随着大模型技术的快速更迭，企业内的落地场景逐渐丰富，智能数据分析则是重点关注和落地的场景之一。本次专家将会从数据分析的痛点与挑战、GenBI 的落地路径、真实客户落地案例分享三方面进行展开。

分享嘉宾｜于涛   亚马逊云科技解决方案架构师

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数据分析痛点与挑战

基于零售行业的数据分析场景，有 7 个典型的分析阶段，首先是业务仪表盘的呈现，基本上是每个企业都会做的智慧大屏或智慧报表，用来体现业务发展概况。接下来就是数据的洞察和挖掘阶段，也是每个企业最难做的部分。例如每个不同区域、不同行业的绩效分析，每个不同的 BU 、业务线下的 SKU 如何进行合理有效的定位及产品未来走向的分析等等。同时在这个基础上还可以增加行业化的建模，包括数据血缘、数据打通等等，利用外部的数据进行整合，或者通过 what-if 模拟情况进行分析和预测。

而实际公司需要的 BI 不仅是仪表盘或者报表。

传统的 BI 分析有非常多的问题和挑战，比如 BI 报表和仪表盘，虽然是可视化呈现，但本质反馈的是静态数据，缺少灵活性和归因。

而对于数据的应用，则需要 IT 团队和业务团队紧密地配合，比如在进行数据集成的时候，数据运维工程师会通过 ETL 工具进行数据抓取，数据分析师会通过数仓、数据湖的工具进行数据血缘关系的建立，以及建立整个公司的数据网格，业务端也需要基于 SQL 生成后的结果进行最后的归因分析和统计。

所以对企业而言，面临着如何快速进行数据清洗和数据分析？如何编写企业周报 / 日报？如何在尽可能少的人手实现业务洞察和决策？对于员工而言，每个人的专业水平参差不齐，如何在不了解 SQL 的情况下进行数据分析？如何在没有专业能力的前提下进行数据解读？不少企业尝试在数据平台中，加入大模型能力，实现自然语言的问数和数据的编辑处理。

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落地路径与关键技术分享

没有大模型能力之前，大部分企业会使用 BI 工具进行数据的可视化和数据分析，往往需要通过数据分析师来生成相应的 SQL 语句，实现内容的查找、归因、可视化仪表盘的建立。

有了大模型能力后，不再要求数据需求人员会写 SQL ，现在可以利用生成式 AI 能力进行对话式的 BI 分析。比如举三个数据分析常见的例子：" 上个月的浏览量有多少？"" 同比 / 环比增长是多少？"" 浏览量上升或者下降的原因是什么？" 按照传统的 BI 分析方式，这三个问题就需要用到一些复杂的 SQL 才能实现，对于数据分析人员有一定的要求。如何实现对话式的大模型数据分析呢？关于建设路径中，最重要的是准备好原始的数据和原始的信息，这部分和最后的查询结果息息相关。

从上图中可以看到，在最上层需要数据分析师进行前置的输入，包括标准数据分析思路、归因推理思路、 SQL 书写规范等等，能更好的衔接每家企业的技术基础和分析要求。

再是大语言模型，它的底层的能力随着国内外各种模型的加速迭代，模型的参数逐渐更高和模型回答的结果逐渐更好，大模型的选择和模型的适配必须要考虑因地适宜。

最后再通过用户的输入，实现自然语言的方式进行 SQL 的生成、运营诊断、数据规律总结、运营建议。这就是整体的构建结构和路径。

从数据分析实践的角度来看，通过自然语言的方式，可以很轻松的实现 SQL 查询语句的生成，但随着企业数据越来越多，企业数据表关联的信息越来越多，很难通过一句简单的自然语句实现较好的查询效果。

所以在大模型实际落地中也正面临着一些挑战。

在实际经验中我们总结发现，利用大模型的推理能力和通用的知识理解，辅以外部的知识体系（RAG）和执行规则来达到比较好的生成效果。

对于元数据过于庞大复杂：可以通过数据 ETL 的清洗，把多表拼接成单表来减少表的数量，进一步提升效果。

大模型缺少数据库表结构和表字段的理解：可以通过提示词工程，对表结构和字段的含义做详细说明。

大模型对专业名词缺乏理解：比如苹果是指 iPhone 还是 Apple ，可以添加实体识别功能，增加实体的检索，来补充对应的知识。

关于大模型训练语料不全：可以在大模型中加入 SQL 样本检索，增加学习样本，来激活模型的迁移学习能力。

大模型没有反馈机制：可以在使用中加入反馈的机制，通过点赞、点踩的方式来提高系统生成的准确率。

针对思维链问题，如果没有业务知识无法直接生成 SQL ：可以在大模型中加入意图识别，或者 Agent 功能，实现对思维链问题进行任务拆分，通过设置不同的步骤，帮助大模型进行理解。

