快消行业作为数据密集型产业，其业务链条覆盖生产、营销、渠道、会员管理等多元场景，每天产生超大规模的数据。
如何突破传统数据使用瓶颈，实现数据价值的高效释放，已成为行业数字化转型的核心命题。
快消行业传统数据使用模式存在哪些结构性缺陷？平台如何平衡多源接入需求与权限控制要求？本文以国内头部乳企与北极九章共建智能数据分析平台为研究样本，系统梳理了AI数据分析技术在企业内部的落地路径。
数字化浪潮席卷各行各业背景下，数据已成为企业业务流程管理中至关重要的生产要素。快消业尤甚，每天海量、多源、多维度的数据，如何快速获取并释放，成为快消业增收的关键命题。
本文以某头部乳企与北极九章合作的智能数据分析平台为例，解析对话式数据分析在快消行业应用的具体实践、面临的挑战及应对策略，并展望未来发展趋势。
通过这一典型案例，我们可以看到，从最初聚焦渠道大数据，到逐步拓展至液态奶、奶粉等核心业务场景，覆盖人群和服务部门的不断增加，都印证了这种新型分析模式的价值。
尽管在推广过程中会遇到用户习惯、数据口径统一等挑战，但通过平台引导、脉冲式培训、用户行为监测以及持续的产品优化和运营推广，对话式数据分析正在逐步改变该企业内部的数据使用方式，让数据真正成为驱动业务增长的“活水”。
快消行业的“数据之痛”：效率与价值的双重困境
作为头部乳制品企业，液态奶、奶粉等多个产品线，业务流程涉及生产营销、会员管理等多个环节，数据分散在云上云下不同系统中。
其传统数据使用模式暴露出两大核心问题，一是数据获取效率低，业务团队依赖IT部门手工制作报表，70%的时间消耗在重复性数据清洗和基础看板开发上，一线需求响应滞后；二是数据价值挖掘浅，固定报表难以覆盖灵活分析需求（如临时促销效果评估），且受限于屏幕大小和维度组合无法穷举业务场景。
而在这两大核心问题之外，系统部署实施过程中，还面临着不少更具体的业务挑战。
1、虎嗅智库：除了以上数据痛点之外，该头部乳企在业务方面还有哪些更具体的挑战？
北极九章：因为我们对接的是IT部门数据团队，他们主要负责开发和引入各类系统。由于与业务团队有密切合作，因此非常了解业务的需求。根据他们的反馈，具体挑战包括业务团队缺乏一手数据，所有数据报表需通过IT或数据团队获取；数据团队每日处理大量重复性报表需求；以及数据口径混乱，难以统一。
对此，北极九章与该企业的IT团队深入合作，了解业务现状并探讨如何释放他们的生产力。当然，目前数据平台，解决的只是部分用户看不到数据的问题。随着时间推移，将逐步深入数据治理，提升并放大数据分析的价值和影响力。
2、虎嗅智库：为什么选择首先接入数据渠道层的数据?
北极九章：因为IT团队正在进行数据渠道层的数据对接和中台建设，同时数据渠道层的数据（包括营销数据）相对容易释放生产力，且数据口径相对较好，适合作为首批接入的数据源。
3、虎嗅智库：服务该乳企一年多来，除渠道大数据场景外，目前的应用场景是否有拓宽或延伸?
北极九章：应用场景和人员都在增加。除了渠道数据，核心业务数据，如液态奶事业部、奶粉、婴儿奶粉会员等场景数据都已接入。
与此同时，这家企业越来越多的部门了解到集团内部有这样一款平台，并对其通过问答方式快速生成报表的能力表现出浓厚兴趣，并提出不同业务需求。例如，有部门提出派发优惠券的需求，询问是否可以通过该平台实现；还有部门提出制作报表的新需求，询问平台能否对接。
实际上，数据平台的定位并非仅限于报表制作，而是通过这种问答或简单的交互方式，吸引更多有数据需求的用户先通过问答来筛选需求。如果用户能够通过问答获取所需数据，那么他们就不必再制作报表。随着更多人认识到“智能问答”工具的价值，并提升使用频率，平台覆盖的人群和场景也日益增多。
4、虎嗅智库：将工具推广给液态奶等部门使用后，他们的需求是否有变化？是否还在解决“看不到”数据的问题？
北极九章：两部分需求都有。核心仍在解决许多人无法看到数据的问题因为他们需要从多个报表下载数据再手动整合。对于一些新的用户，他们会利用平台的AI能力进行多维度分析和行业洞察。但目前来看，解决“看得到”的这类问题其实已经释放了很多数据团队的生产力，并且提高了用数的利用率。
智能问数平台：从“人找数”到“数应人”
聚焦上述业务问题，北极九章为该企业搭建了基于自然语言交互的DataGPT，其核心设计逻辑是：即时响应与灵活分析，数据治理与业务赋能双驱动。
5、虎嗅智库：“DataGPT”在企业内部是怎么落地实施的？
北极九章：我们采取了三步走策略来实现目标。首先，让所有员工能够轻松访问数据，提出问题。因为首要问题是数据不可见，所以我们利用DataGPT引擎，来理解用户的问题，使用户能够通过自然语言查询数据这是第一步——让所有人都能够看到并可视化数据。
第二步是帮助用户熟悉数据，借助AI进行数据解读，同时结合企业内部的知识库以及当前大模型的能力，帮助用户理解数据背后的原因，并给出关键能力和步骤的行动建议。
