O ChatBI oferece dois modos de sessão: análise profunda e consulta rápida. Por padrão, o ChatBI utiliza o modo de análise profunda, que permite executar análises exploratórias em várias etapas e consultar dados em linguagem natural. O sistema gera automaticamente relatórios de análise de dados com visualizações.
Visão geral
Como um analista de dados profissional, o ChatBI fornece os seguintes recursos orientados por IA:
Compreensão inteligente de perguntas: Interpreta automaticamente sua intenção de negócio ao reescrever perguntas, padronizar a semântica e decompor tarefas para identificar suas necessidades de análise.
Análise automatizada de dados: Identifica inteligentemente as tabelas de dados de destino, além de gerar e executar consultas SQL automaticamente. Isso permite analisar dados complexos sem escrever código.
Visualização inteligente: Seleciona automaticamente a visualização mais adequada (como gráfico de linhas, barras ou pizza) com base nas características dos dados e nos objetivos da análise, tornando as tendências claras à primeira vista.
Extração de insights: Analisa automaticamente os dados para extrair conclusões principais e insights de negócios, gerando um relatório profissional de análise de dados.
Exploração detalhada: No modo de análise profunda, o ChatBI projeta caminhos de análise de forma independente, ajusta dinamicamente sua estratégia e se autocorrige. Este modo suporta cenários complexos, como junções de múltiplas tabelas, análise de causa raiz e detecção de anomalias.
Pré-requisitos
Antes de usar as sessões do ChatBI, conclua as seguintes etapas:
Crie um grupo de recursos serverless na região onde você usa o ChatBI.
Crie um conjunto de dados Datasets. Se o conjunto de dados for baseado em uma source de dados, garanta a conectividade de rede entre o grupo de recursos e essa source.
Procedimento
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Acesse o sistema ChatBI.
Faça login no Alibaba Cloud e abra a página ChatBI Intelligent Data Insights. Selecione o ponto de acesso correspondente à região dos seus recursos do DataWorks, como seu conjunto de dados e grupo de recursos serverless.
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Selecione o conjunto de dados de destino.
No painel de navegação à esquerda, clique em Chat. No canto inferior esquerdo da janela de sessão, selecione o conjunto de dados desejado.
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Insira sua pergunta de análise e envie-a.
Insira sua pergunta na caixa de entrada e envie. O ChatBI usa o modo de análise profunda por padrão. Nesse modo, a primeira pergunta aciona os recursos necessários (cerca de 1 CU) no grupo de recursos serverless. A inicialização leva aproximadamente 10 segundos.
NotaPara obter resultados rápidos em consultas simples, mude para o modo de consulta rápida desativando a opção Deep Analysis na parte inferior da janela de sessão. Não é possível usar ambos os modos simultaneamente na mesma sessão. Crie uma nova sessão ao alternar entre os modos.
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Visualize o relatório e os insights.
Após a conclusão da análise, o ChatBI gera automaticamente um relatório com visualizações e insights de dados.
Modos de sessão
Visão geral comparativa
O ChatBI oferece dois modos de sessão: Análise profunda e Consulta rápida. O modo padrão, análise profunda, é ideal para análises abrangentes em várias etapas ou investigação de causa raiz. O diagrama a seguir ilustra o fluxo de trabalho de cada modo.
A tabela a seguir descreve as principais diferenças entre os dois modos.
