在数字经济深度渗透的当下，数据已成为企业核心战略资产，但传统 BI 模式下，数据往往困于复杂的技术壁垒与繁琐的操作流程，沦为 “沉睡的宝藏”—— 业务人员需依赖技术团队提取数据、生成报表，不仅滞后于决策需求，更难以释放数据的即时价值。而 “智能问数” 的出现，正打破这一困局：它以自然语言交互为桥梁，让非技术人员能像 “对话” 般直接向数据提问，无需复杂代码或建模，即可快速获取精准洞察，真正让沉淀的数 - 据资产 “开口说话”，主动响应业务诉求。这不仅是 BI 工具的技术迭代，更意味着其价值逻辑的重构 —— 从过去 “为报表而生” 的工具属性，转向 “为决策赋能” 的核心价值，推动 BI 从后台支持走向业务前端，重塑企业用数据驱动增长的全新范式 。

AI 智能问数 – 技术原理

大模型驱动可视化看板智能升级

以Wyn商业智能为数据底座，集成DeepSeek、豆包等AI大模型，结合客户业务规则与行业知识构建专属知识库，打造PC端与移动端智能问数服务。区别于通过编码或自助式BI工具进行数据分析的模式，智能BI数据分析方案采用自然语言对话的方式，直接提问即可快速进行数据分析洞察，大幅降低企业数据分析门槛，让企业数据分析指导经营决策的周期从以“日”计量变为“分秒”级别，进而提升企业的战略决策效率和市场竞争力。

智能BI数据分析方案架构

Wyn商业智能的数据分析方案核心构建了 "智能问数 + 数据洞察 + 动态分析" 三位一体的智能分析体系：

1、智能问数：让数据分析如聊天般简单

通过语音或文本输入问题，平台自动理解业务需求，智能生成 SQL 查询并提取数据，自动选择最佳可视化图表呈现结果，帮助企业员工无需技术背景即可快速完成数据查询分析，显著提升决策效率，降低数据使用门槛，实现数据驱动的高效运营，提升企业分析决策效率。并且再对应数据分析的会直接展示对应的分析维度，度量、查询条件。可以很清楚的看到分析的维度跟预期的维度是否一致。还可以根据自己的个人喜欢机进行可视化图表的切换、对于可视化数据的下载、图片的下载

场景示例：提问“帮我查询一下历年的销售数据”，平台将基于可视化看板内容给出对应的数值并选择合适的图表进行数据展示，还支持切换图表、下载数据等功能。

2、数据洞察：发现数据背后的隐藏价值

系统基于用户查询内容，通过大模型技术进行分析，在用户智能问数的同时智能推荐和问数指标相关看板，这种主动式的数据资产推荐机制，实现了从“人找指标”到“指标自动找人”的变化，解决企业构建了大量可视化看板但还是无法高效查询指标的问题，通过智能化手段盘活企业已有的数字化资产。形成 "提问 - 数据解读 - 数据洞察-说明" 的闭环价值链路。

3、自助分析：让业务人员秒变分析师

平台赋予业务人员强大的自助分析能力，让业务人员无需编程即可自助调整分析维度、时间周期和筛选条件，平台实时更新可视化图表并自动生成可编辑的数据分析代码。用户既能直观探索数据规律，也可直接修改底层逻辑，实现从数据洞察到决策执行的全流程自助化，显著提升企业数据利用效率，推动企业由业务驱动变为数据驱动。

大屏设计的时候，勾选了对应数据分析字段后，AI可以直接进行图表推荐

智能图表推荐

最终大屏呈现

Wyn商业智能问数的核心优势

核心亮点

01、深度融合大模型，支持多模型接入

支持对接多个大模型，基于不同的业务分析场景可以选择对应的模型。支持向量模型的配置，可以创建基于自己业务的知识库。显著提升对问题的理解和问题回答的准确性

02、多轮问答，赋能智能问数精准化

通过多轮对话逐步细化用户需求，系统智能分析并实时优化可视化图表，精准呈现业务核心指标，直观展示数据规律，助力企业快速洞察业务痛点，提升数据驱动决策效率。

03、数据洞察

在智能问数的基础上，引入了数据洞察的能力、让企业 “看清过去（复盘问题）、把握现在（优化当下）、预判未来（布局长远）”，将数据资产真正转化为可衡量的商业价值。

现在，让我们重新定义BI的价值边界 —— 不是冰冷的数字展示，而是会思考、能对话、懂推荐的智能决策伙伴。

责任编辑：kj015

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