经常有客户问，是不是得数据质量非常好，才能应用ChatBI智能体？我们数据治理刚起步，落地ChatBI会不会有阻碍？
我们的答案是：应用ChatBI智能体，确实需要数据治理。
毕竟“garbage in, garbage out”，哪怕到了AI时代，底层逻辑也没有变化。
混乱的数据输入只能得到低质量的输出，影响分析决策的结果。
但要说明的是，数据治理是一项日积月累的持续性工作，不存在所有数据都完美治理的那一天。总有质量比较好的数据、正在治理中的数据，和等待治理的数据。
所以，在实际操作中，我们建议企业先选择数据治理较好的场景上线ChatBI应用，后续再逐步拓展到其他场景。
而且从客户实践来看，在业务部门应用的过程中，数据团队能通过用户反馈，更清晰地识别出业务部门更需要哪些数据，进而让后续的治理工作更有针对性。
这种 “边应用，边治理” 的模式，能够让数据应用和数据治理形成良性互动，为数据团队开展工作提供有效的思路。
作为深耕ChatBI领域的领先公司，我们已连续多年服务了数十家大型央国企、世界500强及行业头部企业，积累了从需求落地到价值变现的全链路实战经验。
我们将这些独家案例、前沿技术与实践方法论，总结成了《ChatBI智能体建设白皮书》。
