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数据需求繁多，而分析师资源应对不足，直接导致决策效率降低正在发生...
业务负责人对经营分析数据，经常要求变换分析粒度/维度后，获取最新数据结果；
基层业务团队取数用数需求量庞大，但作为分析师的供给端不堪重负；
存量报表繁多，新来的业务同事找不到分析数据，只能咨询数据部门或重复提需求；
数据分析工作要求人投入大量时间学习理论与实践知识。
基层业务团队取数用数需求量庞大，但作为分析师的供给端不堪重负；
存量报表繁多，新来的业务同事找不到分析数据，只能咨询数据部门或重复提需求；
数据分析工作要求人投入大量时间学习理论与实践知识。
遇到的问题
核心指标的分析要求兼备灵活性与时效性；
取数供需不平衡，数据需求响应周期长；
知识的传递与检索依赖人与人之间的沟通交流，极易出现知识丢
失；
数据分析仍然存在学习门槛消费者-生产者转化链路难以进一步打通。
取数供需不平衡，数据需求响应周期长；
知识的传递与检索依赖人与人之间的沟通交流，极易出现知识丢
失；
数据分析仍然存在学习门槛消费者-生产者转化链路难以进一步打通。
Chat Bl是什么，带来什么价值是什么
观远ChatBl是一款基于大语言模型（LLM）打造的智能数据问答产品提供意图识别、知识召回、问题理解数据查询、可视化生成等能力，帮助企业更敏捷地进行数据分析决策。
观远ChatBl是一款基于大语言模型（LLM）打造的智能数据问答产品提供意图识别、知识召回、问题理解数据查询、可视化生成等能力，帮助企业更敏捷地进行数据分析决策。
带来什么价值
引导式低门槛问答
企业个性化知识库
知识运营支撑引擎
落地Chat Bl过程中的顾虑
Chat Bl：更多隐性知识显性化，构建企业虚拟数据BP
知识库冷启动：结合BI已有资产，构建问数主题又“快”又“准’
多源数据接入
支持40+数据库连接方式及文件类数据以抽取方式接入，未来可支持直连。
知识接入
基于观远已有仪表板/卡片/数据集，提取业务知识或问答知识，加速知识库冷启动过程。
问答准确率检测
主题上线前，基于已有知识库进行问答准确率检测，确认上线前准确率达到90%+。
支持40+数据库连接方式及文件类数据以抽取方式接入，未来可支持直连。
知识接入
基于观远已有仪表板/卡片/数据集，提取业务知识或问答知识，加速知识库冷启动过程。
问答准确率检测
主题上线前，基于已有知识库进行问答准确率检测，确认上线前准确率达到90%+。
用户使用：PC端、移动端多端问数，对问答结果“赞同”或“反对
训练追踪：从对话中挖掘知识，持续训练提升问答准确率
知识库自迭代：打造自学习、个性化的企业级知识库
知识录入
从已有对话历史中挖掘新知识，提示用户加入到知识库。
从已有对话历史中挖掘新知识，提示用户加入到知识库。
知识自检
对已维护的知识库进行定期检查，发现冲突知识和重复知识，提醒用户进行合并或更新。
个性化学习
引入用户行为数据，建立个人知识库，对不同用户进行精细化问题推荐与指标口径确认。
产品架构：基于对话互动的知识学习模型
Chat Bl客户案例：业务部门“拿不到”，数据部门“来不及
“让业务用起来”产品矩阵
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