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# 北极九章

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## 文章
- [Gartner 提出的“增强型分析”到底是什么？](https://datarc.cn/articles/gartner-what-is-augmented-analytics/): 21世纪的地球，万物互联：手机，洗衣机，冰箱，甚至你的房屋门禁…任何你能想到的电子产品，几乎都可以通过互联网进行沟通。IDC (International Data Corperation) 的研究表明，物联网 (Internet of Things) 在2019年所产生的13.6 ZB数据将会在2025年增加至79.4 ZB。然而，在这数据爆炸的时代，只有0.5%的数据是会被分析且利用；而企业在做决策的时候，只会用到企业数据库中12%的数据。由此可见，数据的魅力和其潜力仍尚未被挖掘。此时，拥有快速对大量数据进行分析和深层洞察的能力，就好比是在黑暗中摸索的一盏明灯，照亮了前方的路，可以更精确地指引你前进的方向。而这盏灯，在21世纪的大数据时代，就是所谓的“增强型数据分析”。
- [北极九章入选IDC「增强式BI」代表性厂商](https://datarc.cn/articles/idc-report/): 近日，全球领先的IT研究和咨询公司 IDC 发布了《中国人工智能与大数据技术现状及趋势分析》报告，从数据储存、数据计算、机器学习到 AI 应用等十余个环节，对热门技术和厂商进行梳理。北极九章作为新一代增强型数据分析领航者，入选增强式 BI 领域代表性厂商。
- [AI数据分析选型指南：北极九章DataSeek和TableauNext](https://datarc.cn/articles/arcticdata-dataseek-vs-tableau-next/): 在企业级数据分析与 AI 融合的赛道上，北极九章 DataSeek 和 Tableau Next 是两款极具代表性的产品。前者代表“原生 Agent、确定性优先、高度解耦”的新一代智能分析中间件，后者则是 BI 巨头 Tableau 面向 AI 时代的全面升级。本文将从企业 IT 与数据架构师的视角，对比两款产品，帮助决策者在复杂的技术生态中做出更合适的选择。
- [AI数据分析选型指南：北极九章DataSeek和PowerBI Copilot](https://datarc.cn/articles/arcticdata-dataseek-vs-powerbi-copilot/): 在企业级数据分析与 AI 融合的浪潮中，北极九章 DataSeek 和微软 PowerBI Copilot 是两款备受关注的产品。作为企业 IT 或数据架构师，选型时不仅要看功能演示，更要关注技术底层路径、部署灵活性与长期拥有成本。本文将从架构师视角，对两款产品进行客观、深度的对比，帮助企业做出更优的决策。
- [医药企业如何用ChatBI实现SFE数据驱动决策？](https://datarc.cn/articles/chatbi-pharmaceutical-sfe-data-driven-decision-making/): 在医药行业激烈竞争的今天，销售效能（SFE）已成为企业核心竞争力的关键组成部分。然而，传统BI看板在面对瞬息万变的市场环境时，往往显得力不从心——数据更新迟缓、分析颗粒度粗糙、灵活性不足、缺乏主动预警能力，这些问题严重制约了医药企业的市场响应速度和决策质量。本文将深入探讨ChatBI（对话式智能分析平台）如何破解医药企业SFE场景的四大核心痛点，并详细介绍其在目标达成分析、进院情况分析、竞品动态监控、异常预警等五大核心应用场景中的具体实现方式。
- [为什么建设ChatBI必须要有数据语义层？AI问数的真正基础解析](https://datarc.cn/articles/semantic-layer-chatbi-ai-data-analytics/): 很多客户经常问我们："为什么用你们的ChatBI智能体，上线前要做语义层的配置？我们用AI就是想省心省力，做语义层定义工作有很多，不能不做吗？"
- [岚图汽车携手北极九章获IDC中国未来企业大奖](https://datarc.cn/articles/voyah-and-arcticdata-honored-with-idc-future-enterprise-award/): 2026年3月19日，岚图汽车（股票代码：07489.HK）正式以介绍方式在港交所主板挂牌上市，成为“港股央国企高端新能源第一股”。
- [电商团队如何应用ChatBI解决数据爆炸的挑战，实现智能决策？](https://datarc.cn/articles/chatbi-ecommerce-data-intelligence-guide/): 在当今竞争激烈的电商环境中，数据已成为驱动业务增长的核心引擎。然而，许多电商团队正面临着前所未有的数据挑战：店铺后台、广告投放、客服系统、仓储物流、CRM等多平台数据割裂，形成一个个"数据孤岛"；大促期间需要实时监控，传统报表却无法满足分钟级决策需求；运营、投放、客服等业务人员不懂SQL，只能依赖数据部门排期，错失市场先机。
- [财务团队如何应用ChatBI，实现财务职能的智能化跃迁？](https://datarc.cn/articles/chatbi-finance-data-intelligence-transformation/): 在数字化转型的浪潮中，财务部门正面临着前所未有的挑战。传统的财务管理模式已难以适应快速变化的商业环境，财务团队常常陷入数据获取难、响应速度慢、业财分离、合规风险高的困境中。这些问题如同压在财务人员身上的"三座大山"，严重制约了财务部门从成本中心向价值创造中心的转型。
- [供应链团队如何应用ChatBI提升管理效率？](https://datarc.cn/articles/chatbi-supply-chain-ai-data-intelligence/): 爆款断货了才发现、供应商延期了才通知、库存积压了才想清。
- [运营团队如何通过ChatBI提升效率？从数据查询到策略设计的转变](https://datarc.cn/articles/chatbi-operations-team-efficiency-data-strategy/): 在数字化运营的时代，数据已成为运营决策的基石。然而，对于大多数运营团队来说，获取数据的过程却充满了痛点：
