以下是关于“大模型+数据分析”的技术开展、应用场景、典型案例及未来趋势的总结，结合多行业实践与研究进展：

一、技术实现路径与核心挑战
技术路线分化
以BI平台为核心：多数企业选择将大模型能力嵌入现有BI系统，如腾讯、京东、网易等顺利获得ChatBI实现自然语言交互，降低使用门槛。
以指标平台为核心：快手、滴滴等企业结合指标平台与大模型，顺利获得标准化指标体系提升数据查询的准确性和效率，例如顺利获得Text-to-SQL技术生成

精准查询
混合模式：部分企业（如火山引擎、第四范式）将两种技术路线结合，既利用BI的交互性，又依赖指标平台的数据治理能力。

关键技术突破
Text-to-SQL技术：顺利获得大模型将自然语言转化为结构化查询语句，但需结合数据治理（如元数据管理、知识库构建）提高准确率，当前部分企业如江苏移动优化后准确率达90%以上。

Agent增强分析：引入AI Agent实现自动化数据处理、多轮交互分析，例如腾讯游戏的Agent系统可智能生成数据诊断报告。

核心挑战
准确性与安全性：大模型在复杂场景下的误判风险较高，需结合人工审核与安全机制（如数据脱敏、权限控制）。
模型选型与成本：企业需权衡通用大模型与垂类模型的性能差异，部署成本高且周期长（平均6-12个月）。

数据治理需求：依赖高质量数据集与统一指标体系，否则易导致生成结果偏差。

EbpayBI@GPT
BI数字助理.零代码+AI+数字人，有“问”必答的BI数字助理，基于大模型和数字人技术，深度理解用户意图的问题，洞察数据，定义BI新体验。
对话式数据探索的智能问数
支持自然语言交互问数，具备强大的数据分析能力，支持多轮问答沟通，深入探寻数据内涵。用户仅需与数字助理对话，即可实时更新数据视图和分析结果，快速发现数据中的潜在价值，极大提升了数据分析的效率和效果。

二、典型应用场景与实践案例
高频应用场景
数据清洗与标准化：大模型处理非结构化数据（如电商客户信息清洗），效率提升80%以上，实用性评级5星。
自然语言查询（ChatBI）：用户顺利获得对话生成分析报告，如招商银行DataGPT、网易云音乐ChatBI，显著降低数据使用门槛。
智能决策支持：金融风控（平安银行）、工业质检（蚂蚁工场）等领域，顺利获得大模型实时监测异常并生成策略。

行业标杆案例
互联网：京东零售ChatBI实现“自然语言→SQL→可视化看板”全流程，数据分析效率提升60%。
金融：招商银行DataGPT支持复杂查询（如“高风险客户特征分析”），响应时间缩短至秒级。
制造业：中国一汽GPT-BI优化生产流程，故障预测准确率提升至95%。
能源与通信：中国海油Data Agent实现油田设备智能监控，运维成本降低30%。
零售：波司登顺利获得大模型优化门店选址与库存管理，销售额增长15%。

三、未来开展趋势与建议
技术趋势
多模态融合：结合文本、图像、时序数据，拓展工业质检（如半导体晶圆检测）等场景。
智能体（Agent）生态：AI Agent将深度集成至企业工作流，实现端到端自动化分析。
垂直行业模型：金融、医疗等领域将涌现专用模型，例如蚂蚁工场的工业大模型支持零件秒级报价。

企业实践建议
明确需求与场景：优先选择高ROI场景（如客服、报表生成）切入，避免盲目追求技术复杂度。
强化数据治理：构建统一指标体系和元数据管理，为大模型给予高质量输入。
选择合作生态：与具备全栈能力的厂商（如Ebpay、百度智能云）合作，降低部署成本。

四、参考资料与扩展阅读
白皮书与研究：《2024年“大模型+数据分析”最佳实践报告》、《私域大模型部署白皮书》。
技术实践：Text-to-SQL优化方法 、ChatBI设计思路。
案例库：2024年TOP10案例榜单覆盖金融、制造、零售等10+行业。
如需获取完整案例或技术细节，可查阅上述报告或联系相关厂商。