整个流程涵盖从用户最初的智能问答交互，到通过可视化的方式展示和理解数据，再到数据分析，并在分析过程中自助生成和沉淀报告，最后将其分享给不同业务人员进行协同分析。
在此过程中，平台还结合了所有场景，无论是移动端、PC端，还是用户的企业微信，都可以随时访问和分析数据，服务于不同的用户群体。例如，对于一些领导或决策者，他们希望了解总体指标，可以直接提问，如“本周的开瓶数量是多少?”或“过去一个月的动销金额是多少?”通过这种方式，他们可以快速了解一个总体概况。
平台也会自动发掘同环比的异常点，并提供分析思路。例如，当某个产品在特定城市的动销下降时，它会分析可能是产品不太符合用户口味。平台给出分析方向后，分析人员可以根据这个方向进一步提问，挖掘更核心的原因。
技术落地关键：精准性、安全性与易用性平衡
数据结果的准确性是评判对话式分析这类工具的核心红线，准确的数据输出是业务决策的基石。同时，该工具的交互方式需灵活且简单，能够切实满足业务人员的实际需求。
6、虎嗅智库：您提到采用混合AI模型保障准确性，这块有哪些关键机制?目前的准确率水平如何？
北极九章：准确率并非一个固定数值，它会随着项目的推进、数据的积累以及用户提问方式的灵活变化而持续优化。准确性主要体现在两个层面：语义理解的准确性和SQL语句生成的准确性。目前，在确保语义理解准确的前提下，SQL生成的准确率可以达到100%。核心在于构建了一个语义层，从而保证了底层数据的准确性。
7、虎嗅智库：如何解决内部黑话等问题，如何与企业业务或IT部门协作形成标准指标体系或知识库？
北极九章：这包含以下两大策略：一是知识库建设，通过平台直接上传行业术语及不同表达方式的说明，或对接客户训练的大模型以弥补不足；二是用户搜索记录分析：平台能够监测用户常问的问题。对于知识库中尚未收录的术语，数据团队可以基于搜索记录快速在平台进行配置(配置可即时生效)，或用于沉淀专属知识提升RAG效果；同时，知识库的更新和配置需经过客户内部数据专家的审核与批准，以确保其标准化和准确性。
8、虎嗅智库：如何确保数据接入、权限和安全性?
北极九章：第一，多数据源适配，平台配备了SQL适配器，能够自动适配不同底层数据库的语法。
第二，私有化部署与数据隔离，系统将私有化部署至客户环境，仅读取表结构，不提取数据，SQL查询在客户服务器上执行。第三，数据不会上传至大模型，即使存在交互点，也仅使用私有化的大模型。
最后是完善的权限控制，我们提供表、列、行级别的精细权限控制，并支持对接客户自身的权限体系(例如基于工号或销售区域划分权限)，确保不同用户查询同一问题时看到的数据各不相同。
9、虎嗅智库：如何降低不精通数据的基层业务人员的使用门槛，并进行推广培训？
北极九章：首先，在平台内置新手引导，告知用户如何提问。其次，提供通过点选方式获取数据结果的功能，方便不愿问的用户。同时，不同于传统集中培训，通过脉冲式培训，即通过用户在使用过程中遇到问题时的即时指导(几分钟)，教会用户提问的构成要素，达到触类旁通的效果。
此外，我们也会提供快速上手指南，定期推送运营报告、数据更新和新功能提醒，宣传新的应用场景和问法示例，监测用户使用情况并反馈优化以及组织数据大赛等不定期活动增加用户粘性。
10、虎嗅智库：结合这个项目的经验，您认为对话式数据分析在快消/零售消费行业的发展趋势是什么？北极九章下一步计划是什么？
北极九章：随着技术的不断进步，数据分析的使用门槛一定会越来越低这无疑是一个必然的趋势。
未来的技术将不仅仅是简单地根据用户的问题提供数据结果，而是能够深入理解用户的思维逻辑、分析方法以及所在行业的SOP。
因此，我们的产品将从描述性分析、诊断性分析走向预测性分析，并在预测性分析方面不断完善，为用户提供更深入的洞察力。目前，我们主要处理结构化数据的分析，但未来一定会向多模态分析升级。这包括语音、图像、视频等多种形式。例如，在渠道管理中，用户可以上传货架陈列的图片，系统将自动分析陈列的优劣，并提出改进方案。这种多模态的分析能力将是未来的发展方向。
由于企业内不同角色的分析思路和关注点各异，如何更加个性化地提升用户体验也是一个重要方向。例如，不同的用户可以通过不同的分析路径获得所需的结果。有些人可能习惯于按步骤1-2-3-4-5-6进行分析，而另一些人可能更喜欢反向的4-5-2-3方式。我们的技术需要具备这种灵活性和智能性，以满足不同用户的需求。
最后，我认为对话分析作为一项独立的能力，未来将融入到更多的业务系统中，成为企业各类应用的底层能力。用户可以随时随地在不同的平台或应用中提问，获取与数据相关的信息，从而帮助他们进行洞察
结语
当业务团队能够像对话一样轻松获取数据时，数据才能真正成为生产力。对于快消企业而言，对话式AI不仅是技术工具，更是组织协作模式升级的催化剂。随着大模型技术的突破与行业知识库的沉淀，未来的数据分析将更智能、更普惠，最终实现“数据如水，随需而用”的终极目标。
文章来源：虎嗅智库服务
