大模型技术具有强大的理解能力和通用性，通过大模型技术对数据问答进行技术升级，将颠覆数据问答和解释等传统NLP技术驱动的数据分析场景，使更低的数据获取门槛、更灵活敏捷的数据获取方式成为可能，提升用户交互体验，从而激励业务人员进行数据分析工作的热情。

短期，大模型对数据分析的赋能更多体现在交互层面，对话式的数据分析有望成为数据消费的主要方式；长期来看，大模型对数据分析的赋能将覆盖数据的采集、建模、可视化、探索性分析以及预测分析的全流程，为企业带来更大的技术赋能。

沙丘社区通过研究上海银行、长安汽车、广联达、雅戈尔等企业的对话式数据分析实践，旨在为企业大模型应用落地提供参考。

数据分析是大模型重要的落地场景之一，上海银行正在积极探索大模型与数据分析工具的结合，通过对话等交互方式实现指标查询、报表生成等功能，在不断降低数据分析工具使用门槛的同时，通过提高数据分析数据获取效率，改变数据分析模式。

针对面向管理层的经营管理类场景，上海银行通过“大模型+指标平台”实现会话式BI分析助手；针对过程类业务探索场景，其中一个关健点是如何能够查询到宽表中的数据，还需要寻找、探索更多的解决方案。

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为了支撑频繁的用数需求，长安汽车现已建设数据仓库、数据集市、大屏、仪表盘、数据分析报告等，这些工具提供的数据结果往往需要预处理，而很多用数场景需要及时性的数据支撑。因此，长安汽车需要随时、随地、快速获取数据的工具或平台。

长安汽车通过对话式数据分析产品填补统一IT架构中的数据搜索工具空白，降低全公司业务人员搜索获取数据门槛，随时随地秒级获取数据。当有用数需求时，在权限范围下人人可以通过企业微信/PC端随时随地地问数并获取到数据。用户通过自然语言提问，通过自然语言处理引擎将自然语言转化为SQL，自动到数据库中取数返还数据结果，通过可视化引擎进行数据的可视化呈现。

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广联达打造了基于大模型的对话式数据分析助手，识别人类的自然语言文字输入问题，基于大模型理解其含义，将问题转化为SQL代码，最终返回给用户对应的数据报表，甚至给出数据解释和数据分析洞察，管理者可以随时了解业务数据并实现千人千面。

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为了实现更加灵活的数据分析能力，使业务人员能够实现自助搜索，雅戈尔打造DataGPT数据平台，支持高管、业务、分析师等不同用户类型的各类分析场景，用户通过提问的方式即可快速获得数据洞察，使过去检索型报表变成搜索式报表，数据使用门槛降到最低，帮助雅戈尔建立起企业的数据文化。