Text2SQL+ChatBI：大模型数据分析落地探索！

数据产品踩坑方法论？

大模型如何重塑数据产品新形态？

数据产品背后有怎样的数据指标逻辑？

ChatBI如何加持Text2SQL？

NL2SQL是否还有其他路径？

如何制定有效的产品策略并验证效果？

9月22日，09:00-17:00，DataFun将联合业内多位知名产品专家举办DataFunSummit2024： 数据产品在线峰会 ，探讨大模型时代的数据产品设计理念与方法论，并分享他们的最新思考与落地实践经验。感兴趣的小伙伴欢迎 识别二维码免费报名 ，收看直播：

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峰会日程

精彩推荐：

详细介绍：

① 数据产品方法论 论坛

出品人：王平 翼支付 产品总监

个人介绍：王平，翼支付产品总监，曾就职于苏宁易购，7年大数据产品设计经验，一直致力于数据中台能力建设与数据治理项目推进落地。

王成栋 京东集团 产品总监

个人介绍：本科毕业于中国科学技术大学，清华大学MBA，曾在明略、阿里等公司任职，目前在京东零售负责零售业务数字化转型相关工作，在数字化营销、数据产品建设、数字化转型方面具有丰富的经验。

演讲题目：“慢”增长时代的企业数据体系建设：超越数据中台

演讲介绍：随着宏观经济下行周期到来和行业竞争加剧，互联网企业进入“慢”增长时代。新的时代给企业带来了新的挑战，为了应对这些挑战，企业的数据体系建设应该如何转变？在本次分享中，从企业数据体系建设顶层策略、数据组织、数据产品矩阵、数据产品经理技能四个方面探讨如何进行变革，以构建企业的增长数字化驱动力，帮助企业应对“慢”增长时代的新挑战。

听众收益：

1. 应对新的环境，企业数据体系建设应该承担什么角色

2. 应对新的环境，企业的数据产品矩阵应该如何建设

3. 应对新的环境，数据产品经理应该如何提升自身的技能

侯俊杰 腾讯 IEGG 产品经理

个人介绍：曾经担任过软件工程师，管理谘询师，目前是腾讯海外游戏部门的 AI 产品经理。

演讲题目：AI 产品开发经验分享

演讲介绍：本次分享会旨在深入探讨B2B领域AI产品开发的精髓，从当前AI产品开发的最新趋势出发，构建一个全面而实用的产品开发方法框架。我们将逐步解析从需求分析、技术选型、模型训练到产品部署与运维的每一个关键步骤，并通过生动的个案分享，展示AI技术如何在实际业务场景中创造价值。无论您是产品经理、技术开发者还是市场策略制定者，本次分享都将为您提供宝贵的见解和实用的工具，助您更好地把握B2B AI产品开发的机遇，克服落地过程中的挑战，实现技术与产品的双赢！

演讲提纲：

1. AI 产品开发的趋势

2. AI 产品开发的方法框架

3. 步骤执行

4. 产品个案分享

听众收益：

1. B2B AI 产品开发手法

2. 产品经理在AI产品中扮演的角色

落地挑战和方案重点：

1. 明确的 ROI

2. 从提案到落地

Grace Gao 沐瞳科技 数据产品专家

个人介绍：10年数据产品工作经验 前阿里巴巴高级数据产品专家，现任沐瞳科技数据产品专家。

② 大模型与 大 数据产品 论 坛

出品人：杨姝 蔚来汽车 大模型应用平台&大数据平台产品负责人

个人介绍：博士，十余年头部互联网公司背景(BAT)，跨领域产品专家(toB、toC，搜推广、大数据、Agent开发)，大项目经验丰富，腾讯广点通、百度feeds、高德打车、春晚红包。服务过亿用户，创造千万级营收。现负责蔚来大模型应用平台&大数据平台产品团队，赋能蔚来全栈业务领域。

演讲题目：大模型在企业内部落地实践思考

演讲介绍：LLM、Prompt、Copilot、ChatBot、Agent、Workflow，一堆的概念层出不穷。大模型的出现，让所有企业都嗅探到机会，也清楚的知道这次生产力的变更会带来巨大的竞争冲击。23年，业内头部企业发声，说值得将所有系统都 refresh 一遍，具体到落地层面，我们应该怎么做？

