观远数据ChatBI：引领酒店业数据分析智能化转型

admin 11 2025-12-01 18:36:50 编辑

观远数据ChatBI，以自然语言对话实现数据分析，降低门槛，提升效率。支持多领域查询，未来将拓展多模态交互，为企业赋能。

观远数据：酒店业数字化先锋

观远数据作为酒店业数字化转型的先锋力量，始终紧跟科技发展趋势，致力于为酒店行业提供卓越的科技解决方案。凭借世界领先的技术，观远数据帮助合作伙伴获取更多客户，实现收入增长，服务覆盖全球多个国家和地区。

早在多年前，观远数据就全面拥抱云计算服务，成为国内较早进入云计算时代的企业之一。经过多年的云上运营实践，观远数据在云端技术应用方面积累了丰富的经验。2023年，随着生成式AI（GenAI）的发展，观远数据实施全面拥抱GenAI的技术战略，在酒店智能推荐、智能BI报表、智能缓存、智能数据标注等多个场景开展创新性实践，充分发挥GenAI在提升运营效率、优化用户体验等方面的巨大潜力。

企业精益数据运营的挑战

在企业中，数据是非常宝贵的资源，但高效利用却是一大挑战。从业务和管理层面来看，公司积累了大量数据，但由于数据系统底层结构复杂、权限管理严格，业务人员很难直接访问和利用这些数据。这导致了一系列问题：

业务决策受阻：月初和月末需要查询大量数据，但开发人手有限，任务突然增加，导致开发周期被迫拉长。
客户查询困难：客户无法准确查询订单、销售等关键业务数据。
跨部门数据整合难：不同部门对数据结构理解不同，无法实现跨产品的数据整合和分析。

从员工角度来看，大多数员工缺乏编写SQL等数据查询语句的技术能力，也无法将业务需求准确转化为数据查询语言。这主要体现在：

不懂SQL：如何在不懂SQL的情况下进行数据分析？
数据解读难：如何在没有专业知识的前提下正确解读数据？

这些挑战导致企业无法充分利用数据资源，制约了业务发展和决策效率。因此，企业亟需一种能够突破这些障碍的解决方案，让业务人员和普通员工也能高效便捷地利用数据资源，提高工作效率和决策质量。

ChatBI：数据分析智能化转型的利器

观远数据推出的ChatBI，是一款基于生成式AI技术的智能BI解决方案。它以自然语言为核心，用户只需通过简单的对话方式，即可进行数据检索和分析。ChatBI通过设计若干模块来提升模型的整体推理质量，实现自然语言对话即分析的创新功能。

创新技术融合

ChatBI采用了一种创新的方法，将知识检索和提示词技术作为核心，同时融入了数据ETL和思维链拆分Agent等技术。这种方法旨在提高用户查询数据的效率，并引入了数据反馈机制，以逐步优化和提高系统查询的准确性。

架构设计与落地形态

用户使用界面：用户可以提出任意数据相关问题，ChatBI生成对应结果和图表。
后台配置界面：方便管理人员及DBA快速调整效果，确保系统稳定运行。

逻辑思路与挑战应对

在ChatBI落地过程中，观远数据碰到了很多查询准确率问题，通常是由于大模型对信息摄取不足。以下是几个典型挑战及解决方法：

数据库元数据庞大复杂：
- 解决方法：构建指标体系，通过实现新的少量宽表来减少SQL生成的复杂度。
- 转变示例：
  - 原始数据：Connectivity Services订单表、Marketing Services订单表等。
  - 转变为：酒店数量统计表、分客户的订单数量表（按月聚合）等。
LLM训练不足：
- 解决方法：知识检索（RAG）-实体识别与实体检索，通过识别query中的实体，增加实体信息，提高LLM对专业名词的理解能力。
- 示例：某国际酒店集团2023年12月订单量环比增长是多少？相关知识：某国际酒店集团在数据库中的值是中文还是英文，环比怎么计算。
LLM对长尾知识缺乏理解：
- 解决方法：知识检索（RAG）-SQL样本检索，通过增加样本，提高LLM推理能力。
- 示例：用户问题中涉及万豪酒店的表述可能包含“万豪”、“Marriott”、“Marriot”（拼写错误），三者均指向数据库中的MARRIOTT值。

数据ETL指导原则

提前计算指标数据：如流失率、复购率等，形成指标表。
合并聚合明细表：如按月聚合等，减少查询复杂度。
数据分组：按照不同业务对数据进行分组，查询时进行业务线选择。
统一命名规范：数据表中的字段名称使用统一命名规范。
清理空值字段：减少表的列数，提高查询效率。

ChatBI的下钻分析能力与未来展望

下钻分析能力

ChatBI不仅能自动生成SQL语句以提高报表开发效率，还能将复杂的SQL转换为易理解的自然语言描述，确保查询透明可验证。对于复杂的分析型问题，ChatBI也可以进行拆解，并提供多个SQL查询语句，并对结果进行组合解释。

未来展望

拓展应用领域：目前ChatBI主要涵盖了酒店、订单和客户数据，未来将拓展到更多领域如成本分析、客户分析、产品分析等。
支持多种分析类型：当前方案支持基础统计、趋势分析、TopN等多种分析类型的自然语言查询。
Roadmap规划：扩大用户群体、整合更多数据源，并新增自动图表绘制、多轮对话、插件化等功能。
多模态交互：未来，ChatBI将支持多模态交互、跨平台整合，深入行业提供垂直领域应用，并通过数据分析和机器学习为用户决策提供智能支持。

数据支撑的案例

某国际酒店集团在使用观远数据ChatBI后，实现了数据查询的智能化转型。以前，该集团的业务人员需要花费大量时间编写SQL语句来查询数据，而且查询结果往往不准确。现在，通过ChatBI的自然语言对话功能，业务人员只需简单提问，即可快速获取准确的数据分析结果。这不仅大大提高了工作效率，还降低了数据获取门槛，让非技术人员也能轻松进行数据分析。

具体成效：

查询效率提升：业务人员查询数据的时间从原来的数小时缩短至几分钟。
准确率提高：查询结果的准确率从原来的70%提升至95%以上。
用户满意度提升：业务人员对数据查询的满意度从原来的60%提升至90%以上。

FAQ

Q1：ChatBI支持哪些类型的数据分析？

A1：ChatBI支持基础统计、趋势分析、TopN等多种分析类型的自然语言查询，未来还将拓展到更多领域如成本分析、客户分析、产品分析等。

Q2：ChatBI如何确保查询结果的准确性？

A2：ChatBI通过引入知识检索和提示词技术，提高大模型对专业名词的理解能力。同时，采用数据反馈机制逐步优化和提高系统查询的准确性。

Q3：ChatBI是否支持多模态交互？

A3：是的，未来ChatBI将支持多模态交互，包括语音、文本、图像等多种交互方式，提供更加便捷的数据分析体验。

Q4：ChatBI是否适用于非技术人员？

A4：是的，ChatBI通过自然语言对话功能，降低了数据获取门槛，让非技术人员也能轻松进行数据分析。

Q5：ChatBI的未来发展规划是什么？

A5：ChatBI的未来发展规划包括扩大用户群体、整合更多数据源，并新增自动图表绘制、多轮对话、插件化等功能。同时，还将支持多模态交互、跨平台整合，深入行业提供垂直领域应用。

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