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中关村科金得助智能-小得
查询需求敏捷响应
分析报告极速生成
问数精准可靠
多源解析,自然交互
融合大模型语义理解与多源数据适配能力,支持多种结构化数据接入查询,无需专业SQL语法,自然语言即可直达数据结果,打破数据查询技术壁垒
规划决策,深度分析
搭载Agentic规划与决策引擎,支持对业务的深度探查与数据分析,自动生成决策建议,复杂场景分析效果更佳
智能纠错,精准赋能
内置语义纠错与意图补全机制,可识别模糊问法、数据口径歧义并给出优化建议,结合历史查询习惯动态优化结果呈现,实现从“查到数”到“用好数”的精准赋能
智能问数
自然语言交互
支持用日常语言描述数据需求,自动解析查询意图并生成精准的数据检索指令
多源数据对接
无缝连接数据库、数据仓库及各类业务系统,实现平台数据的实时查询与汇总
语义层映射
将业务术语自动映射至底层数据模型,消除技术壁垒,让业务人员直接“用数据说话”
数据洞察
智能分析推荐
基于查询内容自动数据分析,根据维度生成分析结果,引导发现数据价值
实时可视化
查询结果自动生成图表、仪表板等可视化视图,并支持即时调整分析视角
异常智能预警
自动识别数据波动与异常模式,主动推送关键变化归因与业务预警提示
交互呈现
对话式洞察
以多轮对话形式逐步澄清需求、细化查询条件,实现交互式数据探索
解释可追溯
提供分析过程的自然语言解释,关键数据来源与处理步骤可追溯、可复核
结果灵活输出
支持一键导出分析图表、数据简报或生成自动化数据报告,便于分享与协同
业务自助分析
数据团队提效
会议决策支持
互联网企业数据困局怎么破?接入大语言模型的智能问数平台选型全拆解
当下互联网企业普遍面临多系统数据割裂难题,用户、广告、交易数据分散在CRM、第三方广告后台、用户行为平台十余类系统内,业务人员临时取数高度依赖BI分析师排期,大幅挤占运营、产品有效工作时长,而搭载大语言模型的智能问数ChatBI平台,能够依托自然语言交互免SQL自助取数,成为企业破局数据取用低效的核心工具。结合互联网行业落地痛点,本文立足一线项目实操视角,梳理出意图识别深度、多源数据打通、全链路私有化、业务全员易用四大选型核心门槛,同时深度拆解得助智能智能问数(ChatBI)产品实力、落地成效,结合真实大厂落地案例,给到互联网企业可直接落地的POC实测、场景分批上线、成本核算全套选型实操建议,适配各类中大型互联网企业合规自助取数落地。
2026-06-11
业务人员取数总是等IT排队很久?得助智能问数把“等待”变成“即问即答”!
在一些企业中业务人员取数总是等IT排队很久,获取数据的流程依旧是传统老掉牙的模式:业务部门把需求提出来经常需要经过各种复杂的流程,等着排期还得反复沟通确认,最后才能够拿到一份可能已经过时的数据报表。
2026-06-08
2026年智能问数产品6月排行榜:SmartBI、Quick BI、得助智能、亿信华辰等上榜!
智能问数赛道在2026年已进入“深水区”。三年前,厂商们还在比拼谁能把自然语言转成SQL;今天,真正的分水岭在于:谁能真正理解业务语义、谁能在复杂场景下保持高准确率、谁能把数据洞察无缝嵌入决策流。挑选智能问数产品,核心不是看谁名气大,而是要看技术路线与业务需求是否匹配。我分析了当前主流厂商的表现,将它们分为四类技术路线,并据此排出2026年6月的智能问数新榜单。
2026-06-03
不会写SQL怎么查数据库?保险企业用“对话”激活数据金矿
在保险行业中若是业务人员打算查询,“最近一个月北京地区健康险的日均咨询量以及转化率”,在不存在现成报表的情形下,只能向IT部门递交需求,进而进入漫长的等待队列。严重影响了相关业务的开展,那么能不能简化其中操作呢?
