2000积分，阿里云保温杯*10
2026年6月，Gartner 发布最新《分析与商业智能平台魔力象限》报告，阿里云 Quick BI 第 7 次入选，位居挑战者象限最前列 —— 这也是中国唯一且连续7年上榜的 ABI 产品。Gartner 在报告中明确指出，Quick BI 正从传统分析工具转向 AI 驱动智能体平台，帮助企业从「看见数据洞察」进一步走向「驱动业务行动」。
不同于传统BI的拖拽搭建 → 看报表模式，Quick BI 将交互方式彻底升级为对话式分析与行动闭环：业务人员用一句自然语言，就能完成从取数、解读、深度分析到行动建议、一键成稿的全流程。
业务分析与行动
面向业务运营人员，通过超级对话框统一入口，实现"取数 → 解读 → 多轮深入 → 行动建议 → 一键生成报告/PPT"的完整链路。例如你问一句"上周各渠道新客首购转化率如何？"，QBI 不仅返回数据趋势对比，还会主动标注关键变化、定位贡献因素，并建议下一步运营动作，最终将结论一键转为可分享的报告。
指标跟踪与订阅
面向分析师和管理者，通过对话生成可二次编辑、数据实时刷新的动态报表，支持灵活微调图表与口径并沉淀为周期跟踪看板。搭配每日订阅功能，系统定时自动生成推送并附 AI 解读与异动预警，同时支持行/列级权限管控，确保数据安全可控。
● 智能分析与行动闭环：AI驱动深度分析、技能驱动行动、数据条件自动触发，不止于回答问题，更能推动业务落地
● 企业级数据治理：字段级权限管控、知识分层管控，数年企业服务能力打底
● 开放平台架构：多模态数据接入、多模型可切换、Skill与API开放，灵活适配不同企业技术栈
● 越用越聪明：个人对话历史自动转化为分析思路，组织知识沉淀为企业 wiki 共享流通，形成「使用即沉淀」的知识飞轮
本期话题：体验 Quick BI（30 天试用链接） 后，分享你的动手实践感受和建议。
帮助文档：https://www.aliyun.com/product/quick-bi
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本期奖品与规则
● 截止日期：07月17日 23:59，会从中选出 10 个优质回答获得阿里云保温杯。
● 优质回答定义：
○ 原创内容：如有参考，一律注明出处，回答非 AI 生成。
○ 言之有物：不视字数多，展示实践的过程中真实产生的思考与困惑。
○ 图文并茂：实践是检验真理的唯一标准，试用截图将有加分。
● 注：楼层需为有效回答(符合互动主题)，灌水/同人账号/复制抄袭/不当言论等回答将不予发奖。阿里云开发者社区有权对回答进行删除。获奖名单将于活动结束后 5 个工作日内公布，奖品将于 7 个工作日内进行发放，节假日顺延。奖品发放后请中奖用户及时关注站内信并领取兑换，若获奖名单公布后的7天内未领取则默认放弃领奖，逾期将不进行补发。
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在数字化转型浪潮中，BI工具已成为企业数据驱动决策的核心引擎。Quick BI作为阿里云旗下的全场景数据消费平台，以其"让业务决策触手可及"的理念在市场中占据一席之地。通过Quick BI可以让企业的数据资产快速的流动起来，通过BI和AI结合挖掘数据背后的价值，加深并加速在企业内部各种场景的数据消费。
1、针对个人或者企业认证的用户，可以申请一个月的免费试用。进入Quick BI的[阿里云官网]
2、然后提交订单，支付成功就可以试用了。
3、如果您的账号之前已经试用过Quick BI，可以单击产品界面上的在线咨询服务。
1、正式使用时，Quick BI中的数据一般通过连接对应数据源获取。可以使用官方的示例数据。
