7月22日，爱分析正式发布《2024爱分析·对话式数据分析厂商全景报告》，本报告面向企业管理层和业务部门，通过对对话式数据分析的需求定义和代表厂商的能力评估，为企业落地对话式数据分析解决方案、厂商选型提供参考。

爱分析认为，对话式数据分析厂商应具备的能力：

1 具备限定查询边界的能力。为保证取数准确性，目前主要采用限定查询边界的解决思路。具体而言，是将大模型与宽表或语义层相结合，运用宽表和数据源来构建语义层，继而在该语义层上进行相应的匹配和查询。这类模式的具体操作方式是基于指标平台，把常见的指标先基于宽表进行计算，再运用自然语言查询指标，其精确度会相对较高且基本上具备可控性。

2 支持数据查询过程人工可干预，以及对查询结果可纠错。除限定查询边界外，人工介入也是实现对话式分析的重要方式。如在查询过程中，可支持将复杂的 SQL 转化成自然语言的查询解释，帮助用户理解查询逻辑；针对查询结果输出后的场景，支持用户手动调整查询条件，如语义澄清、界定查询范围等，对大模型输出的错误结果进行纠偏，并支持快速输出正确结果。

3 支持企业进行深度数据分析，实现业务洞察。除基础的取数以及图形化展示外，更具备深度数据分析的能力，如多轮对话、上下文理解能力，能理解用户语境，帮助用户深入剖析问题原因；如 AI agent 能力，能自动对任务进行分解、对指标进行拆分；如大模型应支持时间计算、归因分析、 预测分析、数据挖掘等多种复杂数据分析场景，驱动业务决策，提升运营效率。

4 保障用户使用对话式分析过程中的数据安全。在对话式分析的数据安全保障方面，支持大模 型私有化部署，以及在企业调用公有大模型过程中对数据进行加密，保障传输与存储安全。此外， 针对用户访问，能够提供契合组织需求的数据权限管理，避免出现数据跨级访问、敏感数据泄露 等数据风险，保障数据的安全合规。

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