经常有客户问我：我们公司的数据平台建设基础很好，积累了很多BI看板，分析师开发报表和看板的速度很快，业务用户也已经很习惯用报表，为什么还需要AI问数工具？价值提升在哪里？
确实，在十几年的数字化转型浪潮中，很多企业搭建了成熟的BI系统：从销售日报到库存周转看板，从促销效果分析到用户画像洞察，标准化报表早已成为企业不可或缺的工具。
过去几年，北极九章服务的大量客户中，几乎都是BI工具渗透率比较高的企业，更不乏传统BI/敏捷BI产品的标杆用户（经常在各大数字化转型奖项榜上有名的那种）。
他们为什么选择北极九章？他们为什么认为AI问数工具（ChatBI、Data Agent）是必要的？
今天，我就从客户的实际的使用反馈来回答开头的问题。
一、不做“表哥表姐”，”脏活儿“更少了、响应更快了
某快消集团大数据总监曾无奈地对我们说：我们有500多张标准化报表，但业务团队想问的问题永远在报表之间的“缝儿”里，部门的同学仍然有大量的时间在做一次性的取数工作。
传统报表就像是“预制菜餐厅”，只能点菜单上已有的成品（固定报表、看板），想要“少盐”“免辣”都很难，更别说菜单外的组合了。
对于临时性的问题，业务用户要么选择自己下载数据明细、拼接多张报表的数据二次分析，要么提需求等待排期。事实上，根据调研，80%的临时分析需求因为ROI低而被放弃，导致业务决策依然依赖经验。
借助北极九章的AI问数能力，数据分析师团队可以实现：
1. 自助分析分流，提升数据响应效率：
当业务用户能通过自然语言提问（如“华东A产品近7天日销趋势”）直接获得数据和图表时，80%的简单取数需求被自动化拦截。不但业务需求的响应速度大大提升，分析师还可以有更多时间精力集中在高价值的分析工作。
2. 快速探索数据、诊断异常：
利用AI自动归因分析，业务用户和分析师可以快速探索数据异常背后的原因。例如提问“为什么本月UV降了？”，可以迅速定位到“内容广告”、“站外广告”等关键的流量来源，分析师只需验证结论，而非从头分析。
效果案例：
某饮料快消企业构建了统一的数据平台和AI中台，是帆软、永洪等BI工具的深度用户，搭建了数百张各类主题的看板。但随着业务的数据需求增加，企业数据部门发现，看板无法高效响应、灵活响应。
引入北极九章DataGPT，这家企业希望解决数据应用最后一公里中的”有数看不到“、”看到用不上“、”图表看不懂“三大难题。
上线以来，支持7X24小时不间断使用，使业务人员获取数据的时间从1-2周缩减至1分钟以内，每次数据获取及分析效率提升10倍以上，跨部门协同效率提升50%；业务人员自助快速制作数据分析报告，报表制作周期从1-2周减少至1-2小时，报表开发成本节省95%，每年累计数千万元。
二、转型“数据产品经理”，用AI扩展服务边界，提升影响力
我们总说数据团队要“以业务为中心”，但怎么以业务为中心，很多企业在实际操作的时候挑战重重。
业务团队觉得数据团队不懂业务，做出的分析总是“没洞察”。另一边，数据分析师虽然忙到飞起，但很难实现主动用数据驱动业务决策，业务团队经常感受不到价值。
借助北极九章的AI问数能力，数据分析师团队可以实现：
1. 离业务更近，真正洞察需求：
AI问数平台上沉淀的用户行为数据，帮助数据团队更好、更及时地了解业务团队在关注什么。这些真实的提问和反馈是业务痛点的“金矿”。
2. 基于用户真实需求，优化数据产品有的放矢：
针对用户常关注的问题、暂时回答不了的问题，有针对性地提升数据治理的优先级，构建高质量数据集、优化模型、沉淀分析模板，让业务用户问得更轻松、问得更顺畅。
效果案例：
长安汽车携手北极九章打造AI问数助手CAnswer，在运营和推广过程中，以场景需求为驱动，纵观整个集团的整个工作流，看哪些人需要某个数据，就给他们提供这个数据。
以市场产品量价分析场景为例，这些数据归属于集团产品策划部，过去也仅有集团产品策划部使用。CAnswer平台上线后，大数据中心和产品策划部的同事发现，这个场景具有通用性，集团下属的阿维塔汽车、深蓝汽车等所有的产品策划人员和品牌营销人员都有这方面的分析需求。
大数据中心作为数据的管理部门，以这个业务需求场景为出发点，主动找到数据的负责人（即产品策划部），提议向集团相关部门开放。
经过沟通，产品策划部把数据权限开给了集团下属公司的相关部门。现在，各公司的产品策划和品牌营销团队都可以随时自助分析全行业所有车型在所有的地级市的销量和价格，也为优化这个场景的数据建设提供了许多反馈。
通过这种方式，长安汽车大数据中心实现了以场景需求为驱动，纵观整个集团的工作流，看哪些人需要某个数据，就给他们提供相应的数据。想业务之所想、急业务之所急，向业务团队多迈出一步，将角色转变为主动赋能。