演讲提纲：

1. 应用模式

2. 场景

3. 平台

4. 解决方案

听众收益：

1. 从全局的视角，去思考新技术在企业中的落地

2. 在大模型应用中，具体涉及哪些环节，应该怎么做

落地挑战和方案重点：

1. 知识更新的实时同步，领域知识的沉淀&提纯过程及闭环

2. 精确回答场景的一致性问题

岑润哲 数势科技 数据智能产品总经理

个人介绍：岑润哲，现任数势科技数据智能产品总经理，前头部互联网公司资深量化运营负责人，多年零售与金融行业数据挖掘与用户运营策略设计经验，曾为多家大型企业搭建从目标设定、数据诊断、策略设计到优化复盘的全链路数字化运营平台。

演讲题目： 替代 NL2SQL，Agent+业务语义的创新产品设计

演讲介绍：数据分析领域是大模型技术落地的重要方向。此次分享我们将介绍如何设计大模型智能分析产品让其能够准确地回答业务问题。利用AI Agent+指标和标签平台语义层提供组织中每个人都可以访问的数据智能解决方案。我们将结合真实落地的应用场景，分享为什么在大模型技术赋能数据分析场景时需要引入“业务语义层”（Semantics），以NL2Semantics2Metrics+Label API替代NL2SQL，此设计理念的产品逻辑，展示这种仓外语义层在解决数据分析准确性、数据源全面性、分析逻辑黑盒不可信以及数据计算查询效率及性能等方面的价值。最后，我们还将结合我们在数据产品设计中踩过的坑总结当下技术难点，展望未来发展趋势，尝试为大模型技术赋能数据产品设计创新提供思路。

演讲提纲：

1. 引言：介绍大模型技术在数据分析领域的重要性，能够解决的痛点是什么。

2. 解决方案设计：介绍智能分析产品的常见设计思路和存在的问题，以及如何解决。

3. 技术框架：

① 详细说明为什么要引入“业务语义层”（Semantics），以NL2Semantics2Metrics + Label API 替代 NL2SQL；

② 详细说明AI Agent+指标和标签平台语义层如何工作，并展示其架构。

3. 应用场景分享：展示具体的落地应用案例和场景必要性。

4. 产品逻辑与价值：解释新设计理念的产品逻辑，展示在多个方面的价值。

5. 技术难点与经验总结：分享在数据产品设计中遇到的挑战和总结的经验。

6. 未来展望：讨论产品演进的趋势，并提供基于大模型技术的数据产品设计创新的思路。

听众收益：通过此峰会，您将了解大模型技术在企业设计数据产品时的作用，如何弥合自然语言（Natural Language）和结构化查询之间的差距，确保精确的数据获取和分析决策建议。

落地挑战和方案重点：当前数据分析 Agent 更多的还是在数据获取和分析建议层面，尚未实现真正意义上的“数据分析-数据洞察-数据决策”的完整闭环，未来的数据分析 Agent 应当拥有垂直领域的规划能力，能够能像业务专家一样规划，从而通过连接让对应的系统自动执行。

程亦曲 1688 AI产品专家

个人介绍：AI产品经理，先后就职于百度、字节跳动负责VR、NLP相关的产品；目前就职于1688技术部，参与1688内以 LLM 为主的 AI 技术落地和产品规划与设计等工作。

演讲题目：1688AI助手“源宝”的产品演变之路

演讲介绍：介绍了1688中针对买家打造的 AI 采购助手“源宝”的从 0 到 1 的产品迭代历程，结合产品、数据、技术边界的多方视角分享 AI 在电商类用户产品中落地的决策依据和设计思路。

听众收益：

1. 了解在电商行业中落地 AI 技术与其他行业或场景的异同点

2. 了解用户场景、数据、技术能力对 AI 产品设计的影响

3. LLM、Agent 等 AI 技术在产品中的应用

辛焱 曦谋决策 CEO

个人介绍：10年+电力行业工作经验（算法、产品、市场），曾先后入职西门子、清华大学，达摩院，研制的算法产品（现货出清算法、求解器、AI平台等）应用于多个分中心，以及10余个省网级电力调度，南网第四届/第五届AI调度大赛阿里侧负责人，现任曦谋决策CEO。

演讲题目：电力交易决策大模型

演讲介绍：以大模型能力重塑电力现货交易软件，时序预测气象大模型高精度未来45天预测；交易大模型自动进行数据分析、交易数学优化策略模型自动生成。

演讲提纲：

1. 公司介绍

2. 电力交易大模型产品方案

3. 未来规划

听众收益：

1. 了解电力现货市场

2. 了解时序预测大模型

3. 大模型电力交易技术方案

落地挑战和方案重点：

1. 时序预测大模型数据集

2. 大模型报价优化策略

③ 数据指标与产品应用 论坛

出品人：闫凯伦 快手 BI产品负责人&运营线数据内容负责人

个人介绍：12年毕业以管培生身份加入京东，一直从事数据产品工作12余年。历任京东、贝壳、美团等公司多条核心业务线数据产品负责人，现任快手平台BI产品负责人并兼运营线数据内容负责人。

