业务域与语义层
按业务场景划分可查询的数据范围，统一维护指标、字段含义和业务术语。
问数流程
业务人员用自然语言查询数据。系统先确认权限和指标口径，再生成查询，返回数据、图表和口径说明。
指标口径与数据权限
明确销售额、销量、时间周期和区域范围；用户仅查询被授权的数据。
数据权限
密级标注落到库、表和字段，按主体定义可见数据行，并可按用户身份预览实际可见范围。
分析应用场景
围绕生产、发运或经营主题逐步建设问数能力，持续修正高频问题。
设备运营分析助理
OEE、停机、能源等指标散在多套系统。自然语言提问后直查点位数据，返回图表和口径说明，可按维度追因；AI 只负责查询与解释，不直接控制生产设备。
装箱发运查询
按订单、批次查询物流与发运状态，NL2SQL 结合数据结构理解增强，统计结果以图表呈现。
- 问题纠偏
- 沉淀失败案例并持续修正
- 可信结果
- 对已确认结果设置复用规则
- 运营分析
- 持续观察使用情况和问数效果
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问数结果准不准？
准确性主要取决于口径定义。平台通过业务域、语义层、时间规则和问题模板统一口径，上线后用 Badcase 和可信结果机制持续修正。
会不会查到没有权限的数据？
不会越过已配置的规则。权限和密级可以落到库、表、字段和数据行，查询前先识别用户可见范围。
没有数据平台能不能做问数？
可以直接连接业务系统，但数据分散、口径不统一时效果有限。比孚也提供数据平台建设服务，可以先打好数据基础。