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探索智能问数的奥秘,揭开ChatBI背后的技术面纱。核心内容:1. ChatBI如何简化数据分析流程,提升效率2. 智能BI工具的技术架构及其核心组件解析3. 用户交互设计在智能BI产品中的重要性和创新实践
"如果说数据是新时代的石油,智能问数就是能让普通人也能操作的智能钻井平台。"
还记得那些陷入Excel地狱的日子吗?当同事问你"上个季度我们的销售增长率是多少",你只能叹口气,打开庞大的数据库,编写一段复杂的SQL语句,然后祈祷没有出错——这个过程通常需要半小时甚至更长时间。
而今天,这个问题的答案可能只需几秒钟。
最近因为工作关系,我深入研究了智能问数产品(业内称为ChatBI)的开发过程。这种产品让人有种"最亲密的陌生人"的感觉——几乎所有人都听说过微软的Power BI,但真正理解其革命性的人却寥寥无几。
从微软的Power BI到现在基于大语言模型(LLM)的智能BI,技术已经经历了几次重大变革。现在有了Coze、Dify这类快速搭建工作流的工具,智能BI的搭建门槛已经大幅降低(曾试过在几小时内就搭建出来一个简易并可执行的应用,那刹那觉得自己很行)。
但别被表面的简单所迷惑——如何做得好用、做得准确,却不是简单的工作流就能解决的问题。这也是现存几乎所有ChatBI产品的痛点。
在深入技术细节前,我们需要思考一个根本问题:人类为什么要开发BI工具?
本质上,我们期望借助真实的数据指标来支持决策者做出更好的判断。而经历了这么多技术变革,原因有二:
插句题外话:当我们在快速追赶时代的脚步时,不妨在某些时刻让自己慢下来,思考我们追逐的究竟是什么。我很喜欢一句话:"到底是什么样的追求,让你把沿途风景都错过?"
现在市面上的ChatBI产品技术架构可以说是百花齐放,我常惊叹那些先行者他们的判断与布局。总结起来,一个完整的技术架构通常包含这几个核心部分:用户交互、意图理解、数据执行、数据治理、以及越来越成为一种趋势的知识运营或者说知识沉淀(第一次从大神那听到“知识运营”的时候,那种震撼是无法描述的,真的很崇敬这些热爱思考的先行者)。
作为研发人员,我曾经严重低估了前端设计的重要性。然而,用户交互设计决定了产品是否好用,是否能满足用户需求。
有一个重要的认知突破是:界面设计不应局限于传统的报表、大屏和指标报告。任何能够帮助决策者做出判断的形式都是有价值的。我们甚至可以让业务系统"自己解释自己"。下面是Sugar BI做的特色企业大屏模版,我第一次看的时候还是有种耳目一新的感觉的。
除了与最终用户的交互外,还有一个常被忽视的环节:与运营/业务人员的交互。如何引导他们简单快捷地对数据进行治理和解释说明,这同样至关重要。
这是各产品能力的真正分水岭,也是保证问数产品准确度的关键环节。你是否遇到过这些问题?
在研发过程中,这些问题确实让我伤透了脑筋。自己开发的东西那一刻就像是个陌生人一样与我对坐,就像在说你倒是加把劲儿啊。
那就撸起袖子来挨个攻克吧,被难倒总不是咱们研发人员的宿命。这后面的抽象问题其实是语义模糊、实体难对齐、术语/黑话理解苦难、指标计算太复杂。
从我的实验来看,这种方法带来的提升非常显著,而且维护成本并不高(因为大多数业务系统中已经包含了许多指标的计算逻辑)。
这通常是技术人员最爱发力的环节。不计其数的NL2SQL(自然语言转SQL)、NL2XX的研究文献就可见一斑。
数据执行环节通常包括查询生成、查询语句纠错和查询语句执行等部分。目前主流的技术方案有:
令人意外的发现:通用的NL2SQL准确度已经相当高,但面对企业内部的专业术语和复杂指标计算时,效果往往大打折扣。这也是为什么我们需要将语义理解与数据执行深度结合的原因。
我认为,做数据治理的企业天然具有开发智能问数产品的优势。因为这些企业不仅懂数据,更懂业务,这一点至关重要。
在数据治理环节,我经常问自己这些问题:
数据治理不是一次性工作,而是持续的过程。它直接决定了智能问数产品的质量上限。
随着DeepSeek的推出,现在越来越多的声音提倡建立个人知识库。其实产品也是一样,专属的知识库是一种财富,是产品的沉淀。做了这么多产品,我们留下了什么,如何持续的优化升级保持动力。我想知识沉淀部分就是答案。
万物可入知识库,只要它有价值:术语说明、专有指标、算法专家经验都可以作为知识沉淀下来,并加以复用。而知识运营更是一个庞大的话题,庞大到企业是否可以在AGI时代不被淘汰。
现在的问数产品还是饱受诟病的:不到75%的准确率、超过10秒的响应时间会使用户厌烦,从而放弃使用。当我们做产品的时候,我们只是做出来就可以吗?其实每个产品都是一个鲜活的生命,而作为创造者则要为之计深远。我也搜了很多的破局之道,其中一个高人的回答我颇为赞同,那就是有效的数据治理、统一的指标口径以及企业独有的知识库。
所有人都在赶路,我们也从不停歇。做难而正确的事情,持精益求精的态度。
科技车轮滚滚向前,你我都是这场革命的见证者。
附两个产品技术架构图让大家也找找感觉。
有数BI 技术架构图
这只是我对智能问数产品研发的初步探讨,后续将带来更多与这些相关的更具体的主题:
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作者:冬阳,AI粉嫩特攻队员之一,资深AI产品研发工程师,专注于智能BI与数据分析领域,曾参与多个企业级智能问数产品的设计与开发。
互动交流,请联系邮箱:fennenqiushui@qq.com
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