侯亚斌 快手 数据产品经理

个人介绍：目前就职于快手电商数据产品经理职位，主要负责电商流量策略、经营管理等方向的数据内容和产品工作。

演讲题目：快手电商数据指标体系建设与实践

演讲介绍：本次分享基于快手电商的当前业务发展现状，尝试从核心业务方向出发，探索并介绍电商业绩、流量、供给、内容等不同主题的数据指标体系建设和落地思路，并相应的结合不同形式的数据产品表达，以此来解决公司决策层、业务管理者、一线同学等不同角色、不同视角的数据消费诉求，提升业务分析和决策效率。

演讲提纲：

1. 数据指标体系所面临的问题

· 什么是指标体系

· 指标体系的使用场景

2. 数据指标体系建设思路

· 维度指标建设思路

· 指标体系建设方法

3. 数据指标体系的产品化表达

· 指标体系的消费亦是一类业务

· 避免“只见树木，不见森林”

4. 数据指标体系如何管理

· 从指标体系的生命周期看管理思路

· 指标体系的评价标准

听众收益：

1. 如何基于公司或业务看数思路，抽象出对应的数据指标体系进行建设

2. 如何结合业务过程，将数据指标体系通过产品媒介应用到业务中

落地挑战和方案重点：

1、电商业务相对复杂，难以快速高效地抽象出面向不同场景的数据指标体系；

2、不同场景的数据指标体系在落地过程中，难以通过与其相匹配的产品形式进行落地。

施检军 抖音集团 数据BP专家

个人介绍：拥有超过八年丰富经验的大数据领域专家。他目前担任抖音集团的数据BP专家，负责推动数据驱动的业务增长和决策支持。在加入抖音集团之前，曾在阿里巴巴集团担任数据技术专家，期间积累了宝贵的行业经验和深刻的技术洞察。他专注于大数据研发、模型设计和数据治理等多个领域，致力于通过创新的数据解决方案提升业务效能。

演讲题目：抖音集团指标管理与消费体系建设实践

演讲介绍：在当今数据驱动的商业环境中，指标管理与消费体系的建设已成为抖音决策和运营的核心。本次演讲将深入探讨如何构建一个高效、透明且可持续的指标管理体系，以及如何通过产品化的方式促进数据消费一致性，为抖音集团内部业务带来深刻的洞察和价值。

演讲提纲：

1. 指标体系的重要性

① 介绍抖音集团内部业务&组织特点（网状组织，信息流动循环）

② 介绍指标在内部业务中的作用和使用场景：

· 决策分析（公司管理层）

· 运营平台（一线同学）

· 创作者平台（创作者）

2. 业务场景指标建设的痛点

指标口径变化快：短视频平台策略的变化

指标管理难：多app架构引发的指标膨胀，导致管理难

指标一致性保障难：网状组织提升决策效率，指标口径变更不及时带来的不一致性

3. 指标体系建设方案

① 字节内部数据建设工具和平台

② 指标体系建设框架

③ 指标生产

· 指标需求的准入评审&线上化管理

· 指标生产的规范性建设

④ 指标管理

· 团队协作流程图

· 指标拆解&大模型能力结合

· 指标治理

⑤ 指标消费

· 支持指标管理和消费的技术栈

· 展示内部数据建设工具和平台

叶秋萍 知幽科技 创始人

个人介绍：数据科技咨询公司创始人，《数据运营：数据分析模型撬动新零售实战》作者，风姑娘的数字视角公众号主理人，专注企业数据分析、数据运营解决方案。

演讲题目：利用数据指标助力企业数据运营

演讲介绍：本次演讲围绕数据指标的应用，这是一个社会型难题。所以通过剖析数据应用的现状与挑战，探讨如何借助数据指标提升数据运营效能，给出构建应用型数据指标体系和以应用为导向的数据指标治理的整体路径，以帮助大家更好理解如何有效激发数据指标的商业应用价值。

演讲提纲：

1. 当前数据应用的现状及挑战

2. 利用数据指标助力数据运营

3. 构建应用型数据指标体系

4. 以应用为导向的数据指标治理

5. 未来展望

听众收益：

1. 了解当前企业数据指标发展的困局

2. 了解实现数据指标驱动产品业务发展的解决思路

落地挑战和方案重点：以业务应用为导向，构建了指标但不一定是有效，所以如何将指标变成有效指标，这是一个难题。

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① ChatBI & AI Agent 产品 论坛

出品人：胡泊 腾讯 PCG 大数据平台部总监

个人介绍：现任腾讯 PCG 大数据平台部资产服务中心总监，负责 PCG 数据开发/治理平台、数据埋点、采集、质量监控平台、画像和指标平台、ABI 等数据产品，曾就职于 LinkedIn、滴滴，有多年数据产品和 AI 产品经验。

