“疯狂星期X的鸡肉卷销量增长了15%，但冰淇淋为何下滑？”在业务复盘会上，市场总监向智能数据分析助手发起提问，系统在10秒内生成报告：天气转凉和套餐折扣分流是主要原因。同一时间，门店经理通过系统实时分析，调整商品陈列，增加热饮推广，当天营业额额外提升5%。这一智能决策过程不仅高效，还替代了过去耗时的人工分析，展现了数据驱动的强大价值。
这是对话式数据分析改变企业业务的生动一幕，也是业界一直期待的大模型对数据分析的变革。然而，这条创新之路并非一帆风顺。理想很丰满，现实却骨感。要将对话式数据分析落地，就必须解决准确性、可控性、安全性等一系列难题。因此，在较长的一段时间里，对话式数据分析都处于“只听楼梯响，不见人下来”的阶段。设想很美好，但到底能不能落地，大家心里都没底。
近期，一家西式快餐巨头与跬智信息（Kyligence）的合作，通过整合数据指标、自然语言交互、多智能体架构和企业知识库，构建了一个智能化的全新数据分析平台。这一多维度技术架构的融合，解决了上述问题，实现了对话式数据分析的应用落地，这给业界吃下了一颗定心丸。
做“现实的创新派”，西式快餐巨头再次站在数智化创新的潮头
某西式快餐巨头，早在上世纪八十年代就将西式快餐的标准化理念带入中国，并迅速扎根市场，如今在国内已拥有上万家餐厅。
在这家西式快餐巨头的每一家门店，都有成千上万的交易数据在生成：销量、库存、促销反馈、消费者评价……这些数据看似庞杂，却蕴藏着优化业务的巨大潜力。然而，如果不能很好的应用起来，这些数据更多的是一种“负担”，而不是助力企业前行的“引擎”。
作为一家日均业务数据量以亿计的企业，尽管数据资源丰富，但传统分析工具却难以满足其高效决策的需求。
在西式快餐巨头的办公大楼里，数据分析团队忙得不可开交。每当市场总监提问：“为什么这个月销量下滑？”分析师们开始了漫长的工作。
“小李，今天的分析能做完吗？”小张焦急地问。
“别提了，得先从数据仓库里拉出数据信息，再导入Excel，做完这些还得调整维度，再分析波动原因。”小李无奈地摊开手，“估计得花大半天。”
而且，每次遇到权限问题，系统又得反复设置。这种工作方式使得每一次的数据分析都成了“消耗战”，从数据提取到最终报告，通常要花费几天时间。
更麻烦的是，企业每天要处理数百亿条数据，销售、库存、消费者评价等多维度信息交织在一起。每当需要跨多个维度进行复杂分析时，传统工具总是“卡壳”。
“每次做这些大数据分析，系统就像要崩溃了，根本不能快速响应。”张明叹气，“这些工具根本没法应对如此复杂的数据。”
而且，由于传统BI工具的高门槛，让其成为了少数数据分析师和技术人员的“专利”，而将大部分业务人员拒之门外。诸如此类的问题，在这家快餐巨头的业务运营过程中，很常见，也很让人头疼。为了解决这些问题，他们一直在苦苦寻找“良方”。
作为全球头部快餐巨头，这家企业一直走在数智化的前列，他们一早就关注到基于大模型的对话式数据分析的潜力，期望通过这种全新的工具来提升数据分析效率。作为“现实的创新派”，该企业对技术有信仰，但也有自己严苛的要求：分析结果的准确性能否达到商业标准？系统是否具备足够的可控性，能够清晰解释分析结果背后的逻辑？在如此庞大的数据网络中，如何确保不同部门和门店的敏感数据不会泄露或被误用。企业员工们希望利用对话式数据分析这一全新的工具，但又担心目前的技术产品不够成熟。
为什么会选择Kyligence AI问数？因为客户的顾虑得到了解决
其实，这家西式快餐巨头的担忧不无道理。
对话式数据分析看似是企业数智化转型的福音，但现实却远比想象中复杂：不少工具依赖自然语言生成SQL查询，然而，语言的模糊性和多义性让系统常常无法精确匹配企业复杂的业务逻辑；许多系统在分析过程中缺乏透明性，用户根本无法追溯数据来源和分析链条，这使得决策者根本无法信任系统给出的答案。
