为酿酒制造商构建企业智能数据分析（ChatBI）平台-典型案例-中电金信

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为酿酒制造商构建企业智能数据分析（ChatBI）平台

客户背景

客户为全球领先的酿酒制造商，业务网络遍布全球，在中国区构建了庞大的生产与供应链体系。随着数字化转型的深入推进，企业积累了海量数据资产（涵盖DCP数据平台、IoT物联网数据等），亟需借助AI技术释放数据价值，提升决策效率。

业务挑战

01
数据结构复杂，获取门槛高
内部数据涉及DCP、IoT等多源系统，包含数百张数据表及上万个字段，业务人员难以直接理解复杂表结构，陷入“看不懂”数据的困境。
02
严重依赖人工，响应滞后
业务部门获取数据需依赖IT或数据团队进行取数与报表开发，流程冗长、响应迟缓，业务人员无法自主开展灵活的数据探索。
03
数据质量与口径不一
存在大量空值、非标准命名（如缺乏统一的中文指标名称）及复杂计算逻辑（如批次/非批次指标），导致传统报表产出效率低下且易出错。

解决方案

语义层构建 NL2SQL能力知识增强

语义层构建

梳理数据消费平台及IoT相关的数千张表，建立标准语义模型，将技术字段映射为业务人员易懂的业务术语。

NL2SQL能力

依托大模型（如通义千问等）的语义解析能力，将用户自然语言问题自动转化为可执行的SQL查询语句，支持跨多表关联查询。

知识增强

构建行业专属知识库，配置同义词、业务口径和Few-shot示例，有效解决业务“黑话”识别难题。

取得成果

· 效率质变

o 优化前：业务提报需求→IT排期开发→输出报表，平均耗时3-5天

o 优化后：自然语言提问→AI智能解析→秒级生成图表，全程耗时＜60秒

· 业务自助化

o 优化前：面对200余张英文底表、上万个数据字段，业务人员无自主分析能力，数据查询完全依赖IT支持

o 优化后：AI精准识别业务专属术语，听懂业务“黑话”，将复杂数据库逻辑转化为业务易懂的指标体系，实现100%自助式数据查询

· 决策精准高效

o 优化前：数据获取滞后，易形成“过期战报”，无法及时介入生产异常

o 优化后：可实时监控各工厂（如武汉、唐山基地）设备效率差异，即时捕捉生产异常，快速驱动业务端优化调整

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