- [销售管理团队如何用ChatBI实现数据驱动管理？](https://datarc.cn/articles/chatbi-sales-management-data-driven/): 又到了月底复盘会。销售总监盯着大屏上那个看似漂亮的业绩数字，眉头却越皱越紧——"为什么这个月业绩波动这么大？是新客户没拉进来，还是老客户复购没跟上？"
- [营销团队如何用ChatBI智能体提升10倍工作效率](https://datarc.cn/articles/chatbi-marketing-efficiency-data-analysis/): 周五下午4点，市场总监突然在群里@你："小王，下周一例会前，给我一份最近半个月华北区的竞品投放复盘，还有下个月预算调整建议。"
- [ChatBI让每个人都能问数据，企业如何防止数据泄露风险？](https://datarc.cn/articles/chatbi-data-security-permission-control/): 在数字化转型的浪潮中，ChatBI（对话式商业智能）正以前所未有的方式改变着企业使用数据的方式。通过自然语言交互，ChatBI让"人人用数据"从愿景变为现实——无论是销售经理、财务专员，还是市场分析师，都能像聊天一样轻松获取业务洞察。然而，这种便捷性背后，一个至关重要的问题浮出水面：当数据访问变得如此简单时，企业如何确保数据安全？会不会因为"人人可用"而导致数据泄露风险剧增？ 数据安全管理者的担忧集中在以下几个问题： 销售部门的员工会不会在ChatBI看到财务部门的薪酬数据？ 普通员工会不会通过像AI“套话”，查到敏感的商业机密？ 用户在手机上随时问数，会不会导致数据被批量导出，造成无法挽回的泄露？ 这些担忧并非杞人忧天。事实上，ChatBI确实带来了新的安全挑战，但关键在于我们如何应对这些挑战。 好消息是，安全与效率并非零和博弈。通过精心设计的系统化防护体系，企业完全可以在享受ChatBI带来的效率红利的同时，确保数据安全万无一失。 一、ChatBI面临的典型数据安全风险剖析 风险1：越权访问 当用户使用自然语言查询数据时，系统需要准确理解用户的意图，并返回相应的结果。但如果权限控制不严格，用户可能会无意中访问到超出其权限范围的数据。更危险的是，有恶意的用户可能会尝试通过巧妙的提问方式，绕过权限限制获取敏感信息。 风险2：敏感数据批量导出与泄露 ChatBI的便捷性使得数据导出变得异常简单。如果没有适当的控制措施，用户可能会批量导出包含敏感信息的数据集，这些数据一旦离开企业的安全边界，就可能造成无法控制的泄露。 风险3：缺乏追溯与审计能力 在传统BI系统中，数据访问通常有明确的日志记录。在ChatBI中也是如此，如果系统无法完整记录每个用户的查询行为，一旦发生安全事件，将难以追溯责任。 二、北极九章为ChatBI构建的五层数据安全体系 在展开介绍安全策略之前，需要说明的是，北极九章的ChatBI在架构设计上，将AI大模型和企业底层数据库之间隔离开，限制了其作用的范围。因此，即使用户试图“套话”或“prompt注入”，也无法绕过中间层和权限控制模块，直接作用于数据库。【点击这里详细了解我们的技术路径】 面对上述数据安全挑战，我们为北极九章的ChatBI平台构建了多层次的数据安全体系，确保在实现"人人用数据"的同时，数据安全得到全方位的保障。 第一层：单点登录身份认证门禁 安全的第一道防线是确保访问者的身份真实可靠。我们的系统支持与企业级单点登录（SSO）系统无缝对接，确保只有经过企业认证的用户才能访问系统。 这一层的核心价值在于：确保访问者身份的真实性与合法性。通过与企业现有的身份管理系统集成，我们不仅简化了用户的登录体验，更重要的是继承了企业已经建立的身份验证和安全策略。 第二层：RBAC基于身份的权限与隔离围墙 身份验证只是第一步，更重要的是确定每个用户可以访问哪些数据。我们采用了多层次的权限控制策略： 基于角色的访问控制（RBAC）：根据用户的角色（如销售经理、财务专员、数据分析师）分配相应的数据访问权限。不同角色看到的数据源和可执行的操作不同。 横向隔离：工作区隔离：我们为不同部门或业务单元创建独立的工作区。例如，销售运营的工作区与财务的工作区完全隔离，用户只能查询和分析有权限的工作区的数据，确保敏感财务数据不会被销售人员无意中访问。 纵向管控：表级、行级、列级细粒度权限：在一个工作区内，用户的数据权限管理还能深入到具体的数据粒度： 表级权限：控制用户可以访问哪些数据表（数据模型） 行级权限：基于数据行内容进行过滤，例如只允许销售经理查看自己团队的数据 列级权限：基于数据列内容进行过滤，例如只允许销售经理查看销售额，看不到成本和毛利润 这种细粒度的权限控制确保了"最小权限原则"的落实——每个用户只能访问完成工作所必需的最小数据集合。 第三层：将用户权限动态注入每一条SQL查询 这是我们的核心技术优势所在。在传统的权限控制方案中，权限检查往往是在查询执行后进行的，这存在安全漏洞。我们的系统采用了权限前置注入的方式： 当用户通过自然语言提出查询时，系统在生成SQL查询语句的同时，会自动将用户的权限条件动态注入到查询中。这意味着，即使用户尝试绕过前端限制直接构造查询，权限控制仍然在数据库层面生效。 例如，当北京的销售总监查询"本月销售额"时，系统生成的SQL会自动包含例如"AND table.province IN '北京'"的条件，确保用户只能看到自己团队的数据。这种设计确保了权限管控始终生效，无论用户通过何种方式访问数据。 第四层：管理员可控的安全策略 我们为系统管理员提供了丰富的安全策略配置选项，让他们能够根据企业的具体需求定制安全规则： 数据导出控制：管理员可以配置哪些角色可以下载查询结果、是否可以导出明细数据。 分享行为管控：管理用户是否可以分享查询结果、为他人创建提醒等。 这些策略让企业能够根据自身的合规要求和安全标准，灵活调整安全防护级别。 第五层：用户行为日志记录 完善的审计追溯能力是数据安全的重要组成部分。我们的系统记录了全量用户行为日志，这些日志不仅为事后追溯提供了完整依据，还能用于： 合规审计：满足GDPR、HIPAA等法规的审计要求 安全分析：通过分析查询模式，发现异常行为 使用优化：了解用户的数据需求，优化ChatBI产品在企业内部的推广运营 我们为管理员准备了“用户运营工作区”，管理员可以通过这些信息实时了解用户的使用情况、日常高频问题、点赞/点踩反馈等，掌握业务用户的真实需求，发现优化提升的机会，帮助ChatBI在企业内部越用越好用。 结语：让安全成为ChatBI的基石，而非障碍 数据安全不应该成为阻碍企业数字化转型的障碍。通过系统化的安全设计，ChatBI完全可以在保障数据安全的前提下，释放数据的最大价值。北极九章致力于为企业提供既强大又安全的AI数据分析解决方案，让每个企业都能安心地享受数据驱动带来的竞争优势。 FAQ Q1: ChatBI的权限控制会不会影响查询速度？ A: 不会。我们的权限条件在查询生成阶段就融入SQL语句，数据库可以一次性执行包含权限过滤的查询，避免了先查询后过滤的性能损耗。实际上，由于减少了不必要的数据传输，整体性能往往更好。 Q2：如果用户通过复杂的自然语言问题试图绕过权限控制，系统如何应对？ A: 我们的系统采用了多层防护机制。首先，北极九章的ChatBI在架构设计上，AI大模型不直接访问企业数据库，即使用户试图“套话”或“prompt注入”，也无法绕过中间层和权限控制模块。其次，在SQL生成阶段会自动注入权限条件，即使用户尝试构造复杂的查询，权限控制仍然会在各个层面生效。 Q3: 企业现有的数据安全策略如何与北极九章ChatBI集成？ A: 我们的平台支持与企业现有的安全基础设施无缝集成。我们的专业服务团队会协助企业将ChatBI安全地融入现有的安全生态。
