自然语言分析（NLA）如何让80%的业务团队自主挖掘数据价值？

“数据是业务的核心，但为什么分析数据总是IT的事？” 这是某零售企业销售总监的困惑——她需要分析促销活动效果，却要等IT排期3天写SQL。而当市场变化时，需求又要重新提交…衡石科技用HENGSHI SENSE给出答案：让业务人员自己对话数据，彻底告别SQL依赖！

一、传统BI的死循环：业务与数据的鸿沟

痛点真相

• IT资源挤兑：业务提需求→IT写SQL→反复修改→交付滞后（平均3-5天/需求），IT沦为“取数机器”；

• 分析效率低下：业务无法即时验证假设，错过市场黄金决策期；

• 数据价值浪费：一线业务洞察无法快速转化为分析动作，数据价值停留于报表层面。

衡石破局思维： “分析权应该属于用数据解决问题的人” ——将SQL能力封装成业务语言，让数据工具适配人，而非人适配工具。

二、核心技术：自然语言分析（NLA）——你的“数据翻译官”

什么是NLA？

业务人员直接输入问题，系统自动解析语义、关联数据模型、生成分析结果。

例如输入： “对比华东和华南区2024年Q3的销售额，按产品类别拆解，并显示增长率排名” → 3秒生成动态图表+数据透视表。

衡石NLA的三大突破

技术底座支撑

• 智能语义引擎：理解业务术语（如“GMV”“留存率”）与复杂逻辑（“同环比”“TOP10排除新品”）；

• 自动化数据关联：自动连接商品、区域、时间等多表数据，无需手动JOIN；

• 动态校验引导：当提问模糊时，主动提示“是否需要限定时间范围？”或“按门店维度补充？”

三、真实场景：业务人员如何成为“分析高手”？

案例1：快消品区域经理——敏捷营销决策

• 痛点：每月需分析30+SKU在各渠道的铺货效率，依赖IT导出Excel手动处理。

• 衡石方案： → 输入：“过去3个月A饮料在便利店的铺货率低于50%的门店列表，并标注竞品B的铺货情况” → 5秒生成地图下钻报表，定位薄弱区域，直接指导业务员巡店补货。

• 效果：促销资源分配效率提升70%，缺货率下降25%。

案例2：电商运营专员——实时优化流量

• 痛点：大促期间无法实时追踪渠道ROI，依赖次日报表。

• 衡石方案： → 输入：“当前小时直通车渠道的购买转化率对比昨天同时段，按用户新老客拆分” → 实时生成看板，发现新客转化暴跌，立刻调整出价策略。

• 效果：单日广告成本降低15%，GMV提升8%。

四、IT团队为何更支持衡石？——解放与赋能的平衡

IT价值升级

• 从“写SQL”到“建模型”：IT只需构建基础数据模型和权限规则，后续分析由业务自主完成；

• 资源释放：某制造企业IT部门需求处理量减少80%，转而投入数据治理与AI预测项目；

• 统一管控：所有NLA查询基于标准化数据模型，杜绝“Excel幽灵数据表”。

IT管理者证言：“以前80%时间在取数，现在80%时间在赋能业务——这才是数据团队该有的价值！”

五、如何迈出第一步？业务团队上手指南

3天从入门到精通

1. Day1 培训：

1. 学习提问公式：“分析[维度]的[指标]，在[条件]下的[对比方式]”

2. 实操：从预置模板（如销售分析、库存监控）开始提问改造。

2. Day2 实战：

1. 用真实业务问题挑战NLA，例如：“找出最近7天退款率超10%的商品及关联客服”。

3. Day3 进阶：

1. 创建个人收藏看板，将高频分析固化为“一键提问”按钮。

企业实测反馈： 85%的业务用户在1周内可独立完成复杂分析，无需IT协助。

数据驱动，始于每一个业务角色的觉醒

衡石科技通过 NLA（自然语言分析） 实现的不仅是工具升级，更是组织能力的进化：

• 对业务人员：扔掉SQL手册，像搜索一样分析数据，让决策速度追上市场变化；

• 对IT部门：从低价值重复劳动中解放，聚焦战略级数据基建；

• 对企业：激活全员数据潜能，将“数据驱动”从口号变为每日实践。

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