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对话式BI工具的主要功能是什么?对话分析、智能图表、实时异动监测等!

产品功能

2025-07-29 13:56:30

作者:JIfan

阅读量:52

文章目录

文章摘要:得助智能对话式BI工具打破了传统BI工具“复杂、需专业技能”的刻板印象,让数据交互变得像聊天一样简单。对话式BI工具的主要功能有对话分析、智能图表、实时异动监测、自动化报表洞察、权限管理等,下面具体来看看吧!

得助智能对话式BI工具打破了传统BI工具“复杂、需专业技能”的刻板印象,让数据交互变得像聊天一样简单。对话式BI工具的主要功能有对话分析、智能图表、实时异动监测、自动化报表洞察、权限管理等,下面具体来看看吧!

对话式BI工具的主要功能

一、得助智能对话式BI工具的主要功能:用自然语言玩转数据

说起BI工具,很多人第一反应是“复杂、要学代码、得请分析师”。但得助智能的对话式BI不一样,它就像个“懂数据的聊天助手”,哪怕是数据小白,对着系统说句话、打行字,就能搞定数据分析。它的核心功能,说白了就是“让数据交互像聊天一样简单,让分析效率像闪电一样快”,具体能分成这几块:

1.智能对话助手:数据问答“随问随答”

这是最核心的功能——你不用学SQL,也不用点一堆按钮,直接用自然语言提问就行。比如销售主管问“上个月北京地区各门店销售额排名”,系统马上就能给出答案;市场经理想知道“最近两周抖音和小红书的获客成本对比”,输入问题后10秒内就能得到结果。它还能做复杂分析:趋势分析(“过去半年销量是涨还是跌”)、同环比(“这个季度比上季度增长了多少”)、归因分析(“为什么A产品销量突然下降”),甚至能多维查询(“按地区、年龄段拆分的用户复购率”)。更方便的是,你可以在对话里限定范围,比如“只看上海地区的数据”,系统会精准定位,不用在海量数据里翻找。

2.数据探索与可视化:自动生成图表还能解读

光有数字不够直观?系统能自动把分析结果变成图表——折线图看趋势、柱状图比高低、饼图看占比,选哪种样式全看你的需求。比如问“各渠道新客占比”,系统不仅会生成饼图,还会附带一句解读:“抖音渠道新客占比35%,是本月增长最快的渠道”。

3.可视化数据看板:自定义你的“数据仪表盘”

如果有常用的指标需要随时看,比如“每日销售额、库存预警、新客数量”,可以自己搭个数据看板。把这些指标对应的图表拖到看板上,就能实时看到最新数据,像监控大屏一样直观。看板还能编辑、删除,比如月底要做总结,就临时加个“月度目标完成率”图表;季度结束后再删掉,灵活得很。不管是给领导汇报,还是团队日常同步数据,打开看板一目了然。

4.实时异动监测:异常数据“主动提醒”

数据出问题了还在等人工发现?这套系统会主动“报警”。比如设定“销售额突然下降10%以上要提醒”,一旦触发规则,系统会通过飞书或邮件告诉你:“今日销售额较昨日下降15%,疑似异常”。更厉害的是,它还能自动分析原因,比如“主要是华东地区某门店销量下滑导致”,帮你省去翻数据找根因的时间。对零售、金融这些对数据敏感的行业来说,这个功能能及时止损,太实用了。

5.自动化报表洞察:不用手动写报告了

月报、季报写起来头大?系统能自动生成分析报告。它会总结数据趋势(“A产品销量连续3个月增长”)、指出异常(“B地区客单价突然下降”)、甚至分析相关性(“促销活动期间复购率提升20%”)。你可以设置定时推送,比如每周一早上收到上周销售报告,也能在对话时随时要:“生成上个月的渠道效果报告”,几秒钟就搞定。报告里的结论不是瞎编的,是基于大模型对数据的深度分析,比人工总结更客观。

6.权限管理:数据安全“按需开放”

不同人能看的数据不一样——销售能看自己区域的业绩,经理能看全公司的,实习生可能只能看公开数据。系统可以按角色设置权限:比如给“区域销售”开“只能看本区域数据”的行权限,给“财务”开“能看收入数据但不能看成本明细”的列权限。这样既保证数据安全,又不用为了“谁能看什么”反复沟通。

这些功能加起来,其实就是解决一个核心问题:让业务人员“自己搞定数据分析”,不用再求IT、等分析师,数据想用就用。

二、对话式BI工具案例:零售公司的“取数效率革命”

有家连锁零售公司之前在数据取数上特别头疼:市场部门要做活动复盘,得问IT“上周各渠道的线索转化率”,IT排期要等3天;运营想知道“哪个门店的新品上架后销量最好”,得自己在Excel里筛半天数据,还容易算错。最麻烦的是周会汇报,每次都要提前两天准备数据,光整理图表就耗掉大半天。

后来他们用了得助智能的对话式BI工具,变化大到团队都觉得“像换了个工作方式”。

1.市场部门:从“等数据”到“秒得结果”

以前市场经理做活动总结,要先列个需求单给数据分析师:“需要5月1日-15日‘周年庆’活动在抖音、天猫、线下门店的线索数量,以及各渠道的转化情况”。分析师忙的时候,可能要等1周才能拿到结果,等数据出来,活动的优化时机早就过了。

现在不一样了,市场经理打开系统直接问:“5月1日到15日周年庆活动,抖音、天猫、线下门店的线索数和转化率”,10秒内就看到结果,还自动生成了对比图表。要是觉得数据不够细,接着问:“抖音渠道的线索里,25-35岁用户占比多少”,系统马上就能拆分出来。有次他们发现抖音线索转化率突然下降,当场就在系统里追问原因,系统分析出“是最近的引流视频点赞量下降导致”,当天就调整了视频内容,第二天转化率就回升了。

2.取数效率提升60倍:周需求从1周变1小时

公司统计过,以前每周各部门提的取数需求,平均要1周才能全部满足,而且很多需求因为“太急”只能放弃。用了对话式BI后,90%的需求能在1-2分钟内解决,剩下的复杂需求最多1小时。比如之前要花3天的“各门店周销量环比分析”,现在输入问题就出结果;以前要分析师手动做的“用户复购率按消费金额分层”,系统能自动计算并生成解读。

负责数据的同事说:“以前一天到晚被催‘数好了吗’,现在大家自己在系统里查,我终于能腾出手做更重要的数据分析了。”而业务部门则觉得“决策敢拍板了”——毕竟数据随时能看,不用再靠“感觉”判断。

3.核心变化:让数据跟着业务“跑”

这个工具最有价值的地方,不是“快”,而是“让数据能随时支撑业务决策”。比如门店要临时搞促销,经理当场就能查“周边竞品最近的活动力度”“本店库存够不够”;总部想调整营销预算,打开数据看板就知道“哪个渠道ROI最高,该加预算,哪个渠道效果差,该缩减”。

就像市场总监说的:“以前是‘数据追着业务跑’,等拿到数据,业务都变了;现在是‘业务带着数据跑’,想知道什么,数据马上就来,这才叫‘数据驱动’。”

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对话式BI

总的来说,得助智能对话式BI工具的核心不是“替代人”,而是“解放人”——把人从繁琐的数据整理中解放出来,专注于思考“数据意味着什么,该怎么决策”。对零售、金融这些靠数据吃饭的行业来说,这不仅是效率提升,更是决策模式的升级。

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