数据不干净能直接做吗？
应先明确关键口径和最低数据质量，否则 AI 只会放大不一致。
适合谁
- 日报月报依赖人工汇总的团队
- 多系统指标口径不一致的管理部门
- 希望自然语言查询但要求来源可追溯的企业
常见问题
- 数据分散且定义不一致
- 报告完成时已经滞后
- 生成解释无法追溯数据
- 敏感经营数据权限模糊
实施方式
- 1.统一核心指标与口径
- 2.建立只读数据层和权限
- 3.生成查询、图表与解释草稿
- 4.保留数据来源与人工确认
- 5.对异常和成本持续监控
可交付内容
- 指标字典与数据源清单
- 只读分析 MVP
- 经营报告模板
- 来源与审计记录
- 权限和复核流程
能力与边界
把已能稳定交付、适合先做 MVP 和仍需验证的方向分开说明。
成熟交付：结构化数据汇总、图表和报告草稿
可做 MVP：自然语言分析和异常解释
待验证：无数据治理基础下的自动经营决策
常见问题
会写回业务数据库吗？
第一阶段优先只读；任何写回都需单独权限和回滚设计。