- [AI数据分析会不会瞎编数据？如何保证ChatBI准确性](https://datarc.cn/articles/chatbi-data-accuracy-verification-guide/): 上周和一位CIO朋友聊天，他提到团队最近引入了一款ChatBI工具，方便业务同事自助查数。但有个现象很有意思：当ChatBI回答“上周销售额是XX万”时，同事总会追问一句——“这数哪来的？靠谱吗？”
- [医药行业ChatBI的建设思路和实践案例](https://datarc.cn/articles/chatbi-application-in-pharma-industry/): 北极九章医药行业ChatBI解决方案，不是简单的技术工具升级，而是医药企业数字化转型的战略选择。它通过降低数据使用门槛，让数据真正成为一线销售的战斗武器、中层管理的决策依据、高层领导的战略指南。
- [建设ChatBI必须先有指标平台吗？对比两种ChatBI技术架构的差异（附选型指南）](https://datarc.cn/articles/is-it-neccessary-to-have-metric-platform-before-chatbi/): 近年来，随着生成式人工智能的爆发，ChatBI 成为企业数字化转型的热门话题。企业希望通过自然语言交互的方式，让业务人员像聊天一样获取数据洞察。
- [AI数据分析术语指南：从ChatBI到语义层，一文厘清概念迷思](https://datarc.cn/articles/ai-powered-data-analytics-terms-explanation/): 当前，由AI驱动的数据分析正以前所未有的速度革新企业获取洞察的方式。然而，这个新兴领域也伴随着术语的“爆炸”——从厂商宣传到技术论文，各种新词层出不穷，让许多技术决策者感到困惑。
- [北极九章DataSeek有哪些行业案例？解读4大行业ChatBI应用价值](https://datarc.cn/articles/what-are-industrial-use-cases-of-arcticdata/): 在中国，超过75%的中大型企业将数字化转型作为核心战略，但数据孤岛和分析门槛高的难题依然阻碍着数据价值的释放。北极九章DataSeek作为智能对话式分析平台，通过自然语言驱动数据洞察，让业务人员能够直接"问数据"，而不必依赖技术团队或外部服务商。
- [敏捷BI不敏捷，自助BI难自助，为什么企业需要ChatBI智能体？](https://datarc.cn/articles/why-enterprises-need-chatbi-agent-comparison-with-bi/): “敏捷BI”——这个曾经让无数企业数据团队眼前一亮的概念，承诺让业务人员自己动手，快速从数据中获得洞察。然而，在许多公司，现实却演变成了这样的场景：
- [2026 企业数据分析选型指南：从“报表工厂”帆软FineBI 到“智能体”北极九章DataSeek](https://datarc.cn/articles/2026-vendor-selection-guide-finebi-vs-arcticdata/): 过去十年，企业数据分析领域被“敏捷BI”与“报表工具”主导，其核心是 “人找数” —— 业务人员提出需求，IT或分析师通过拖拉拽构建报表与看板，最终将数据呈现给决策者。
- [展望2026 | 趋势解读7：关注数据质量与安全，筑牢Agent应用的根基](https://datarc.cn/articles/2026-trend-7-data-governance-and-security/): 很多客户问我们，数据治理还没做，能不能用AI分析？我们认为，尽管AI看起来无所不能，但数据质量与安全仍是AI数据分析的根基。
- [展望2026 | 趋势解读6：多元数据融合，让AI身在业务决策现场](https://datarc.cn/articles/2026-trend-diverse-data-integrated-for-reliable-insights/): AI数据分析工具给出的决策建议总是 “纸上谈兵”，感觉不够落地？2026 年可以关注多元数据融合这个趋势，让 AI 跳出企业内部表格，身在业务决策现场，洞察才够接地气。
- [展望2026 | 趋势解读5：工作场景在哪里，数据就在哪里](https://datarc.cn/articles/2026-trend-analytics-inside-the-workflow/): 你是不是经常这样找数：早上登录BI系统看KPI数据，再打开CRM研究单个客户进度，沟通工作又在钉钉、飞书、企微里，跟同事说个事儿基本靠截图。
- [展望2026 | 趋势解读4：数据与业务闭环，实现认知-行动一体化](https://datarc.cn/articles/2026-trend-data-and-business-close-the-loop/): 2026年的第四个关键趋势：数据与业务闭环落地，让数据分析真正实现“认知-行动”一体化。
- [展望2026 | 趋势解读3：DSL模型能力将成为AI数据分析可用性的关键](https://datarc.cn/articles/2026-trend-dsl-model-will-be-the-key-to-ai-analytics/): 2026年数据分析第三个关键趋势：DSL模型，它会成为Data Agent结果准确性的核心，更是决定其能不能用的关键所在。
- [展望2026 | 趋势解读2：AI数据分析有望走进多智能体（Multi Agent）时代](https://datarc.cn/articles/2026-trend-ai-analytics-will-evolve-to-multi-agent-systems/): 今天我们来聊聊2026年数据分析的第二个趋势——多智能体平台。你可以点击屏幕下方的合集回顾我们之前的趋势展望。
