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news 2025/10/1 20:40:10

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一、开放生态下的技术融合：观远数据的大模型适配之路

在智能数据分析领域，观远 ChatBI始终以开放生态为核心，通过兼容多类型大模型推动数据分析普惠化。作为基于大语言模型（LLM）打造的智能数据问答产品，观远 ChatBI 不仅支持国际主流大模型（如 GPT 系列），更深度对接国内头部大模型厂商，构建起覆盖全场景的技术底座。

早在 DeepSeek 大模型 V2.0 版本发布时，观远数据便率先启动融合探索，其适配方案已在零售、金融等多个行业的客户项目中成功落地，验证了技术可行性与业务价值。2025 年 2 月初，观远 ChatBI 再次实现技术突破 —— 正式完成对 DeepSeek 最新发布的 R1 模型的适配升级，为 “大模型 + 数据分析” 的深度融合注入新动能。

二、DeepSeek-R1 大模型：重塑智能数据分析的三大核心优势

DeepSeek-R1 大模型的到来，为何能成为智能数据分析领域的重要变量？其在复杂推理、成本控制与业务融合三大维度的突破，重新定义了大模型与数据分析结合的可能性。

复杂推理能力跃升：让数据分析更 “懂业务”

DeepSeek-R1 通过强化学习优化多层级推理架构，在三大场景展现卓越能力：

精准推断分析思路：面对 “华南区 Q1 销售额下滑原因” 等模糊需求，能自动拆解为指标归因、区域对比、时间趋势等多层任务；
深度挖掘异动根源：结合业务逻辑定位数据异常的核心因素，如供应链延迟对零售库存的影响；
智能解读数据价值：将枯燥数据转化为可落地的业务建议，而非单纯的数字罗列。

成本效益双优：降低企业智能分析准入门槛

相比同类模型，DeepSeek-R1 在成本与效率上实现平衡：

调用成本仅为 GPT-4o 的 1/5，大幅降低企业长期使用负担；
同等算力下响应速度提升 30%，复杂查询平均耗时从 5 秒压缩至 3.5 秒；
中小微企业无需投入高额硬件成本，即可享受高精度数据分析服务。

知识库融合新范式：加速业务与数据的无缝对接

DeepSeek-R1 内置通用行业知识图谱，为垂直领域提供 “开箱即用” 能力：

覆盖零售（如 “潜客首单转化率”）、金融（如 “不良贷款拨备率”）等行业专属术语；
对接 CRM、ERP 等系统时，自动对齐企业数据口径，减少人工校准成本；
将企业知识库冷启动周期从传统的 2 周压缩至 3 天，快速激活历史数据价值。

三、观远 ChatBI×DeepSeek-R1：四大维度重塑企业数据决策

观远 ChatBI与 DeepSeek-R1 的深度融合，以 “低门槛、高精度、全场景” 为核心，从根本上解决传统 BI 的灵活性不足与使用门槛高的问题，推动企业数据决策进入新范式。

更精准的自然语言问数：让数据 “听懂” 人话

传统 BI 需依赖专业人员编写查询语句，而观远 ChatBI 结合 DeepSeek-R1 后：

支持模糊语义解析，用户一句 “分析华东区近 3 个月的销售异常”，系统自动拆解为多层分析任务；
对话式分析过程中，实时响应用户追问（如 “排除促销活动影响后的数据如何？”），动态优化分析路径；
输出结果包含结构化结论 + 可视化图表，兼顾业务人员的理解需求与决策效率。

更敏捷的数据分析效率：分钟级响应复杂需求

借助 DeepSeek-R1 的高效推理能力，观远 ChatBI 实现效率跃升：

复杂跨表分析（如 “结合用户画像与复购率的区域营销策略”）响应时间从 10 分钟缩短至 2 分钟；
支持本地化部署，企业可在保障数据安全的前提下，享受与公有云同等的分析速度；
数据团队从重复查询中解放，将精力转向高价值的模型优化与业务建模。

更个性的企业级知识库：让系统 “成长” 为业务专家

观远 ChatBI 通过 DeepSeek-R1 的持续学习机制，构建专属企业的知识体系：

沉淀历史分析逻辑（如营销活动复盘模板），重复需求处理效率提升 70%；
自动学习企业数据口径规则，避免 “同指标不同结果” 的混乱；
行业知识库与企业私有数据联动，如零售企业可直接调用 “会员生命周期价值” 分析模型。

更安全的企业数据生态：全场景部署保障数据主权

针对政企客户的敏感数据需求，观远 ChatBI 提供多重安全方案：

支持混合云、私有化部署，敏感数据仅在企业内网流转；
大模型能力与企业数据隔离，避免数据泄露风险；
满足金融、医疗等行业的合规要求，如等保三级认证。

四、数据案例：某连锁零售企业的智能分析升级实践

背景：某全国连锁零售品牌拥有 500 + 门店，面临 “数据分析滞后于业务变化” 的痛点 —— 传统 BI 生成一份区域销售分析报告需 1-2 天，且难以快速响应临时查询。

解决方案：该企业接入观远 ChatBI（适配 DeepSeek-R1 模型），搭建智能数据分析体系。

成效：

分析效率：门店销售异常查询从 4 小时缩短至 1 分钟，区域经理可实时获取 “某门店客单价下降原因”；
成本控制：大模型调用成本较原方案降低 60%，年节省 IT 支出约 20 万元；
业务价值：通过自动识别 “会员复购率与促销活动关联”，指导调整营销策略，季度复购率提升 12%。

这一案例印证了观远 ChatBI 与 DeepSeek-R1 结合的实用价值 —— 让数据分析从 “后台支持” 变为 “前台赋能”，直接驱动业务增长。

五、观远数据的开放生态：兼容多模型，满足多样化需求

观远数据的技术理念不仅限于单一模型适配，更致力于构建开放兼容的大模型生态。目前，观远 ChatBI 已实现：

模型类型	支持范围	典型应用场景
国际主流大模型	GPT-3.5/4o、Claude 等	全球化企业多语言数据分析
国内头部大模型	DeepSeek（V2.0/R1）、讯飞星火等	零售、金融等垂直行业分析
私有化大模型	企业自研模型、行业专属模型	涉密单位、高合规要求场景

此外，观远数据支持自定义模型对接，企业可根据业务需求灵活选择适配方案，真正实现 “大模型为我所用”。