在这样的背景下，Kyligence AI问数的出现恰如其分地打破了这一困境。那么，跬智信息是如何解决这些问题的呢？
可靠性：闭环技术确保准确分析
不同于传统的自然语言直接生成SQL的方式，Kyligence AI问数采用“自然语言到指标查询再到SQL”的技术路线。这一流程将自然语言解析与企业指标相结合，通过指标匹配逻辑生成SQL查询。并且，整个过程层层验证，确保最终结果的准确性。
为了进一步提升数据分析结果的准确性，与传统模型以生成答案为优先目标不同，Kyligence AI问数的模型对错误输出的惩罚很高，从而确保训练过程中的学习重点始终是准确性。
应该说，提升大模型在精确数值计算时的准确性、可靠性，是跬智信息（Kyligence）团队耗费最多研发资源来解决的关键难题，也是他们今年在对话式数据分析领域取得的突破性成就。根据最新评测结果显示，Kyligence AI问数在准确性尤其是高精度数值的准确计算方面显著优于通用大模型。
资料来源：跬智信息（Kyligence）
● 可控性：透明化的分析链路
Kyligence AI采用多智能体架构，将任务分解为独立模块。例如，语言解析智能体负责意图解析，归因智能体定位数据变化原因，报告生成智能体负责整合并输出可视化报告。用户不仅获得结果，还能追溯分析路径，这种设计增强了系统的可信度与调试能力。
● 安全性：数据权限与隐私保护并重
Kyligence AI通过细粒度的权限管理和隐私保护机制，确保不同用户只能访问其授权范围内的数据。例如，市场A地区的团队仅能访问该市场的促销数据，无法查看其他区域的数据。
简化用户体验是另一大亮点，例如，用户仅需10行代码即可将Kyligence AI数智助理嵌入现有系统，通过仪表盘功能在企业主页实时查看结果，避免多平台切换的繁琐。与即时通讯工具集成后，用户甚至可在聊天窗口完成查询并接收定期推送的KPI报告。
正是这些独特的技术能力和产品设计，让跬智信息（Kyligence）俘获了这家西式快餐巨头的芳心。
从点到面，在逐步应用中挖掘对话式数据分析的潜力
这家西式快餐巨头落地应用Kyligence AI数智助理项目，采用逐步扩展的策略，从试点到全面推广的过程中，每一步都充满了惊喜和激动。
今年第一季度，项目启动时，市场总监在第一次汇报时激动地说：“我们完全没想到，系统能在几秒钟内提供如此精准的洞察！”试点的成功让整个团队信心倍增。大家纷纷期待，将这一技术应用到更多场景中。第二季度，解决方案开始在集团内推广。到了10月，AI数智助理已成为企业数据分析的关键支撑，应用范围进一步扩大。每一次的推广，都让团队更加兴奋——从高层到一线员工，大家都感受到了数据驱动决策带来的强大动力。
在合作过程中，该企业也从单品类市场营销这一垂直业务场景入手延展至集团多业务品牌，逐步应用智能问数、智能归因、AI生成报告等能力。
智能问数，让用户可以直接通过简单提问获取复杂分析结果。例如，市场经理可以问“最近一个月广告投放的效果如何？”系统几秒内返回详细结果，并附带直观的可视化图表。当某门店的销量波动异常时，系统通过血缘归因技术追溯到问题的根本原因。
之前，这些报告由市场运营人员手动编写，内容固定且效率低。现在借助AI，门槛降低，一线员工也能轻松生成销售、库存、ROI等核心数据报告，提升了效率。
经过一段时间的探索，Kyligence AI数智助理正逐步赋能这家西式快餐巨头的核心业务，助力其实现从精准营销到产品创新、门店运营优化的全面升级。
● 精准营销：懂消费者，投放更有效
通过分析消费者搜索关键词如“便捷快餐”“家庭套餐”和社交媒体互动数据，企业洞察到年轻用户对创意广告的偏好。基于这些数据，推出结合网络热梗的“疯狂星期X”广告，制作搞笑短视频并发放限时优惠券，吸引年轻群体线上线下消费，显著提升品牌曝光度和ROI。
● 产品创新：数据驱动本土化