- [展望2026 | 趋势解读1：Data Agent会走出POC陷阱，规模化兑现价值](https://datarc.cn/articles/2026-trend-data-agent-will-deliver-value-at-scale/): 今天想和大家聊聊 2026 年数据分析领域的第一个关键趋势 ——Data Agent 从试点走向落地，开始规模化兑现价值。
- [展望2026 | 数据分析十大趋势，正在重塑工作、刷新组织](https://datarc.cn/articles/top-10-data-analytics-trends-in-2026/): 如果说过去两年是“模型之年”，那么2026年将是“行动之年”。
- [新华网专访北极九章：为企业批量制造AI分析师，激活数据应用闭环价值](https://datarc.cn/articles/xinhua-net-interview-with-arcticdata/): 转载自新华网
- [晶科能源携手北极九章，以AI数据分析助推新能源产业智能升级](https://datarc.cn/articles/jinko-solar-partners-with-arctic-data/): 近日，全球领先的太阳能科技企业晶科能源股份有限公司（以下简称“晶科能源”）与北极九章正式达成合作。双方将共同打造端到端数据分析智能体平台，为新能源产业的智能化转型树立新标杆。
- [银行ChatBI的实践探索，如何用好AI数据智能体？](https://datarc.cn/articles/chatbi-practices-in-banking-industry/): 在金融数字化转型进入深水区的今天，银行要实现“业务全面数据化，数据深度业务化”，关键在于如何高效运用海量数据，通过精细化分析挖掘其潜在价值，从而为管理决策层和各层级业务人员提供精准、有力的决策支持。
- [从问“数据”到问“对策”，如何构建对业务有价值的数据智能体](https://datarc.cn/articles/how-to-develop-a-data-agent-that-provides-real-value-to-business-uesers/): 某公司运营部的小李，打开一个问数软件，敲了句 “上周电商转化率多少”，屏幕弹出个图表，显示 8.2%。
- [车企ChatBI的实践探索，重塑数据驱动的决策](https://datarc.cn/articles/chatbi-practices-in-automobile-corporates/): 车企ChatBI如何建设、运营、选取目标用户、融入IT架构？基于服务央企汽车集团的经验，我们总结梳理了实践经验和成功案例，供企业选型参考。
- [ChatBI厂商推荐：国内外主流ChatBI供应商对比与选型建议](https://datarc.cn/articles/chatbi-vendor-comparison-and-recommendation/): 根据 IDC 中国《中国 GenBI 厂商技术能力评估，2025》的分类，当前市场存在三类核心ChatBI厂商：
- [北极九章与百度智能云共建数据洞察DataGPT一体化平台](https://datarc.cn/articles/arcticdata-joins-hands-with-baidu-to-release-chatbi-all-in-one-machine/): 在企业数字化转型进入深水区的当下，数据驱动决策已成为核心竞争力。
- [北极九章再次获评“大模型+数据分析”厂商代表](https://datarc.cn/articles/arcticdata-selected-as-llm-data-analytics-representative-vendor/): 北极九章通过自然语言交互和AI主动智能分析，降低用户理解数据、应用数据的门槛，再度获评大模型数据分析领域代表厂商。
- [一文详解：如何从0到1落地ChatBI？如何从1到100应用ChatBI？](https://datarc.cn/articles/a-thorough-playbook-of-how-to-build-and-leverage-chatbi-frome-scratch/): 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：
- [聚焦WAIC：北极九章案例入选《2025年“人工智能+”行业标杆案例荟萃》](https://datarc.cn/articles/arcticdata-selected-as-ai-industry-leading-case-during-2025-waic/): 7月28日，在 2025 世界人工智能大会（WAIC）“大模型智塑全球产业新秩序”论坛现场，《2025 年 “人工智能 +” 行业标杆案例荟萃》正式发布。
- [唯一 AI 原生厂商！北极九章入选 IDC GenBI 厂商评估](https://datarc.cn/articles/arcticdata-named-the-only-ai-native-vendor-in-idc-genbi-evaluation/): 近日，知名研究机构IDC发布《2025中国GenBI厂商技术能力评估》报告，对中国生成式商业智能（GenBI）整体市场进行了前景分析，收录并评估市场代表厂商。
- [《数据智能研究报告（2025年）》正式发布，北极九章参编【附完整报告】](https://datarc.cn/articles/data-intelligence-research-report-releases/): 日前，由中国通信标准化协会主办，中国信通院、大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)承办的“2025数据智能大会”在北京隆重召开。
- [60%企业做错了！推广ChatBI，从哪些场景开始？](https://datarc.cn/articles/what-senarios-are-best-to-start-with-for-promoting-chatbi-in-your-enterprise/): 常有企业客户的IT总监问我：“我想在全公司推广ChatBI智能体，该从哪里切入？”
- [北极九章荣膺AIGC多个应用领域代表厂商，以可落地方案赋能大型企业数智转型](https://datarc.cn/articles/arcticdata-selected-as-aigc-representative-vendor/): 近日，爱分析发布《2025爱分析·AIGC厂商全景报告》，北极九章凭借ChatBI智能体的卓越表现，获评 AIGC办公、AIGC运营、AIGC零售、AIGC金融等多个领域代表厂商称号。
