近日，北极九章受邀做客虎嗅智库“502线上同行”闭门会。作为服务了数十家大型央国企、世界500强、中国500强企业的ChatBI行业先锋，我们结合丰富的实践经验，系统地分享了企业如何从0到1落地ChatBI、从1到100应用ChatBI，高效推进数据分析建设、以下基于分享内容整理，enjoy：
上线ChatBI前，先评估企业是否已经准备好了
ChatBI 可将口语化提问直接转化为数据查询和分析指令，帮助业务人员直接与数据对话，实现“对话即分析”的智能决策支持。
在零售消费行业，它解决了“数据用不起来”、“洞察做不出来”的两大痛点，广泛适用于门店运营、供应链优化、消费者洞察等多个场景。
比如实体门店店长可以通过ChatBI平台，在移动端语音提问“昨日A店毛利低于目标的原因？”，几分钟内即可拿到归因分析报告，替代原需数小时的数据提取与人工比对；电商企业的营销负责人则可实时查询“618活动中新客优惠券核销率”，据此快速调整促销策略等。
但不是所有成长阶段的企业都适合立刻做ChatBI。
张晨建议企业上线ChatBI平台前，先做下数据分析成熟度评估，从“数据、业务、组织、回报”出发，结合企业数据建设和应用现状，看ChatBI建设适配阶段。
在数据层面，要判断是否至少完成了核心数据的中台集成，关键指标是否统一口径，数据缺失率和重复率是否可控，是否有适合的非实时场景数据可被自然语言分析提问；
在业务层面，要识别那些“频次高、跨部门、维度多”的灵活取数场景，例如销售分析、活动评估、渠道洞察；
组织上，则要看业务部门是否有主动需求、IT是否有基本配合能力、高层是否具备推动意愿；
最后在ROI方面，张晨建议投入不应超过年均分析师成本的50%，并优先验证能提效或挖掘增量价值的场景。
同时，为了让评估更具可操作性，张晨还提供了一套评分模型，建议企业根据评分结果确定行动计划。
得分80分以上可以直接推进，60–79分建议小规模试点，40–59分则需先补数据短板，40分以下建议先夯实基础。
聚焦单点，把一个场景跑通后，再全面铺开
当企业明确可以做ChatBI，接下来的问题就是，从哪儿开始？
张晨建议采用“统一规划、试点先行、逐步推广”的落地思路。
以一家乳品企业的项目为例，他们最早从销售与渠道部门入手进行试点，需数据直接来自现有BI看板，团队只花了两周就完成从需求梳理到系统部署、语义模型搭建、权限配置、初步培训及上线使用和持续运营的全过程。
项目组用了两周时间，就完成了从需求梳理、系统部署、语义模型搭建、权限配置和初步培训及上线使用和持续运营的全流程工作，整体节奏明确、推进高效。
技术可以标准化，项目能否跑起来，本质上看的是人。
张晨特别强调要配齐五类关键团队角色：
项目负责人协调推进；
数据工程师完成数据源对接并优化查询性能；
业务分析师翻译场景需求；
AI训练师持续进行模型调优及支持库维护；
IT工程师则保障部署与安全。
这个“小分队”的组建不仅仅是为了搭建一个数据平台，更重要的是要跑通“业务提问→平台响应→实际使用”的落地闭环。
试点完成后，从“一个部门用起来”到“多个部门能共用”，ChatBI的推广路径也有方法论。
结合已交付的客户实践，张晨建议选出“部门内的种子用户”，通过他们带动团队使用；同时结合实际运营方式，比如问数大赛、搜索排行榜、反馈通道等，让业务人员对ChatBI平台从“偶尔试试”逐步形成“主动依赖”。
落地攻坚：数据、业务、安全难题解法
在项目推进过程中，企业常会遇到数据、技术、业务、安全等方面的现实问题。
张晨结合多个零售消费项目实战经验，给出了一些务实建议：
针对脏数据、多源数据整合困难问题，可以构建数据中台，统一语义层、优先接入高质量系统数据等；
聚焦业务用户接受度低、需求范围蔓延等问题，可通过RICE评分模型（影响范围Reach×价值Impact×可行性Confidence÷成本Effort）筛选场景，控制预期，聚焦“核心”的场景，避免“所有人都想要”却无人真正使用的需求蔓延，同时用培训与赛马机制激发使用积极性；
最后，对大家都很关心的安全问题，则可通过私有化部署、字段级权限、加密策略，来实现数据“可用不可见”的安全治理。
不过，最难的问题往往不是技术，而是组织内部对数据角色的认知。
张晨坦言：“如果业务觉得数据只是分析师的事，平台就不会有人用。”
要让ChatBI真正成为日常工作的一部分，既需要上层推动，也需要下层自发反馈，缺一不可。
让数据“飞轮”真正转起来
一个好的ChatBI项目，不该只停留在“能问”，而是能“反哺”。
张晨分享的实践中，很多企业通过平台搜集使用数据与反馈，迭代语义库、优化指标定义，甚至反向驱动数据治理。
判断数据飞轮是否转起来了，有几个标志：提问变多了、报表自己建了、愿意扩展新场景、甚至业务人员开始主动提出新指标和洞察需求，数据团队也愿意协同跟进与支持。
他提到另一家零售客户，一个月内一名业务用户自助搭建200张看板，覆盖多个团队，跨部门沟通效率提升40%。“很多一线业务人员原来觉得数据‘遥不可及’，现在能主动提问、自己看懂数据，对数据的应用自然也就融入了日常业务。”
结语
ChatBI不是简单的工具替换，而是让组织重新理解数据价值、调整使用方式的过程。
比起“AI能做什么”，更值得关注的是：谁能用得上？谁愿意用？谁真的用起来了？这或许才是企业走向真正“数据驱动”的开始。