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Dimensão |
Consulta rápida |
Análise profunda |
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Caso de uso |
Recuperação ágil de métricas predefinidas ou resultados simples de consultas de dados. |
Tarefas complexas e exploratórias de análise de dados em múltiplas etapas. |
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Interação |
Retorna análises e insights de dados com base em um modelo de análise fixo. |
Utiliza um modelo de linguagem grande para construir progressivamente a lógica de análise com geração dinâmica de código, oferecendo suporte a iteração em várias rodadas e memória de contexto. |
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Fluxo de trabalho |
Fluxo fixo: Compreensão da pergunta → Identificação da tabela de destino → Geração do plano de execução e código de consulta → Execução da consulta de dados → Geração do relatório de visualização. |
Fluxo dinâmico: O modelo de linguagem grande projeta e orquestra independentemente o caminho de análise com um mecanismo de autocorreção, gerando finalmente um relatório de visualização. |
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Complexidade |
Baixa: Adequado para consultas de tabela única, agregações básicas e filtragem simples de condições. |
Alta: Projetado para junções de múltiplas tabelas, análise de causa raiz, análise de séries temporais, detecção de anomalias, entre outros. |
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Tempo de execução |
Cerca de 1 minuto. |
Entre 5 e 10 minutos. |
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Exemplos |
"Qual foi o total de vendas em janeiro de 2026?" ou "Qual é a tendência de contagem de clientes na região Leste da China em 2025?" |
"Qual é a tendência da taxa de recompra para cada linha de produtos em 2026? Identifique meses com flutuações anômalas e analise as causas." |
Análise profunda
A análise profunda é o modo de sessão padrão no ChatBI. Neste modo, o ChatBI atua como um analista de dados profissional que planeja caminhos de análise de forma independente, orquestra dinamicamente as etapas e ajusta automaticamente sua estratégia com base em resultados intermediários. Ao final, o sistema produz um relatório de análise de dados com visualizações e conclusões.
Como funciona
Diferentemente de um fluxo de trabalho fixo, o modo de análise profunda usa um modelo de linguagem grande para conduzir autonomamente todo o processo de análise:
Planejamento autônomo da análise: Após receber sua pergunta, o ChatBI elabora independentemente um plano de análise em várias etapas.
Geração e execução dinâmica de código: O ChatBI gera e executa progressivamente código SQL ou Python conforme as necessidades da análise. Cada etapa é criada dinamicamente com base nos resultados anteriores e pode envolver junções de múltiplas tabelas, limpeza de dados, análise estatística e outras operações.
Autocorreção e iteração: Após executar o código, o ChatBI verifica os resultados. Se detectar anomalias nos dados, erros de consulta ou resultados incompletos, ajustará automaticamente a estratégia de análise e reexecutará o processo sem intervenção manual.
Extração de insights e geração de relatórios: Ao finalizar a análise, o ChatBI resume automaticamente os resultados de cada etapa, extrai as principais conclusões e gera um relatório de dados com visualizações.
Casos de uso e exemplos
A análise profunda é recomendada para tarefas complexas que exigem exploração em múltiplos ângulos e etapas, tais como:
Análise de causa raiz: "As vendas caíram 15% em relação ao mês passado. Analise os principais motivos da queda."
Comparação multidimensional: "Compare as taxas de retenção de clientes entre regiões e linhas de produtos, identificando as combinações com pior desempenho."
Detecção de anomalias: "Analise a tendência do volume de pedidos nos últimos 12 meses, identifique flutuações anormais e forneça possíveis causas."
Relatório abrangente: "Gere um relatório de análise de desempenho de negócios para o primeiro trimestre de 2026."
Consulta rápida
A consulta rápida é um modo de sessão leve no ChatBI que segue um fluxo de trabalho de análise fixo para retornar rapidamente resultados de consultas de dados. É indicado para cenários em que você tem uma necessidade clara de consulta e deseja obter resultados no menor tempo possível.
Como funciona
A consulta rápida segue um pipeline fixo de 5 etapas, com lógica de processamento e saída determinísticas em cada fase:
Compreensão da pergunta: Analisa a semântica da sua pergunta e extrai a intenção da consulta e as condições de filtro.
Identificação da tabela de destino: Localiza a tabela de dados mais apropriada no conjunto de dados atual.
Geração do plano de execução: Cria uma ou mais consultas SQL com base nas tabelas de destino identificadas.
Execução da consulta de dados: Executa o código SQL e recupera os resultados da consulta.
Geração de relatório: Produz um relatório com visualizações e conclusões da análise com base nos resultados da consulta.
Casos de uso e exemplos
Este modo atende a necessidades diretas de análise com objetivo claro, respondíveis com uma única consulta, como:
Consulta de métrica: "Qual foi o total de vendas em janeiro de 2026?"
Análise de tendência: "Qual é a tendência de contagem de clientes na região Leste da China nos últimos 6 meses?"
Classificação e distribuição: "Top 10 categorias de produtos por vendas."
Filtragem condicional: "Lista de clientes com valores de pedidos superiores a 10.000 yuans no mês passado."