- [应用ChatBI智能体，是不是对数据治理要求很高？](https://datarc.cn/articles/is-data-governance-crucial-for-deploying-chat-bi/): 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？
- [为什么最需要AI数据分析工具的，可能是数据团队自己？](https://datarc.cn/articles/why-do-data-teams-need-ai-data-analytics/): 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？
- [北极九章携手伊利获评虎嗅大鲸榜「消费零售GenAI最强落地案例TOP10」](https://datarc.cn/articles/arcticdata-and-yili-won-huxiu-fmcg-genai-top10-cases/): 会上正式发布了《大鲸榜·消费零售GenAI最强落地案例TOP10》，北极九章携手乳业龙头伊利集团打造的AI数据分析助手入选榜单。
- [0幻觉不忽悠的ChatBI是怎么炼成的?](https://datarc.cn/articles/how-to-build-a-chatbi-with-zero-hallucination/): 今天，越来越多的企业CIO发现，大模型驱动的NL2SQL距离企业级的ChatBI，中间还差100个人类数据分析师手工校验。
- [什么是ChatBI？ChatBI会代替BI吗？](https://datarc.cn/articles/what-is-chatbi-and-will-it-take-the-place-of-bi/): ChatBI，即对话式商业智能，是一种融合了自然语言处理（NLP）和商业智能（BI）的交互式分析平台，其技术核心在于将非结构化自然语言查询转化为结构化数据操作指令，并借助人工智能的推理、规划等能力，自动完成多维度的数据分析，辅助用户发现数据洞察。
- [同时上榜！北极九章荣获最值得关注的AIGC企业和产品两项大奖](https://datarc.cn/articles/%e5%90%8c%e6%97%b6%e4%b8%8a%e6%a6%9c%ef%bc%81%e5%8c%97%e6%9e%81%e4%b9%9d%e7%ab%a0%e8%8d%a3%e8%8e%b7%e6%9c%80%e5%80%bc%e5%be%97%e5%85%b3%e6%b3%a8%e7%9a%84aigc%e4%bc%81%e4%b8%9a%e5%92%8c%e4%ba%a7/): AIGC席卷一切，万物皆可AI！哪些应用和企业走在浪潮前沿？它们正在如何用AI改变世界？
- [选型生成式AI，Gartner建议：切勿拿着锤子找钉子](https://datarc.cn/articles/gartner-indicates-ai-does-not-revolve-around-genai/): 过去一年，基于大模型的生成式AI发展极为迅猛，其应用呈现爆发式增长。据Gartner调查，生成式AI迅速在各业务部门与组织中广泛应用，成为最常用的人工智能技术之一。这不难理解，毕竟它既能助力日常业务发展，又具备变革性突破的可能。
- [DeepSeek+Excel分析数据？亲自测试后，我劝你别急着甩手](https://datarc.cn/articles/deepseek-alone-is-not-enough-for-data-analytics/): 最近网上有不少帖子，都在传授用 DeepSeek + Excel 做数据分析报告的方法，效率极高。
- [用数成本降低95%，饮料企业用DataGPT解决数据应用三大难题](https://datarc.cn/articles/datagpt-helps-fmcg-company-reduce-cost-by-95-percent/): 日前，北极九章受邀出席虎嗅“502线上研讨会”，分享DataGPT在消费零售企业的应用案例。
- [我们测试了DeepSeek的各个版本，找到最适合ChatBI场景的落地方案](https://datarc.cn/articles/we-test-versions-of-deepseek-r1-to-find-the-best-for-chatbi/): DeepSeek-R1各种版本眼花缭乱，企业落地ChatBI场景，选哪个模型最合适？
- [央企新能源汽车携手北极九章，打造极致数据体验，创新驱动高质量发展](https://datarc.cn/articles/central-soe-new-energy-vehicle-partners-with-arcticdata-to-create-ultimate-data-experience/): 某央企新能源汽车与北极九章达成合作，共同推进数据应用的智能化、全民化。
- [直播回顾 | DeepSeek+DataGPT在企业数据分析领域的可持续实践](https://datarc.cn/articles/arcticdata-practice-on-how-deepseek-empowers-data-analytics/): DeepSeek为企业数据分析带来哪些新的机遇，又面临怎样的挑战？
- [重磅！北极九章参建项目入选工信部典型应用案例，助力全社会物流成本降低](https://datarc.cn/articles/arctic-data-participated-project-selected-as-miit-typical-case/): 近日，北极九章参与打造的京东物流“基于人工智能驱动的数据治理与建模分析一体化解决方案”入选工业和信息化部发布的人工智能赋能新型工业化典型应用案例。
- [来了！DataGPT现已支持DeepSeek大模型，AI数据分析再进化](https://datarc.cn/articles/deepseek-now-available-for-datagpt-by-arcticdata/): 北极九章AI数据洞察引擎 DataGPT 现已全面支持 DeepSeek V3、R1 大模型，为企业级数据分析解锁前所未有的 AI 体验。
- [大模型奥赛夺冠，却搞不定小小SQL？谈ChatBI的落地难题](https://datarc.cn/articles/why-llms-win-cmo-medals-but-still-fail-at-sql-generation/): 最近一位客户和我大吐苦水，他们和一家大厂谈落地ChatBI，测试了将近一年，准确率才60%，现在已经PTSD了。
