SuperSonic：Chat BI 与 Headless BI 新一代数据分析平台实践

主要观点总结

本文是关于数据分析平台的分享，包括现状分析、架构演进思考、Chat BI与Headless BI的融合实践、未来展望等内容。解决数据分析平台存在的问题，如数据团队建模成本高、业务易用性不足等。

关键观点总结

关键观点1: 数据分析平台现状和挑战

当前数据分析平台主要采用SQL探索式、拖拽式和看板式三种模式，存在SQL学习门槛高、分析场景有限、数据解读不足等问题。

关键观点2: Headless BI的优势和解决方案

引入Headless BI方案解决数据治理问题，包括semantic model和semantic layer的设计，以及权限控制、物化、血缘管理等功能。

关键观点3: Chat BI与Headless BI的融合实践

结合Chat BI技术，实现业务方零门槛、灵活、随问随答的数据查询。通过融合Chat BI和Headless BI，降低生成SQL的复杂程度，提高查询准确性，并解决数据安全和权限问题。

关键观点4: 未来展望

未来工作展望包括持续推进血缘构建和物化加速等方面的建设，结合大模型进行智能建模，提升便捷性，集成更多数据工具，优化召回准确率，拓展到更多场景。

文章预览

导读   数据分析平台作为企业内部数据价值变现的重要载体，在企业数字化进程中发挥着重要作用。企业数据需求的复杂性以及当前平台存在使用高门槛、口径不统一、需求响应不及时等问题，使得分析平台价值体现受到影响。如何解决这些挑战，成为业界普遍关心的议题。我们融合 Chat BI 与 Headless BI，构建了新一代数据分析平台，为用户提供了更高效、更智能的数据分析服务和体验。 本次分享主要内容包括以下几大部分： 1. 数据分析平台现状 2. 架构演进思考 3. Chat BI 与 Headless BI 融合实践 4. 未来展望 5. Q 分享嘉宾｜罗雷 腾讯音乐 架构师 编辑整理｜李金澎 内容校对｜李瑶 出品社区｜DataFun 01 数据分析平台现状 1.   业务团队痛点 我们从数据分析平台的现状讲起。当前，数据分析主要采用三种模式。 第一种是 SQL 探索式，即数据工程师开发 ………………………………