问了就有
想看的数，问一句就有。
业务人员用大白话问数据，秒级拿到数字、表格、图表和报告，不再排队等 IT 排期做报表。
过去一张报表排队两周，现在一句话，立刻有。
数幄智数 · AI 分析问数平台
实现组织数据智能可见→可信→可懂→可用全链路数据智能治理
低门槛自助式指标治理：自然语言构建确定性数据指标
非结构化 - 结构化知识串联：快速准确的获取多源异构数据
过程透明：每一个答案都带着指标口径和出处，可解释、可追溯
自适应调用进化式技能：让取数后的分析实现智能跃迁
- 指标口径统一
- 答案带出处
- 私有化 / SaaS 双形态
DataBuilder（代理式指标治理）
对话式建指标，说清楚口径就完成治理
databuilder · 指标治理会话
传统写 SQL 建指标周级交付口径靠文档
数幄智数对话即治理分钟级生效口径即资产
确定性数据指标
确定性数据指标
BIseek（智能问数）
大白话追问三轮，拿到结果和下一步建议
数幄智数在线
传统提需求等排期报表看板来回找数字对不上再开会
数幄智数秒级响应来源可追溯追问出建议
50+合作伙伴/客户
贵阳中安科技集团有限公司电缆制造
固达电缆（集团）有限公司电缆制造
贵州雅光电子科技股份有限公司汽车电子
首钢贵阳特殊钢有限责任公司特钢制造what you get
一套平台，四件确定的事
问了就有、答案可信、口径唯一、越用越聪明——四条环环相扣，支撑 AI 可靠用于经营决策。
答案可信
每个答案，都经得起追问。
每一个数字都带着指标口径和出处，点开就能看它用了哪个指标、数据从哪来。
算不出的，系统明确提示口径不存在，不编造数字。
- AI 不接触企业数据库
- AI 不自己写 SQL
- AI 不瞎编
口径唯一
全公司，一套口径。
指标定义统一存放在语义层，所有报表和所有 AI 问答都从同一个口径取数。
告别经营会上三个部门报出三个「销售额」。
越用越聪明
AI 的技能，越用越好用。
做过的分析自动沉淀为可复用的技能，每一次使用与追问都在优化技能效果——下次同类问题，答得更快更准。
技能不是出厂定死的，使用越多，进化越快。
why it is trustworthy
为什么可信？因为指标是地基。
AI 不接触企业数据库、不生成 SQL，仅在已定义的指标口径内取数。算得出的，口径必定一致；算不出的，系统明确提示，不编造数字。
AI 不接触企业数据库
取数账号只读，不存在误写误删，数据始终归企业掌控。
AI 不自己写 SQL
仅在已定义的指标口径内取数，不存在跑错语句算错数。
AI 不瞎编
口径不存在时明确提示，不编造数字。
拿不准的，系统先发起确认，而不是猜。
想深究技术细节？展开看
支持哪些数据源？
- 已开放 MySQL / PostgreSQL，可直接接入既有业务库。
- 数据接入按多源方向持续扩展，新增数据源类型不需要改动上层指标定义。
- 接入只做读取，不改动源系统的任何数据。
指标口径是怎么定义的？
- 模型（Model）：描述一张业务表有哪些字段、每个字段是什么业务含义。
- 视图（View）：把多张表按业务关系拼成一个可复用的分析对象，比如「订单明细」。
- 指标立方（Cube）：固化一个指标算什么、怎么算、可以按哪些维度看，比如「销售额，按月/按区域/按产品线」。
- 三层定义好之后，报表和 AI 问答都从同一处取数，口径天然一致。
AI 取数时，安全怎么保证？
- 取数账号只读，AI 不具备写权限，不存在误写误删。
- 只执行受控的单条查询语句，禁止多语句拼接。
- AI 不生成任意 SQL，只能在已定义的指标口径范围内取数。
- 每次取数留有审计记录，事后可完整回溯。
one platform
一个平台，把数据变成能问的答案
建设、沉淀、使用是同一件事的三段，不是三套要分别采购的工具。
建设
接入数据，建成指标资产
把分散在各个业务系统里的数据接进来，建成一套全公司共用的指标、维度与模型关系。 AI 会辅助建模，但每一步改动都要人确认后才生效。
- 多源数据接入，为指标建模做准备
- 指标、维度、模型关系统一定义在语义层
- AI 辅助建模，人拍板：未确认的改动不影响任何现有口径
沉淀
把文档变成可引用的证据
制度、流程、合同、说明文档沉淀为可检索、可引用的知识证据。 问知识时，回答会引用真实文档与原文段落，并注明来源。
- 文档与文本沉淀为可检索的知识证据
- 回答引用真实原文段落并注明来源
- 找不到依据时明确说没找到，不做推测性回答
使用
人和 AI，共用一个入口
问数、问知识、出表格、出报告、看板与综合分析，都在同一个提问框里完成。 每个数字都能点开看口径和来源。
- 用大白话问业务数据，支持追问和按维度拆解
- 把多个问数结果组织成图表、报告与看板
- 复合分析拆成多个受控问题，分别取数再汇成结论
what makes it different
同样是让 AI 问数，做法不一样
市面上多数做法是让 AI 直接生成 SQL 去查库，答案对不对全凭运气。下表只对比做法，不指向任何具体产品。
| 对比维度 | 传统 ChatBI | 数幄智数 |
|---|---|---|
| 怎么取数 | AI 直接生成 SQL 去查库 | 只在企业已定义的指标口径里取数 |
| 答案对不对 | 对错凭运气，出了问题很难复盘 | 每个答案带出处，点开可看口径与来源 |
| 算不出来时 | 容易一本正经地编一个数 | 明说没有这个口径，绝不编造 |
| 口径一致性 | 同一个问题，换个问法可能换个答案 | 全公司同一套指标定义，报表与问数同源 |
| 问题有歧义时 | 猜一个理解直接给答案 | 先与人确认，而不是猜 |
左右滑动查看完整对比
没有数据时明确提示——不编造数字。
built for enterprise
企业级，为长期而生
部署形态按企业合规与数据要求自选，能力随版本持续演进。
灵活部署
私有化与 SaaS 两种形态，按企业合规与数据要求自选。
- 私有化部署：数据与 AI 均运行在企业自有环境内
- SaaS：开箱即用，适合希望轻量启动的团队
30+数据源
分析能力共享
业务专家调好的分析沉淀下来，全公司一键复用。
- 常问的问题、一套报表、一个分析助手都可以沉淀成企业内部资产
- 一个人的经验，变成全公司的能力
指标分权限治理
指标成为有归属、有版本、有权限的一等公民。
- 谁能看哪些指标、哪些口径，按角色控制
- 让「可信」延伸到「可控」，满足集团与金融客户的管控要求
智能进化
AI 的技能不是出厂定死的——每一次使用，都在让它更聪明。
技能自生成
做完的分析，自动沉淀成技能
越用越准
每一次使用，都在优化技能
经验自留存
关键业务经验，主动记住
跨会话复用
上次学会的，这次直接用
credentials
资质与背书
软件著作权 2 项、竞赛获奖 3 项，点击任一证书可查看原件。
获奖参赛项目：全链路 AI 语义原生数据治理与智能应用一体化平台 / 面向语义的企业级多源异构数据治理平台
贵州省数商协会会员单位
参与贵州省数据要素产业生态建设。
模数工场首批入驻企业
作为首批入驻的 15 家北京、上海、深圳优质人工智能企业之一落地贵阳。
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