- [华润雪花啤酒携手北极九章，勇闯数字化天涯](https://datarc.cn/articles/crbeer-partners-with-arcticdata/): 日前，华润雪花啤酒与北极九章正式达成合作，为啤酒行业的数字化发展注入新动力。
- [北极九章荣获金猿榜“中国数据要素产业年度优秀企业”](https://datarc.cn/articles/%e5%8c%97%e6%9e%81%e4%b9%9d%e7%ab%a0%e8%8d%a3%e8%8e%b7%e9%87%91%e7%8c%bf%e6%a6%9c%e4%b8%ad%e5%9b%bd%e6%95%b0%e6%8d%ae%e8%a6%81%e7%b4%a0%e4%ba%a7%e4%b8%9a%e5%b9%b4%e5%ba%a6%e4%bc%98%e7%a7%80/): 日前，由金猿组委会、数据猿、上海市数商协会及上海大数据联盟四方联合主办的“第七届年度金猿季大型主题策划活动”盛大举行。
- [北极九章携手“国药新网红”马应龙药业，助力老字号焕发新活力](https://datarc.cn/articles/arcticdata-partners-with-mayinglong-pharmaceutical-group/): 近日，北极九章签约“国货之光”老字号企业马应龙药业。
- [行业标杆！北极九章斩获2024大数据“星河”案例](https://datarc.cn/articles/arcticdata-selected-as-2024-big-data-galaxy-case/): 12月18-19日，由中国通信标准化协会主办的2024数据资产管理大会在北京召开，第八届大数据“星河（Galaxy）”案例榜单在会上重磅揭晓。
- [北极九章入选InfoQ 2024中国技术力量年度榜单](https://datarc.cn/articles/arcticdata-selected-in-infoq-tech-force-annual-list/): 日前，在北京举办的AICon全球人工智能开发与应用大会上，“2024中国技术力量年度榜单”正式发布。
- [北极九章&京东物流入选2024中国AI Agent最佳实践案例](https://datarc.cn/articles/arcticdata-and-jdlogistics-selected-as-china-ai-agent-best-practice-top-20/): 日前，京东物流与北极九章共创构建的物流行业数据分析智能体UData入选《2024中国AI Agent最佳实践榜单》。
- [京东物流：打造物流行业数据分析智能体，开创数据消费新模式](https://datarc.cn/articles/arcticdata-datagpt-jd-logistics-case-study/): 京东物流作为行业的先行者，一线业务人员在日常工作中产生的大量数据，是数据要素应用的宝贵资源。
- [中国人民银行金融科技发展奖揭晓，北极九章助力某股份制银行获三等奖](https://datarc.cn/articles/arcticdata-collaborates-with-joint-stock-bank-to-win-fintech-development-award/): 中国人民银行近日公布了“2023年度金融科技发展奖” 获奖名单，北极九章参与建设的某全国性股份制银行项目荣获三等奖。
- [持续领跑，北极九章再次获评数据智能优秀厂商](https://datarc.cn/articles/arcticdata-won-excellent-data-intelligence-vendor-award/): 北极九章作为AI数据分析领域的领航者，通过打造0门槛的企业级AI数据洞察引擎“DataGPT”，服务了包括国家电网、国家能源集团、长安汽车、东风汽车、京东、伊利在内的行业头部客户，并多次获得中国信通院、IDC、爱分析等权威机构的认可。
- [宏信健康签约北极九章，以AI数据分析助力基层医院高质量发展](https://datarc.cn/articles/arcticdata-partners-with-hchorizon/): 日前，远东宏信健康产业发展有限公司（简称“宏信健康”）牵手北极九章，借助北极九章的AI数据洞察引擎DataGPT，以数字化工具提升基层医院运营效率，实现更高效、更经济的运营目标。
- [北极九章亮相百度云智大会，展现AI+Data的产业变革力量](https://datarc.cn/articles/arcticdata-presents-at-baidu-cloud-summit/): 北极九章作为百度“文心杯”创业大赛第二季的优秀项目代表，受邀出席Demo Day专题论坛，分享企业级AI数据洞察引擎DataGPT的创新成果和落地实效。
- [北极九章受邀出席S创上海2024科技创新大会](https://datarc.cn/articles/arcticdata-talks-at-stron-shanghai-2024/): 日前，S创上海2024科技创新大会在上海圆满落幕。北极九章合伙人沙海洲受邀出席，与伽利略资本合伙人郑譞、猎聘技术副总裁/AI中心负责人莫瑜展开对谈，共同探讨如何助力AI企业级落地。
- [长安跨越牵手北极九章，用数据驱动业务的持续创新增长](https://datarc.cn/articles/changankuayue-partners-with-arcticdata/): 近日，知名的商用车品牌长安跨越与北极九章达成合作，依托AI数据洞察引擎DataGPT，赋能业务团队，提升数据分析效率，推动企业实现数据驱动的业务决策。
- [北极九章DataGPT入选AIGC产品创新100强](https://datarc.cn/articles/arcticdata-datagpt-selected-as-aigc-product-top-100/): 经专家评委在技术能力、业务拓展能力、融资能力、创新能力、商业化能力和产品影响力等维度综合评审，北极九章DataGPT荣获“2024年AIGC产品创新100强”。
- [北极九章荣获HICOOL 2024全球创业大赛三等奖](https://datarc.cn/articles/arcticdata-won-3rd-prize-in-hicool-2024/): 本届大赛吸引全球124个国家和地区的7406个参赛项目、9700名创业人才报名，创历史新高。经过长达200余天的激烈比拼，北极九章凭借“DataGPT：新一代企业级AI数据洞察引擎”项目，从近万名选手中脱颖而出，荣获三等奖。
