.5%，环比下降 5%”，并当场决定调整新人引导流程，当天留存率回升至 42%。
某制造企业的 IT 团队曾每天处理 50+“取数请求”（如 “生产车间 A 的设备故障率”），占工作时间的 60%。智能问答上线后，这些简单查询被系统自动响应，IT 人员得以专注数据模型优化，数据仓库的查询效率提升 40%。
从销售到供应链，智能问答能覆盖全业务链条的数据分析需求，以下是三大高频场景：
- 销售经理：“本月销售额达标的区域有哪些？未达标的原因是什么？”
智能问答响应：列出 “华北（108%）、华南（92%）”，并标注 “华南未达标因暴雨导致门店停业 3 天”。
- 电商运营：“近 7 天用户的平均下单时长比上周增加了多少？哪个环节耗时最长？”
智能问答响应：“增加 1.2 分钟，‘支付页面加载’环节耗时从 8 秒增至 15 秒”，并建议 “检查支付接口性能”。
- 采购主管：“库存低于安全线的商品有哪些？预计多久会缺货？”
智能问答响应：列出 “商品 A（剩余 50 件，预计 3 天缺货）、商品 B（剩余 120 件，预计 7 天缺货）”，并关联供应商交货周期。
观远 BI 的智能问答以 “懂业务、准响应、易扩展” 为核心，实现过程分为四步，无需用户掌握技术细节：
- 自然语言理解（NLU）：将用户问题（如 “上海的销量”）转化为数据查询语言（如 “筛选地区 = 上海，计算 sum (销量)”），支持模糊提问（如 “卖得最好的”=“销量最高”）。
- 业务知识图谱：内置各行业术语库（如零售的 “SKU、坪效”，金融的 “不良率、LTV”），确保准确理解专业词汇。
- 智能计算引擎：对接企业数据仓库，实时计算结果，并自动选择最优可视化形式（如趋势用折线图、占比用饼图）。
- 答案优化：对结果进行解读（如 “同比增长 20%，高于行业平均 15%”），并推荐相关问题（如 “按产品拆分增长情况”）。
- 打开智能问答入口：在观远 BI 首页点击 “问数据” 按钮，弹出对话框；
- 输入问题：用日常语言描述需求，如 “本季度各部门的差旅费占比”；
- 获取答案与深入分析：系统返回带图表的答案，可点击 “钻取” 查看明细（如 “市场部差旅费的具体构成”），或追问 “和上季度比有什么变化”。
相比传统 BI 的 “关键词搜索”，观远 BI 的智能问答更懂业务、更精准、更灵活：
| 功能特点 |
观远 BI 智能问答 |
传统搜索式查询 |
| 理解能力 |
支持复杂问题（如 “北京地区近 30 天客单价高于 200 元的订单中，复购用户占比”） |
仅支持简单关键词（如 “北京 客单价”） |
| 业务适配性 |
内置 12 个行业术语库，自动识别 “坪效”“LTV” 等专业词汇 |
需用户使用系统字段名（如 “客户生命周期价值”） |
| 答案呈现 |
自动生成分析结论 + 可视化图表 + 相关推荐 |
仅返回数据列表，需手动分析 |
背景：该集团有 500 + 门店，总部需要实时掌握各
门店运营数据，但店长普遍缺乏数据分析能力，IT 团队日均处理 200 + 取数请求。
引入观远 BI 智能问答后：
- 店长自主分析：通过提问 “本店今天的外卖订单差评原因”，系统自动关联差评文本数据，得出 “30% 因送餐超时，25% 因餐品撒漏”，店长可针对性调整出餐流程；
- 区域经理巡店：在门店用手机提问 “本区域各门店的食材损耗率排名”，3 秒获取带预警的列表（如 “门店 C 损耗率 12%，远超平均值 5%”），当场约谈店长；
- 总部决策会议：CEO 提问 “全国门店的坪效与租金的关系”，系统生成散点图，直观显示 “坪效高于 800 元 /㎡的门店，租金占比均低于 15%”，为新开门店选址提供依据。
效果：
- 店长数据分析频率从每月 2 次提升至每周 15 次；
- IT 团队取数请求减少 68%，数据模型迭代速度提升 50%；
- 运营问题平均解决时间从 2 天缩短至 4 小时，客户投诉率下降 22%。
观远 BI 的智能问答正在向 “主动式服务” 进化。例如：
- 基于历史数据，当某门店的 “食材损耗率连续 3 天上升”，系统会主动推送问题：“是否需要查看损耗率异常的具体食材？”；
- 结合节日、天气等外部数据，在暴雨来临前，向区域经理提问：“是否需要提前调整外卖配送范围？”
智能问答看似是 “交互方式的革新”，实则是企业实现 “数据民主化” 的关键：让每个业务人员都能轻松获取数据洞察，让每个决策都有数据支撑。
从零售店长的日常巡店到集团 CEO 的战略会议，观远 BI 的智能问答正在重新定义 “人与数据的交互方式”—— 不是人适应系统，而是系统理解人。正如某客户评价：“以前我们追着数据跑，现在数据主动来‘对话’，这才是真正的智能分析。”