Architect's Thesis
“把经营洞察的瓶颈从排期迁移到决策本身——管理层以中文问询，系统返回可追溯的数据叙事。”
核心价值
从提需求制表， 转为对话式取数。
Value · 01
减少排期依赖
将数据分析师从重复的临时取数请求中释放出来，业务决策者可自助完成维度交叉。
Value · 02
快速响应
通过预计算与缓存策略，缩短常见经营维度查询的响应时间。
Value · 03
可视化自适应
模型自动为查询选择折线、柱状、地理分布或热力图表等最合适的展现形式。
Value · 04
洞察沉淀
对话历史与关键图表可一键沉淀为共享看板，支撑跨部门的定期复盘。
工程结构拆解
两层内核协同，
兼顾工程稳态与模型进化。
Layer 01
语义层与指标口径治理
在原始数仓之上构建企业级语义层。统一指标口径、命名与计算逻辑，避免不同部门使用同名指标却得出不同结论。
Technical Specifications
- 指标血缘追踪，任何口径变更均可溯源。
- 支持多种数仓连接：Doris、ClickHouse、StarRocks、Snowflake 等。
- 指标版本化，历史对比不受口径变更影响。
Layer 02
NL2SQL 与高管问答
自然语言直接转译为 SQL，对复杂经营问题执行多步骤推理，支持澄清追问与上下文联动。
Technical Specifications
- 复杂问题自动拆解为多步子查询。
- 结果异常时主动提示上下文、口径与潜在噪声。
- 支持中英文混合提问与方言表达。
Operating Signals
运行期持续输出的
关键信号。
系统运行中可被管理层直接调阅的观测信号与指标维度，辅助部署后的持续治理与评估校准。
01指标血缘追踪
02自然语言转 SQL 命中率
03查询响应延迟分布
04口径异常主动提醒
05数仓连接健康度
06对话沉淀看板计数
适用组织
需要实时经营视角的高管决策层与战略部
被临时取数请求压垮的数据分析与 BI 团队
以门店、区域或产品线为核心经营单元的连锁企业
部署方式
Cloud托管语义层与查询引擎，分钟级接入主流数仓。
Local本地化部署语义服务，对接内网数仓，数据全程不出域。