- [北极九章入选IDC“中国数据智能市场生态图谱V5.0”](https://datarc.cn/articles/arcticdata-selected-in-china-data-intelligence-market-map/): IDC于近日发布《数据智能市场趋势分析》，绘制了中国数据智能市场生态图谱V5.0。
- [头部快消品牌：DataGPT满足了一线业务团队“想都不敢想”的数据需求](https://datarc.cn/articles/arcticdata-datagpt-case-study-in-fmcg-company/): 某头部快消品牌，蝉联亚洲同品类第一、全球前五。
- [持续领跑！北极九章获评对话式数据分析代表厂商](https://datarc.cn/articles/arcticdata-selected-as-conversational-analytics-sample-vendor/): 北极九章作为行业领跑者，经从产品能力、付费客户数量、营业收入等维度评估，入选《2024爱分析·对话式数据分析厂商全景报告》。
- [企微手机端自助问数，头部快消品牌将数据分析能力真正下沉到一线](https://datarc.cn/articles/leading-fmcg-brand-leverages-arcticdata-for-channel-dat/): 传统快消品牌普遍采取“FBbC”的深分销渠道链路，在庞大的渠道网络中，企业面临渠道数据分析不及时、成本高、无法支持个性化需求等挑战。
- [业界首个！北极九章入选中国信通院首个《数据智能产业图谱》](https://datarc.cn/articles/arcticdata-selected-into-the-first-data-intelligence-industry-atlas/): 北极九章作为业界领先的AI数据分析厂商，入选图谱“数据智能应用企业”代表企业。一同入选的还有阿里、百度、智谱、微软、OpenAI等国内外科技厂商。
- [京东物流携手北极九章，打造对话式AI数据助手](https://datarc.cn/articles/jdlogistics-patners-with-arcticdata/): 日前，北极九章签约京东物流，共同打造对话式的AI数据分析助手。
- [ChatBI最佳实践：数据团队华丽转身，主动赋能业务分析需求](https://datarc.cn/articles/chatbi-best-practice-data-team-empowers-business/): 大数据团队肩负着统筹管理企业数据资产的职责。企业数据越来越多、种类越来越复杂，如何既保证安全合规，又让所有人能够方便地利用数据资产？
- [AI大模型驱动的ChatBI：3种实现路径的对比](https://datarc.cn/articles/3-ways-to-build-chatbi/): 随着企业的数据越来越多，对AI驱动的数据分析需求不断增长。企业希望为每个用户配备一个能充分利用数据的工具，在当前的解决方案中，哪些能够真正应对挑战？
- [问答对话式分析=自然语言生成图表吗？漫谈ChatBI是不是伪需求](https://datarc.cn/articles/what-is-chatbi/): 大模型出来以后，用自然语言的方式做数据分析（有人称为ChatBI）成了数据界关注的重点。
- [车企最佳实践：问答式分析在汽车行业有哪些落地场景](https://datarc.cn/articles/changan-auto-datagpt-best-practice-2/): 长安汽车依托北极九章DataGPT打造了集团内部的对话式问数工具“CAnswer”，帮助业务人员在手机上、电脑上随时随地洞察数据。
- [车企最佳实践分享：有了BI，为什么还要用对话式数据分析工具？](https://datarc.cn/articles/changan-auto-datagpt-best-practice-1/): 长安汽车依托北极九章DataGPT打造了集团内部的问数工具“CAnswer”，帮助业务人员在手机上、电脑上随时随地洞察数据。
- [联想生态路演季圆满收官，北极九章荣登榜首](https://datarc.cn/articles/arcticdata-as-lenovo-pitch-event-top10/): 3月29日，“联想新商业创新 生态路演季”在北京圆满收官。
- [主题分享 | 长安汽车智能AI问数助手](https://datarc.cn/articles/changan-canswer-best-practice/): 长安汽车借助北极九章，在企业内部打造了一个问数产品CAnswer，赋能产品策划、营销、客户管理等业务用户。
- [AI+Data汽车行业主题研讨会 · 上海](https://datarc.cn/articles/%e6%8a%a5%e5%90%8d%e4%b8%ad-aidata%e6%b1%bd%e8%bd%a6%e8%a1%8c%e4%b8%9a%e4%b8%bb%e9%a2%98%e7%a0%94%e8%ae%a8%e4%bc%9a-%c2%b7-%e4%b8%8a%e6%b5%b7/): AI时代，数智转型势如破竹。北极九将在“对话式数据分析，赋能车企数据应用最后一公里”私享交流会上，与各师友分享领先的汽车企业在数据驱动、大模型应用等方面的成果，探讨AI对话式数据分析对业务赋能的意义。
- [AI赋能释放数据价值闭门研讨会](https://datarc.cn/articles/%e6%8a%a5%e5%90%8d%e4%b8%ad-ai%e8%b5%8b%e8%83%bd%e9%87%8a%e6%94%be%e6%95%b0%e6%8d%ae%e4%bb%b7%e5%80%bc%e9%97%ad%e9%97%a8%e7%a0%94%e8%ae%a8%e4%bc%9a-%c2%b7-%e4%b8%8a%e6%b5%b7/): 随着数字化时代的来临，大模型与数据分析技术正日益成为推动企业发展的核心引擎。为深入探讨大模型与数据分析在各个行业的实际应用与价值，我们将于3月29日在上海举办一场以“AI赋能，释放数据价值”为主题的闭门研讨会。
- [实力上榜 | 北极九章DataGPT荣获ToB行业影响力价值榜“年度创新力产品”](https://datarc.cn/articles/arcticdata-datagpt-selected-as-annual-innovative-product/): 日前，国内知名企服新媒体「ToB行业头条」正式发布《2023中国ToB行业影响力价值榜·产品创新榜》。