储慧 小米 数据中台 高级产品经理

个人介绍：小米数据机器人主产品经理，10年产品经理从业经验，NPDP产品经理认证，深耕在AI、数据产品领域，分别在智慧城市，大模型AI智能服务机器人，数据机器人等领域有所建树。

演讲题目：小米数据机器人：数据深度分析与便捷消费实践

演讲介绍：随着业务信息化、数字化的逐步展开，如何利用数据来驱动效率的提升，进一步提高业务运作水平显得至关重要，数据智能则是驱动业务数据产生价值的最后一公里，为业务高效分析数据、快速形成决策提供了有效的支撑。本次分享将从"行业数据消费现状"、"BI与AI如何完美结合"、"如何做好数据机器人"、"如何让产品在实际业务中产生价值"等几方面详细介绍。

演讲提纲：

1. 行业数据消费现状

2. BI+AI如何完美结合

3. 产品设计最优解是什么

4. 如何贴合业务场景去做设计

5. 实际业务使用的价值如何

听众收益：

1. 数据机器人诞生背景

2. 数据机器人设计理念

3. 数据机器人如何应用

落地挑战和方案重点：数据机器人现阶段受限于业务的数据所处阶段以及业务数据智能化消费的心智，如何帮助业务更高效快捷应用数据机器人以及让数据机器人的数据分析结果更加深度并应用到业务结果中产生实际价值的驱动是重中之重。

樊帆 腾讯 PCG 大数据平台部 产品及增长负责人

个人介绍：现任腾讯产品与增长负责人，主要负责PCG灯塔产品策划与增长相关工作。毕业于香港中文大学，先后在百度、腾讯从事策略、数据产品经理工作，拥有5 年+数据产品、数据驱动业务决策等方向业务背景和经验，期间完成多个产品0-1的孵化和推广，目前同时也在负责ABI创新方向的探索和落地。

演讲题目：分析型BI+AI产品创新探索

演讲介绍：随着大模型的横空出世，基于AI能力进行数据分析是各公司蜂拥而至探索创新的方向，但数据领域区别于其他内容领域，用户需有数据领域基础和数分思路意识、需要得出精准的分析结果、需要有超出结果数据本身更深度的 insight 方可获得用户留存。因此利用AI能力：如何引导用户进行数据分析、如何设计产品形态以提升用户体验、如何尽可能保障结果的准确性、如何给到业务更多 insight 是这个领域需要持续攻克的难题...

演讲提纲：

1. ABI产品趋势

2. ABI落地难点

3. 探索思路

· 产品形态创新（GUI、AI Anywhere）

· 分析问题推荐（业务/个人高频历史查询、结构化 query 形态）

· 与BI工具的更多结合点（不高级但有用）

4. 规划和总结

听众收益：

1. ABI产品形态创新思路

2. 与BI产品结合点思考

落地挑战和方案重点：ABI、text2SQL、text2DSL、数据解读、AI出图、AI仪表盘

韩晓璐 中国信息通信研究院 云计算与大数据研究所 业务主管

个人介绍：负责大模型+数据智能应用评测标准体系和能力建设，牵头大模型+系列标准研制与评测相关工作，系列标准包含《大模型驱动的智能数据分析工具技术要求》、《大模型驱动的智能知识图谱技术要求》、《大模型驱动的智能问答系统技术要求》、《检索增强生成（RAG）技术要求》、《数据智能体技术总体要求》、《数据分析智能体技术要求》等。

演讲题目：大模型+数据智能分析应用发展趋势及标准化工作介绍

演讲介绍：大语言模型（LLM）是人工智能发展历程中的重要里程碑，为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。在数据分析领域，大模型能将自然语言转化为数据查询语句和分析任务、能够处理多模态数据，整合企业数据；还能够对数据进行深入洞察数据，为业务决策提供依据；故为加快凝聚产业共识，推动大语言模型在数据分析领域的落地应用，信通院联合业界百余位专家共同研制完成了《大模型驱动的智能数据分析工具技术要求》、《数据智能体总体要求》、《数据分析智能体技术要求》等数据智能分析领域的诸多标准。

