智能问数：让数据“开口”，让 BI价值“焕新”

在数字经济全面发展的今天，数据已跃升为企业最重要的战略资源。然而，在传统bi体系中，数据常因技术门槛高、操作流程复杂而被“束之高阁”——业务人员必须依赖it团队提取信息、制作报表，不仅响应迟缓，难以匹配快速变化的决策节奏，更让数据的实时价值无从释放。而“智能问数”的兴起，正在彻底扭转这一局面：它以自然语言交互为核心，使非技术人员也能像聊天一样向系统提问，无需编写代码或掌握建模技能，即可即时获取精准的数据洞察，真正让沉睡的数据资产“发声”，主动服务于业务需求。这不仅是bi工具的技术革新，更是其价值定位的根本转变—— 从过去“为生成报表服务”的辅助角色，升级为“驱动智能决策”的核心引擎，推动bi由后台走向前台，开启企业用数据驱动增长的新篇章。

AI智能问数–技术原理

大模型赋能可视化看板智能化进化

依托Wyn商业智能作为底层数据平台，融合DeepSeek、豆包等主流AI大模型，并结合企业特有的业务逻辑与行业知识构建专属知识库，打造覆盖PC端与移动端的智能问数服务体系。相比传统需编码或通过自助式BI工具进行分析的方式，该方案采用自然语言对话形式，用户只需提出问题，即可迅速完成数据分析与洞察输出，极大降低数据分析的技术壁垒，将企业从数据到决策的周期由“天级”压缩至“秒级”，显著提升决策敏捷性与市场应变能力。

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智能BI数据分析方案架构

Wyn商业智能构建了“智能问数 + 数据洞察 + 动态分析”三位一体的智能分析架构：

1、智能问数：让数据查询如同对话般自然

支持语音或文本输入问题，系统自动理解语义意图，智能生成SQL查询语句并提取对应数据，同时推荐最合适的可视化图表进行呈现。无论是否具备技术背景，员工均可轻松实现数据探索，大幅提升决策效率，打破数据使用壁垒，推动企业迈向高效的数据驱动运营模式。同时，系统会清晰展示所使用的分析维度、度量指标和筛选条件，便于用户验证分析逻辑是否符合预期。还支持图表类型切换、数据导出、图片下载等功能，满足多样化使用场景。

场景示例：当提问“帮我查一下历年的销售情况”时，系统将基于现有看板内容返回相关数据，并以恰当图表形式展示结果，同时提供图表切换与数据下载选项。

2、数据洞察：挖掘潜藏于数据中的深层价值

基于用户的提问内容，系统利用大模型能力进行深度分析，在回答问题的同时智能推荐相关的可视化看板与关键指标。这种“主动推送”的机制实现了从“人找数据”到“数据找人”的跃迁，有效解决企业虽建设大量看板却仍难高效获取信息的痛点。由此形成“提问—解读—洞察—建议”的完整闭环，充分激活企业的数字化资产潜能。

3、自助分析：赋予业务人员分析师级能力

平台赋予一线业务人员强大的自主分析能力，无需编程即可自由调整分析维度、时间范围及过滤条件，系统实时刷新图表并自动生成可编辑的分析脚本。用户既能直观探索趋势规律，也可深入修改底层逻辑，实现从发现问题到制定策略的全流程自主掌控，加速企业由经验驱动向数据驱动转型。

Generative BI

无代码AI数据报表平台，通过提问即可分析数据并生成相关的数据模型和报告

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在大屏设计过程中，选中所需字段后，AI可自动推荐最优图表类型

智能图表推荐功能展示

最终大屏成果展示

Wyn商业智能问数的核心优势一览

核心亮点

01、深度集成大模型，支持多模型灵活接入

兼容多种主流大模型，可根据不同业务场景选择最优模型。支持配置向量模型，构建企业专属知识库，显著增强对自然语言的理解力与回答准确性。

02、支持多轮交互，实现精准化智能问答

通过连续对话逐步明确用户意图，系统动态优化查询逻辑与图表展示，精准聚焦核心业务指标，直观揭示数据趋势，助力企业快速识别问题、优化运营。

03、强化数据洞察能力

在基础问答之上叠加智能洞察功能，帮助企业实现“复盘历史、优化当前、预判未来”的全周期管理，真正将静态数据转化为可量化、可行动的商业价值。

现在，是时候重新定义BI的角色—— 它不再只是冷冰冰的数字显示器，而是能沟通、会思考、懂推荐的智能决策伙伴。

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