智能問數：讓數據 “開口”，讓 BI 價值 “煥新”

在數字經濟深度滲透的當下，數據已成為企業核心戰略資產，但傳統 BI 模式下，數據往往困於複雜的技術壁壘與繁瑣的操作流程，淪為 “沉睡的寶藏”—— 業務人員需依賴技術團隊提取數據、生成報表，不僅滯後於決策需求，更難以釋放數據的即時價值。而 “智能問數” 的出現，正打破這一困局：它以自然語言交互為橋樑，讓非技術人員能像 “對話” 般直接向數據提問，無需複雜代碼或建模，即可快速獲取精準洞察，真正讓沉澱的數 - 據資產 “開口説話”，主動響應業務訴求。這不僅是 BI 工具的技術迭代，更意味着其價值邏輯的重構 —— 從過去 “為報表而生” 的工具屬性，轉向 “為決策賦能” 的核心價值，推動 BI 從後台支持走向業務前端，重塑企業用數據驅動增長的全新範式 。

大模型驅動可視化看板智能升級

以Wyn商業智能為數據底座，集成DeepSeek、豆包等AI大模型，結合客户業務規則與行業知識構建專屬知識庫，打造PC端與移動端智能問數服務。區別於通過編碼或自助式BI工具進行數據分析的模式，智能BI數據分析方案採用自然語言對話的方式，直接提問即可快速進行數據分析洞察，大幅降低企業數據分析門檻，讓企業數據分析指導經營決策的週期從以“日”計量變為“分秒”級別，進而提升企業的戰略決策效率和市場競爭力。

智能BI數據分析方案架構

Wyn商業智能的數據分析方案核心構建了 "智能問數 + 數據洞察 + 動態分析" 三位一體的智能分析體系：

1、智能問數：讓數據分析如聊天般簡單

通過語音或文本輸入問題，平台自動理解業務需求，智能生成 SQL 查詢並提取數據，自動選擇最佳可視化圖表呈現結果，幫助企業員工無需技術背景即可快速完成數據查詢分析，顯著提升決策效率，降低數據使用門檻，實現數據驅動的高效運營，提升企業分析決策效率。並且再對應數據分析的會直接展示對應的分析維度，度量、查詢條件。可以很清楚的看到分析的維度跟預期的維度是否一致。還可以根據自己的個人喜歡機進行可視化圖表的切換、對於可視化數據的下載、圖片的下載

*場景示例：提問“幫我查詢一下歷年的銷售數據”，平台將基於可視化看板內容給出對應的數值並選擇合適的圖表進行數據展示，還支持切換圖表、下載數據等功能。

2、數據洞察：發現數據背後的隱藏價值

系統基於用户查詢內容，通過大模型技術進行分析，在用户智能問數的同時智能推薦和問數指標相關看板，這種主動式的數據資產推薦機制，實現了從“人找指標”到“指標自動找人”的變化，解決企業構建了大量可視化看板但還是無法高效查詢指標的問題，通過智能化手段盤活企業已有的數字化資產。形成 "提問 - 數據解讀 - 數據洞察-説明" 的閉環價值鏈路。

3、自助分析：讓業務人員秒變分析師

平台賦予業務人員強大的自助分析能力，讓業務人員無需編程即可自助調整分析維度、時間週期和篩選條件，平台實時更新可視化圖表並自動生成可編輯的數據分析代碼。用户既能直觀探索數據規律，也可直接修改底層邏輯，實現從數據洞察到決策執行的全流程自助化，顯著提升企業數據利用效率，推動企業由業務驅動變為數據驅動。

大屏設計的時候，勾選了對應數據分析字段後，AI可以直接進行圖表推薦

Wyn商業智能問數的核心優勢

01、深度融合大模型，支持多模型接入

支持對接多個大模型，基於不同的業務分析場景可以選擇對應的模型。支持向量模型的配置，可以創建基於自己業務的知識庫。顯著提升對問題的理解和問題回答的準確性

02、多輪問答，賦能智能問數精準化

通過多輪對話逐步細化用户需求，系統智能分析並實時優化可視化圖表，精準呈現業務核心指標，直觀展示數據規律，助力企業快速洞察業務痛點，提升數據驅動決策效率。

03、數據洞察

在智能問數的基礎上，引入了數據洞察的能力、讓企業 “看清過去（覆盤問題）、把握現在（優化當下）、預判未來（佈局長遠）”，將數據資產真正轉化為可衡量的商業價值。

現在，讓我們重新定義BI的價值邊界 —— 不是冰冷的數字展示，而是會思考、能對話、懂推薦的智能決策夥伴。

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AI 對話式分析，讓數據會説話，讓決策快人一步