演讲提纲：

1. 人工智能发展历程及落地应用趋势

2. 大模型落地应用核心技术趋势

3. 大模型+数据智能分析系列标准介绍

听众收益：

1. 大模型落地应用趋势及核心技术探索

2. 大模型+数据智能分析系列标准

3. C hat BI 产品测试观察

谭云志 腾讯 PCG 大数据平台部 高级研究员

个人介绍：腾讯 PCG 大数据平台部智能数据分析（ABI）平台算法负责人，负责从 0 到 1 实现 AI 算法在数据分析平台的落地，在大语言模型、对话系统、Text2SQL 等方面有较深入的研究。毕业于清华大学，先后就职于 LinkedIn、探探、腾讯，有近 10 年算法研究和算法产品落地经验。

演讲题目：智能数据分析（ABI）平台落地实践

演讲介绍：以 ChatGPT 为代表的智能大语言模型展现出很好的语言理解、代码生成和一定的逻辑推理能力，如何利用好大语言模型的能力提升数据分析平台的智能化水平？在落地的过程中会遇到哪些问题？有什么样的解决思路？希望本次分享能给你带来一些启发。

演讲提纲：

1. BI平台的演化路径

2. 大语言模型（LLM）给 BI 平台带来了哪些全新的可能

3. AI 赋能 BI 需要具备哪些关键能力

· 智能对话系统降低人机交互门槛

· AI Agent 助力 LLM 像人类一样思考

· 核心 AI Agent 介绍

· 数据标注平台助力用户体验提升

4. 总结思考

听众收益：AI 赋能 BI 需要构建哪些关键能力、怎样做好落地。

落地挑战和方案重点：准确率、易用性、大语言模型、对话系统、Text2SQL

张尧 eBay 中国研发中心 应用研究员

个人介绍：张尧，博士。现于 eBay Sherlock.io 监 控平台任职 AIOps 算法研究员，研究内容包括 LLM 大模型及 Agents、图数据挖掘、异常检测及根因定位等，于 KDD，NeurIPS，ICLR，WWW，TKDE 等顶级会议/期刊发表一系列论文。

演讲题目：AI Agents 在 On-call 智能助手场景中的探索与实践

演讲介绍：Sherlock.io 是 eBay 内部的监控平台，管理着不同类型的监控数据，包括Metrics、Events、Logs 和 Traces 等。平台的 On-call 工程师需要每天回答用户的各种问题，为此，我们探索了基于大模型 Agents 的智能 On-call 助手。本次分享将围绕用户意图识别、智能规划、精准执行等，介绍我们在 AI Agents 方向的探索与实现。

演讲提纲：

1. eBay sherlock.io 平台介绍及业务背景

2. 架构与方案：意图识别、智能规划、精准执行

3. 挑战与总结

听众收益：

1. 如何精准识别用户意图

2. 如何提升 Agents 的执行稳定性

落地挑战和方案重点：对话式 Agents 的自动化评估方案

② 数据平台与数据分析产品 论坛

出品人：王继达 火山引擎 数据产品总监

个人介绍：10年+大数据研发和产品经验，目前负责字节跳动数据平台数据应用类产品，在数据平台和数据分析方面的工作包括BI、行为分析等产品。

刘然 火山引擎 DataWind 资深产品专家

个人介绍：负责火山引擎 BI 产品团队工作，在数据产品领域工作10年以上，有金融、教育、电商等多个行业的从业经验。

演讲题目：火山引擎基于大模型 ChatBI 的演进与实践

演讲介绍：伴随大语言模型的发展，数据平台，特别是数据分析产品的智能化与普惠化迎来了新的机遇。通过数据洞察客户需求、应对竞争态势变化以及推动业务发展，已成为广大企业经营管理者的共识。当前，抖音集团业务线丰富，业务形态多样，业务分析需求各异，数据量巨大。在此背景下，如何结合大模型能力开展 ChatBI 的探索与落地，支撑业务自助分析，基于数据实现业务策略的快速迭代，成为了重要方向。本次演讲将从火山引擎智能数据洞察产品迭代以及抖音集团业务分析场景入手，重点分享数据团队在 BI 平台建设中融合 AI 能力，保障 80%业务用户进行自助分析的实践经验总结，希望能为业界带来新的启发。

演讲提纲：

1. 背景与趋势

· BI 发展史：从报表工具到 ChatBI

· 企业级数据分析平台发展历程

· 火山引擎智能数据洞察平台运营和推广

· 从传统 BI 到 AI+BI 的创新尝试

2. 火山引擎 AI+BI 的探索与落地

· 数据生产

· 数据消费

· 数据洞察