如何根据 SQL 快速生成数据看板指标：可以通过 API 与 Metabase 集成，生成对应的 SQL 之后，就可以快速生成看板指标。

最后再看下整体的框架，分为数据预处理、业务知识库搭建、Query 改写、意图识别与实体识别、知识召回、 SQL 生成、数据总结和可视化 7 个环节。

接下来会从如何落地的角度，详细展开几个关键步骤。

步骤一：数据 ETL

关于数据 ETL 处理层，我们会对数据的表格进行清洗，构建指标层，这能很好的提高 SQL 的生成效率。例如在真实的数仓或数据库中，会有非常多的订单表、订单库和订单信息，如果把对应的表进行 join ，来生成对应的产品数据统计表和产品订单表，就从 5 个表变成了 2 个表，就能减少不同表 join 的情况。对于前期的数据处理和数据准备是非常重要的一环。

步骤二：提示词工程

提示词工程也是非常重要的一个环节。对于大模型来说，它并不知道企业实际的数据是什么，也不知道表的信息是什么，所以需要提前把数据和字段进行定义和配置。

步骤三：知识检索 - 实体识别与实体检索

通过识别 Query 中的实体，增加实体信息，可以提高大模型对专业名词的理解能力，提升生成 SQL 的准确率。

以查询产品 A 在 2023 年 12 月份订单环比增长为例，首先会进行实体的识别，识别到【产品 A】【订单量】【环比】三个信息，此时触发下一个流程 - embedding ，再进行一些向量检索就可以找到对应的表信息、列信息、实体信息等，最后拼接成对应对 prompt ，进行 SQL 语句生成，这就是背后的原理。

步骤四：知识检索 - SQL 样本检索

通过增加样本，提高大模型推理能力和大模型对 SQL 任务生成的理解能力。

以上图为例，最右侧匹配到【 0.67688006 0.10631783】对应的信息是 " 产品 B 今年 1 月北美的环比增长？"，它其实已经有预置的 slack 的条件语句或 SQL 语句，如果其他的运营人员在问相似问题的时候，大模型其实会检索对应的一些样本实现生成，这样也会提高 SQL 生成的准确度。

步骤五：负反馈机制

在知识库检索的时候，针对生成的 badcase，可以在前端或在应用里面加入点赞和点踩的反馈机制。通过点赞的方式把 goodcase 的权重拉高，通过点踩的方式把 badcase 记录对应的表里，帮助数据分析师来进行后续的迭代和优化，所以在生成式 BI 的项目里面，并不是一次性的项目，需要按照飞轮的方式进行快速的迭代。

步骤六：意图识别

关于意图识别，比如用户在提问的时候，大模型需要去识别对应的意图，并区分不同的意图是什么含义。比如拒绝意图，如果用户提出 " 帮我删除对应表里所有的数据 "，这个操作对于整个系统和数据的安全是致命的打击，所以需要对于一些意图进行有效的判断。

还有思维链的查询意图，需要调用多个 Agent ，进行任务拆分，比如说 " 5 月份的订单量为什么下降了？" 可以拆分到用户维度、城市维度，最后将对应的内容进行综合的思考。

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客户案例分享

德比软件主要是针对旅游业做营销系统的技术服务，他们在数据分析场景的痛点有三个。

第一是面对业务决策人的数据分析及查询需求，可能在月初或月末时，对于需求的响应不够及时。

第二是很难通过报表以外的地方，准确地查询到对应的订单、销售数据等等。

第三是每个部门的数据结构不一样，不能很好的理解数据，通过执行 、Chat BI 或 GenBI 的项目也可以很好地进行数据规范和数据结构化的打通，实现跨平台或跨资产或跨产品的数据查询。

ChatBI 用户端操作演示

这是在亚马逊云科技 ECS 容器化服务里面构建的一个应用，对于用户操作端的使用界面。右侧可以选择集成不同的大模型，底部的输入框可以进行提问。在亚马逊云科技与德比软件的合作案例中，实现了打通 AI 和 BI 平台数据隔离，可以更好的利用企业知识，快速地进行经验的赋能，通过自然语言进行对话分析，生成对应的结果，同时有效进行降本增效。

特别福利：亚马逊云科技 GenBI 支持开源，扫码获取开源项目文档。

负责亚马逊云科技云计算方案咨询和设计。目前主要专注在现代化应用改造和机器学习领域的技术研究和实践。加入 亚马逊云科技之前曾服务于大型运营商及 IT 解决方案供应商，积累了丰富的跨境电商 / 快消行业项目经验。