- [北极九章携手《零售新格局》，共探“AIGC+零售”未来发展](https://datarc.cn/articles/arcticdata-participates-in-aigc-retail-cio-seminar/): 日前，北极九章出席由《零售新格局》举办的“AIGC+零售思享会”。
- [北极九章再度获评“对话式分析”代表厂商，做企业大模型应用的可靠伙伴](https://datarc.cn/articles/arcticdata-selected-as-natural-language-analytics-vendor/): 日前，数字化市场分析机构爱分析发布大模型厂商全景报告。
- [爱亲母婴携手北极九章，洞察经营数据效率翻倍](https://datarc.cn/articles/aiqin-partners-with-arcticdata/): 爱亲是全国母婴用品零售龙头企业，旗下连锁品牌爱亲母婴生活馆拥有数千家加盟店面，业务遍及全国所有省市。
- [北极九章荣登“大模型‘璀璨星辰’Top榜”](https://datarc.cn/articles/arcticdata-selected-as-llm-top-companies/): 日前，在2024爱分析·AI与大模型高峰论坛上，北极九章入选“大模型‘璀璨星辰’Top榜单”。
- [全球开放式创新百强榜单公布，北极九章荣获“最具概念验证能力创业公司50强”](https://datarc.cn/articles/arcticdata-selected-as-poc-50/): DataGPT通过自然语言交互，降低了使用和理解数据的门槛，非专业人士也能轻松地进行数据分析。
- [北极九章刘沂鑫入选福布斯青年海归菁英100人](https://datarc.cn/articles/arcticdata-founder-forbes-china-outstanding-overseas-returnee/): 日前，福布斯中国发布“2023福布斯中国·青年海归菁英100人评选”，北极九章创始人兼CEO刘沂鑫入选“青年海归菁英·成长力”榜单，贡献科技创新的年轻力量。
- [北极九章获浦发银行第七届国际金融科技创新大赛优胜奖](https://datarc.cn/articles/arctic-data-wins-prize-in-spdbank-global-innovation-jam/): 近日，在上海市经济和信息化委员会的指导下，浦发银行在上海举办“第七届国际金融科技创新大赛暨In+hub创新社区第三期加速营甄选日”活动。
- [AI分析新势力：北极九章入选IDC《中国商业智能软件厂商技术评估》报告](https://datarc.cn/articles/arctic-data-selected-into-bi-vendor-assessment-by-idc/): 随着对话式交互、AI数据分析产品的发展，数据素养的发展不再具备技术障碍，有助于提升数据消费者（业务人员）的数据思维，提高企业数据价值转化效率，降低IT部门承接数据分析需求的人工成本和沟通成本。数据由业务产生，也最终由业务直接使用。
- [北极九章参编中国信通院《大模型驱动的智能数据分析工具》标准，推动行业生态发展](https://datarc.cn/articles/arctic-data-participated-in-caict-llm-powered-data-analytics-standards/): 日前，中国信通院发布《大模型驱动的智能数据分析工具》行业标准，北极九章作为核心参编单位，联合华为云、移动云等50余家单位共同参与编纂。
- [问数：快速响应业务团队用数 | DataGPT升级发布会](https://datarc.cn/articles/ask-data/): 如何快速响应业务团队用数的问题，它应该是我们IT最关切的一件事。
- [自助分析赋能数据文化 | DataGPT升级发布会](https://datarc.cn/articles/build-data-culture-with-self-service-analytics/): 北极九章对我最大的吸引之处，是从数据文化来提倡一种数据工具的使用模式和使用方法。
- [AIGC+Data=？ | DataGPT升级发布会](https://datarc.cn/articles/aigc-plus-data/): 以下基于演讲内容整理，enjoy：
- [可信的AI数据分析师 | DataGPT升级发布会](https://datarc.cn/articles/trustworthy-ai-data-analyst/): 以下基于演讲内容整理，enjoy：

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- [医疗健康与生命科学解决方案](https://datarc.cn/home-startup/healthcare-and-life-science-industry/): 销售团队难获实时洞察，管理层依赖滞后报表，导致“有数据、无决策”，投入难见实效
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- [银行业解决方案](https://datarc.cn/home-startup/banking-industry/): 业务团队依赖中心化的数据分析服务，响应时间长，决策滞后
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- [DeepSeek](https://datarc.cn/home-startup/product/deepseek-for-datagpt/): 用户的学习成本和交互成本进一步降低，一个”不够好“的问题也能获得相对好的答案
- [资源下载](https://datarc.cn/home-startup/ebooks/): 本报告是第二本数据智能领域的年度综合报告，进一步梳理数据智能相关概念及知识体系，总结行业先进实践经验，研判数据智能领域未来发展趋势。
- [零售行业解决方案](https://datarc.cn/home-startup/retail-industry/): 数据分析需求开发周期长，难以快速响应业务变化，高度依赖IT团队
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- [厂商对比](https://datarc.cn/home-startup/why-arcticdata/): 符合数据分析“小白”用户的使用习惯，理解用户意图，主动拆解需求、提炼洞察，真正零门槛上手
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