2025年AIGC与数据分析融合：打造数据消费新模式

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自网易数帆（杨兵）于2025年5月8日发布的报告《网易数帆（杨兵）：AIGC与数据分析融合：打造数据消费新模式》，如需获得原文，请前往文末下载。

在数字化转型浪潮席卷全球的背景下，数据分析已成为企业决策和业务增长的核心驱动力。然而，传统的数据分析工具因其高门槛和复杂性，往往只能服务于少数专业用户，大量长尾需求无法得到满足。网易数帆作为网易旗下的数据智能品牌，凭借其创新的有数BI产品，正在引领一场数据消费模式的革命。本文将深入探讨网易数帆如何通过AIGC（生成式人工智能）与数据分析的融合，打造可信的ChatBI工具，实现“人人用数据，时时用数据”的愿景。

关键词：AIGC、数据分析、ChatBI、网易数帆、数据消费、人工智能、数据治理、数据中台、自然语言处理、数据洞察

1. 数据分析的供需矛盾与ChatBI的诞生

数据分析领域长期存在供需不平衡的问题。需求侧，业务人员对数据的依赖日益增强，80%的数据需求为一次性灵活分析，且具有临时性和琐碎性，传统BI工具的高门槛使得大量非技术人员无法自主完成分析任务。供给侧，数据开发人员资源有限，平均每人每年仅能完成15-20个需求，沟通成本高且效率低下。以网易云音乐为例，尽管其数仓团队规模庞大，但仍有大量临时需求无法及时响应，平均交付周期长达3-5天。

网易数帆有数BI产研负责人杨兵敏锐地捕捉到这一痛点，提出了ChatBI的解决方案。ChatBI是一种基于AIGC大模型的对话式智能分析工具，通过自然语言交互降低使用门槛，让非技术人员也能轻松获取和分析数据。其核心理念是“对话即有数”，用户只需通过简单的语言描述需求，系统即可自动生成查询结果和可视化图表。这一创新不仅大幅提升了数据分析的效率，还释放了数据团队的产能，使其能够专注于数据基础建设和模型优化。

数据展示：网易云音乐ChatBI落地效果

指标	改进前	改进后
覆盖人群比例	x0%	x0%
周取数需求数量	100	10000+
数据团队临时需求占比	高	接近0

2. 可信的ChatBI：技术实现与落地实践

尽管ChatGPT等大模型在自然语言处理方面表现出色，但其“幻觉”问题（即生成不准确或虚构的内容）仍是行业落地的最大障碍。杨兵团队并未追求模型的绝对正确率，而是提出了“可信”这一全新评价标准。可信的ChatBI具备四大核心能力：

需求可理解：通过自研大模型准确解析用户自然语言提问，同时理解业务数据的语义和结构。网易的自研模型在准确率上媲美GPT-4.0，性能比GPT-3.5快一倍，并针对同比、环比等分析场景进行了专项优化。
过程可验证：将复杂的SQL查询逻辑转化为自然语言描述，让普通用户能够轻松判断取数逻辑是否正确。例如，当用户询问“XX洗衣粉在华南区进出货情况”时，系统不仅返回结果，还会生成类似“查询2023年8月广东、广西两省的进货件数和订单数”的解释。
用户可干预：提供“ChatUI+GUI”混合交互模式，允许用户手动调整查询条件或切换数据表。这种设计既保留了自然语言的便捷性，又赋予了用户对结果的掌控权。
产品可运营：构建实时生效的知识库和标记系统，通过运营手段快速干预模型行为。例如，管理员可以标记正确回答，迭代优化模型表现。

网易云音乐的落地实践证明了这一模式的可行性。通过ChatBI，云音乐将数据消费人群覆盖率从x0%提升至x0%，周取数需求从100激增至10000+，数据团队彻底摆脱了临时需求的困扰，形成了“建设->运营->使用->优化”的良性闭环。