也可以在kaggle上找到测试的数据源。
2、登入Quick BI，进入工作台，创建一个新的工作空间。
3、点击新建的工作空间，找到数据源模块，新建数据源，这里支持很多种数据源(本地文件、数据库、应用服务、API数据)，我们选择本地文件。
4、确认上传
5、创建成功。
6、新建数据集，数据集是Quick BI数据分析的直接来源，后续的可视化分析、智能分析等模块都依赖数据集提供的数据。
7、可以查看数据预览。
8、若字段类型不正确，可以在字段类型中进行调整。
9、同时这里也可以新建字段。
10、修改完成之后，点击右上角的保存，那么数据集就创建成功了。
现在让我们用BI工具中最常用的可视化模块——仪表板，来搭建出实用又漂亮的数据报表吧。
1、进入工作空间，选择仪表盘，然后新建空白仪表盘。
可以查看Quick BI提供的图表组件和各类控件，可以用拖拽的方式把所需的组件添加到仪表板中。
2、在这里选择交叉表。
3、把组件拖拽到仪表板中后，自动弹出右侧的组件配置区，选择之前建好的数据集。
4、把交叉表所需的字段，拖拽到字段配置面板对应的“行”、“列”区域中，然后点击更新，查看效果。
5、修改下数字展示格式。
这样数据展示更可读。
6、可以看到，表格的基本结构已经就绪，接下来我们进行更具体的调整。首先，让我们给“ Region”字段配置一个钻取能力，使得预览时可以通过点击交互来查看每个国家下的公司情况。
因为开启了自动联动，需要在弹窗中选择如何触发钻取，按下图默认选项点击确定即可。
需要手动把Country维度拖拽到Regin下才可以。
可以看到，字段配置面板已出现了钻取配置，点击更新查看效果。
7、接下来我们进行表格总小计的配置，来显示各Region全部公司收入的小计数据，
在“列汇总”中，打开“列小计”，选择汇总维度为“Region”，汇总方式自动，点击“更新数据”。
打开“行总计”来对Industry数据进行汇总，点击更新数据。
8、让表格可以展示高亮，配置条件格式。选择Revenue字段。
9、此外，勾选“条件格式对汇总数据生效”即可。如此，条件格式的配置就完成了。
10、最后，我们来调整下图表的样式，在“表格基础样式”中，选择“线框”主题，然后配置自定义主色系为绿色。
配置完成点击右上角“保存并发布”按钮。
11、如下图所示呈现的效果：
1、Quick BI【模板市场】提供有大量成熟、好用的各类模板供选择。可以尝试找到适合自己业务的模板，直接应用并一键替换其中的样例数据，高效完成可视化分析设计工作。
2、在这里选择，地图最佳实践，一键应用。
3、替换数据集。
4、字段若不匹配，无法进行替换。
5、可以通过选中每个图形组件，来替换数据源，然后再来调整字段。
也可以自己增删组件，很灵活。
6、配置好之后点击发布，来看看效果。
更多的模板值得深入探索。
大模型时代，Quick BI也进化出了强大的智能化功能——智能小Q助手，可以帮助客户用对话的方式查询想要的数据，或者帮助搭建和美化报表。
1、首先在数据集编辑页面，打开高级配置——智能问数。
2、添加问数权限。
3、在问数界面选择ESG财务数据，然后进行提问。
4、选择数据集后，可以先点击数据集标题，在右侧弹窗中预览一下数据集，帮助我们了解下这份数据的基本信息。
5、可以和小Q进行交互对话，小Q的回答会包含文字结果和数据卡片，可以在其中进行二次操作，比如切换图表类型。
6、下面也会列出一些可能的追加问题。
7、还可以选择不同的模型进行推理及解读。
选择深度思考和深度洞察之后再提问。
1、现在来尝试用智能小Q来帮我们搭建报表。在创建仪表盘处输入如下指令。
LLM响应失败，需要按照规定的格式来。
2、重新提问下。
这下就生成了图表。
