云积天赫ChatBI
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痛点观察:数据驱动运营已经是零售企业的常态，数据分析的效率和效果亟需进一步提升大部分零售企业已经建立了
相对成熟的指标体系和业务流程
但随之而来的是对数据分析规模化的巨大挑战:
如何让BI工作更智能
ChatBI产品定位:零售行业大模型驱动的敏捷数据分析助手
产品形态一:ChatBot
直接使用产品提供的交互式数据分析能力，快速进行数据查询和洞察分析
产品形态二:Co-Pilot
将ChatBI嵌入原有的BI系统中，以辅助驾驶的方式提供查询和洞察服务
ChatBI亮点速览:体验领先，数据可靠，业务真正能用行业领先落地
产品深度、完整度、灵活度
值得你的信赖!
ChatBI的业务价值轻量化的BI升级方案，同时提升效率和效果
把枯燥重复的工作交给AI，将精力投入到更深度的数据洞察中
数据连接打通零售企业全营销触点的数据，支持多源跨表查询
支持零售企业经营活动中的各类数据连接至
ChatBl
行为数据、订单数据、客户信息、标签属性信息、价值评分
对话式交互分析零售行业大模型驱动，准确理解用户意图，通过多种方式呈现
数据查询结果，并且能够基于数据做洞察分析
多轮对话
图表渲染
智能追问
数据洞察
看板管理(Co-Pilot形态)将Chat能力嵌入到原有的BI系统中，使用托拉拽的
方式将图表组合为看板
权限管理主账号可以配置子账号的数据查询范围，支持集团多事业部用户权限分类管理
数据分析系统OWNER可以通过管理后台看板监控ChatBI产品的使用情况
头部快消品牌私有化大模型AI数据分析助手项目背景
1、 数据分析人工取数反馈时间长
-企业专有术语，传统取数工具难应用
-人工取数流程长，实时性没有保障
↓
企业知识私有化学习
2、人工分析容易陷入思维定式
-数据分析师难以兼顾不同分析角度
-高频的数据分析工作质量难以保证
↓
全面、丰富的分析角度，速度快、客观
产品示例及效果
多轮对话能力
图表展示能力
隐含要素联想能力
自然语言转SQL能力
目前大部分自然语言转SQL能力需要用语言描述【字段]和[查询
方法]生成SQL，这种自然语言更偏向于伪代码，非技术人员是无
法直接提问。而AI助手实现的用业务用语提问并可以生成正确的
SQL进行查询，非技术人员可以直接提问使用。
方法]生成SQL，这种自然语言更偏向于伪代码，非技术人员是无
法直接提问。而AI助手实现的用业务用语提问并可以生成正确的
SQL进行查询，非技术人员可以直接提问使用。
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