2026-05-27
《用自然语言查询数据的工具推荐》:得助智能问数,让企业数据“说到就到”
在全面数字化的今天,不少企业每天产生的数据依然按传统方式进行归类存档,当需要使用时,需要经过多部门调阅核对,花费大量时间,白折耗费企业成本。那么在AI大数据的今天,有没有可以解决这个困扰的工具呢?今天我们就用自然语言查询数据的工具推荐“得助智能问数”给大家,真正实现了企业数据秒查询。
2026-05-25
数据可视化工具选型新标杆:得助智能问数以对话式智能分析重塑企业数据决策
在数字化转型浪潮中,数据可视化工具的进化方向,正从“专业人员操作的报表平台”转向“人人可用的对话式智能分析系统”,得助智能问数正是这一趋势下的代表性产品。
2026-05-22
企业级智能体BI数据决策平台:告别低效的数据等待,让每个决策都有实时数据支撑
在当今数据驱动的商业环境中,大多数企业的数据消费链路仍然卡在“业务提需求→数据排期出结果”的循环里,各部门拿到的数据口径不一、结论矛盾,经营决策缺乏统一、精准的数据基础。这已经不是个别现象,而是绝大多数企业在数字化转型过程中面临的系统性困境。要真正打破这一困境,企业需要一种全新的数据决策模式——这就是企业级智能体BI数据决策平台诞生的背景。它不再只是一个被动的数据展示工具,而是一个能够主动感知、深度推理、自主规划并执行分析任务的智能决策伙伴。
2026-05-22
数据孤岛终结者:保险集团部署《企业级智能问数系统》,秒级决策让时效成本骤降70%
某头部保险集团,其年营收超过了200亿元,然而此刻正深深陷入“数据反噬”的困境当中。虽然在信息化方面投入的资金数额巨大,可是对于一线业务管理者来讲,那些海量的数据资产却变成了“看得见、摸不着”的黑盒子。传统的BI报表呈现出固化僵化的状态,根本没办法去应对不断出现的临时性、交叉性分析需求。而企业内部差不多80%的基础取数相关工作,全都耗费在了跨部门沟通以及等待排期这件事情上。
2026-05-20
得助智能问数助手核心技术有哪些?——对话式BI数据分析系统的技术解码
如何让海量数据真正“开口说话”、让数据价值触达每一位业务人员,已成为企业核心竞争力。得助智能问数助手以Agentic智能体技术和深度语义理解为底层驱动,打造了一套可对话、可追溯、可进化的智能数据分析系统。帮助企业解决多部门重复性数据基建投入、削减无效算力与人力耗损成本占比高的问题。
2026-05-19
为什么越来越多的企业开始使用智能问数系统?——企业AI数据分析的全新范式
在数据驱动决策的数字化时代,企业每天产生海量的业务数据,但绝大多数管理者仍然面临着“数据就在那里,却用不起来”的困境。传统数据分析工具不仅操作门槛高,还需要IT团队的反复支持,一个简单的数据查询往往要等待数小时甚至数天。
2026-05-19
找到企业数据分析软件哪个最好用?得助智能·智能问数给出AI时代新答案
“企业数据分析软件哪个最好用?”,这个问题,在2026年差不多成了每一位CIO以及数据团队负责人面临的难题。企业数字化转型步入深水区,海量数据堆积得像山一样,然而却如同沉默的金矿那般,难以转化成有效决策。伴随AI大模型技术迅速成熟起来,答案渐渐变得越发清晰,一款真正“谁人都能够使用”的智能数据分析平台,应当使业务人员摆脱对SQL的依赖,凭借日常语言就能获取精准数据洞察。得助智能·智能问数正是处于这一趋势之下的具有代表性的产品,它依靠自然语言交互查询、Agentic智能分析引擎以及全链路数据溯源这三大核心能力,重新对企业数据分析的方式进行了定义。
2026-05-15
对话式数据分析工具:得助智能问数如何重塑企业数据洞察新范式
在2026年,这一年AI全面渗透进商业智能领域,对话式数据分析工具正以一种前所未有的快速程度冲击着传统的BI市场。根据IDC所发布的《FutureScape:全球数据与分析2026年预测》表明,AIAgent的规模化部署有着这样的要求,即数据架构需从集中式供给转变为联合治理以及实时访问。在这一浪潮当中,得助智能问数凭借大模型以及Agentic智能体技术,使得业务人员在不具备需要掌握SQL这类专业查询语言才能达成的条件下,就能够把整个流程中的从数据查询一直到深度洞察的分析任务完成,切实达成了“人表述需求,AI来做分析”这样一种无障碍隔阂的衔接状态。
2026-05-13
智能问数和数据中台、AI-BI的区别是什么呢?
AI-BI:基于指标中台,前期需要大量指标定义工作,适合数据表量级大(eg. 上千张表)、有极高问答准确度要求的客户。 智能问数:基于NL2SQL技术,技术链路更轻量,大模型更强的理解和泛化能力,无需大量投入前期指标构建工工作,轻量级快速构建。
AI问数是通过用PA画布来实现的吗?
整个智能问数是没有用 PA 画布的,因为画布在问数场景的泛化能力和支撑有限,在画布需要配非常多的提示词并用非常多的工程化能力。目前智能问数采取模型自主规划的方式,让模型规划、识别、理解用户意图,自主查询数据里的内容,最后再调用BI 图表,生成结果和总结。
AI智能问数的使用对象是谁呢?
所有企业的员工都适合,包括企业端的管理层,做经营数据的快速查询;还包括普通员工,比如说看些运营数据和销量。
AI智能问数对算力有什么要求?
目前不需要非常高的算力去运算,当然如果说在算力和服务器资源更充足的情况下,模型响应速率会更好一些。
产品价值
查询需求敏捷响应
分析报告极速生成
问数精准可靠
产品功能
多源解析,自然交互
融合大模型语义理解与多源数据适配能力,支持多种结构化数据接入查询,无需专业SQL语法,自然语言即可直达数据结果,打破数据查询技术壁垒
规划决策,深度分析
搭载Agentic规划与决策引擎,支持对业务的深度探查与数据分析,自动生成决策建议,复杂场景分析效果更佳
智能纠错,精准赋能
内置语义纠错与意图补全机制,可识别模糊问法、数据口径歧义并给出优化建议,结合历史查询习惯动态优化结果呈现,实现从“查到数”到“用好数”的精准赋能
核心能力
智能问数
自然语言交互
支持用日常语言描述数据需求,自动解析查询意图并生成精准的数据检索指令
多源数据对接
无缝连接数据库、数据仓库及各类业务系统,实现平台数据的实时查询与汇总
语义层映射
将业务术语自动映射至底层数据模型,消除技术壁垒,让业务人员直接“用数据说话”
数据洞察
智能分析推荐
基于查询内容自动数据分析,根据维度生成分析结果,引导发现数据价值
实时可视化
查询结果自动生成图表、仪表板等可视化视图,并支持即时调整分析视角
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自动识别数据波动与异常模式,主动推送关键变化归因与业务预警提示
交互呈现
对话式洞察
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解释可追溯
提供分析过程的自然语言解释,关键数据来源与处理步骤可追溯、可复核
结果灵活输出
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