通过对市场需求的分析，企业推出符合本地口味的新产品。在中国市场，不仅保留经典炸鸡和汉堡，还上线粥、米饭、包子等中式餐点系列，满足多样化饮食需求，拓展市场份额。
● 门店运营优化：实时调整，提升效益
通过系统实时监控销售数据，门店经理能快速调整运营策略。例如，针对冷饮销量下滑的情况，及时加大热饮促销力度并优化陈列布局，快速恢复销售业绩，增强门店运营灵活性。
随着多条业务线的应用深化，Kyligence AI数智助理逐步打造了这家西式快餐巨头的数据分析智能体系。
该企业通过Kyligence AI问数完成了从传统BI到ChatBI的升级，数据分析的效率实现质的飞跃。过去需要数小时甚至数天完成的复杂分析，如今通过自然语言提问几秒即可得到精准答案。这种效率提升，让数据分析从辅助工具变为核心决策引擎，为企业运营注入了前所未有的敏捷性。
同时，随着使用门槛的降低，用户渗透率在逐步提升。目前，该系统日活跃用户超过150人，日均查询量达到8000次，响应时间仅3到5秒，问答平均等待时间
更进一步，跬智信息（Kyligence）帮助企业建立了高质量的指标与数据知识库。高质量的数据知识库加上Kyligence AI数智助理，让该西式快餐巨头在竞争中建立了独特的优势。例如，标准化的数据逻辑支持其迅速验证假设（比如推出新品）并优化策略，以更低成本探索最佳方案；精准分析和决策能力让其能更快捕捉市场机会，实现资源最优配置，建立领先优势。正是这种从数据到知识的进化，让这家快餐巨头在激烈的市场竞争中始终保持从容。
AI问数替代传统BI的拐点要来了么？
传统BI工具正在退场，AI问数则迅速崛起。跬智信息（Kyligence）联合创始人兼CTO李扬指出，这家西式快餐巨头的AI问数日活跃用户（DAU）持续攀升，而传统BI的使用频率明显下降。这看似微小的变化，实际上标志着企业数据分析模式的深刻变革。
对话式数据分析，正从辅助工具转型为核心生产力。它不仅提升效率，更在重塑企业运营模式和工作方式。例如，市场营销人员利用AI问数可在数秒内生成复杂的分析报告，将原本耗时的周报、双周报和同店日报瞬间完成，大幅降低数据整理成本。CMO则通过智能问数平台直接访问关键数据，快速调整战略，无需再依赖繁琐的报告流程。IT人员的角色也从传统的数据处理者转向数据知识体系的建设者，通过创新平台赋能业务。
李扬指出，要实现对话式数据分析的规模化商用，除了技术产品外，还有一个关键在于构建高质量的数据知识体系。标准化的指标和一致的业务逻辑是AI分析的基础，没有这些，AI的效能会大打折扣。企业需要将核心业务逻辑深度嵌入数据体系，确保跨部门协作的精准性和一致性。
此外，企业必须建立面向AI的知识库。这个知识库不仅包含数据，还囊括业务规则、语义及上下文信息，为AI分析提供更深层次的语义理解能力。通过不断优化，知识库能让系统灵活适应业务变化，确保分析结果始终精准且具洞察力。
跬智信息（Kyligence）通过与西式快餐巨头的合作，证实了对话式数据分析的巨大潜力。李扬给我们展示了AI问数逐步替代传统BI的趋势和可能性，但这个更替过程会有多快，什么时候来到“拐点”？让我们拭目以待吧。
AI对话式数据分析，不是科幻，而是现实中的竞争利器。对于企业来说，这是一场低投入、高回报的探索之旅。想象一下，内部企划团队通过10多场分组培训、市场专员的专项学习，再加上几轮用户调研，就能确保项目快速落地并在各部门推广开来。随着系统的逐步应用，企业不仅仅在提升效率，更积累沉淀出了数据资产。在这个过程中，效率的提升是线性的，但数据资产的增值是指数级的。
经过采访和调研，数据猿认为，如果你还在观望，错过的将不只是一个技术更新，而是市场领先的机会。为什么不从现在开始，选择低投入的试水，逐步推动AI对话式数据分析的深度应用，真正释放数据的力量？像这家西式快餐巨头一样，做一个“现实的创新派”，给新技术一个机会，也许它能给你一个不小的惊喜。
文：月满西楼 / 数据猿
责编：凝视深空 / 数据猿