3、可以进一步交互来对图表进行调整。
4、最厉害的地方还支持撤销功能。
5、不过要一次性在仪表盘中创建多个图表，似乎效果不太好，还需要手动去选择数据。
6、可惜数据大屏暂时还不支持小Q搭建。
我是一个运维开发工程师，平时会使用的Grafana去展示数据，通过体验quick BI，感受到了其在数据分析展示上的强大。以下是几点感受：
1、可以支持多种近百种数据源，包括本地文件、各种数据库、应用服务及API数据，极大地简化了数据准备流程。对于运维场景中的日志分析、性能监控数据，可快速导入并进行结构化处理。
不过本地文件目前只支持csv、xlsx、xls格式，不支持JSON格式，日常中有些运维日志就无法去导入数据了。
2、平台提供直观的字段映射界面，支持自动类型推断和手动调整，配合内置的清洗工具，能有效提升数据质量。对于运维数据中的时间戳、状态码等关键字段，处理起来尤为高效。
但在体验过程中，有个钻取功能，文档显示开启钻取之后，省和市就自己关联，但我实际情况是需要拖动过去，不知道是不是文档中间省略了什么步骤，还是有什么特别配置。
3、仪表盘交互性特别好，支持各种组件的选择，支持基于阈值的异常值高亮，智能小Q中图表可以实现，但柱形图不太行。
4、智能小Q在开启的时候，提示字段质量评估失败，这里应该提示下都是哪些字段有什么问题，这样方便进行修改，当前的情况下不知道怎么处理。
在智能搭建时，输入有固定的词才能触发效果，按照自己的语言，有时候达不到想要实现的内容，感觉不太灵活。每次都要去找下指令，这里是否能优化下。
要一次性在仪表盘中创建多个图表，似乎效果不太好，还需要手动去选择数据，无法自动创建好。
此外暂不支持直接通过小Q搭建数据大屏，这个不知道有没有规划。手动构建大屏，发现没有世界地图可以选择。
5、场景模板中都是针对业务类的展示，没有运维类的数据分析。是否能增加下设备监控、网络拓扑等运维特有场景的支持， 适合中小规模运维团队进行日常监控、故障排查和汇报。
Quick BI与小Q助手的组合为业务分析展示提供了高效的“数据-洞察-协作”闭环，未来在场景化和智能化上的持续优化，有望进一步释放企业生产力。
聊到 Quick BI 的对话式分析，我想从两个角度分享一些真实的使用体会——一个是"对话能不能真正替代拖拽"，另一个是"落地过程中那些文档没写但一定会遇到的事"。
Quick BI 的智能小 Q 我断断续续用了大概三周，最直观的感受是：它在解决一个很实际的问题——让业务同学敢自己碰数据了。
我们团队之前的数据 workflow 是这样的：
业务同学觉得数据不对 → 提工单给数据分析师 → 排期2-3天 →
分析师跑SQL出报表 → 业务发现还有别的维度想看 → 再来一轮
这个链路里最大的成本不是 SQL 本身，而是上下文传递的损耗。业务说"转化率好像降了"，分析师理解成"整体转化率"，业务其实看的是"新客首单转化率"——一来一回至少半天。
智能小 Q 的对话式交互在这个环节的价值比我想象的大。业务同学直接在对话框里问：
"上周各渠道新客首购转化率怎么样？"
"哪个渠道跌得最多？"
"那个渠道是哪个品类的投放？"
三句对话下来，数据就摸透了，不需要经过分析师这个"中间层"。对于中小团队来说，这直接省掉了一个分析师排期的等待时间。
但这里有一个很实际的体会：对话式 BI 好不好用，很大程度上取决于数据模型的组织质量。 如果底层的字段命名不规范（比如 col_001、col_002），或者业务口径不清晰，AI 再强也没办法准确理解"首购"和"首单"是不是同一个概念。换句话说，Quick BI 的 AI 能力会倒逼团队把数据治理做好——这本身也算是好事。
1. 多轮对话的上下文保持能力
我试了一个比较复杂的场景：先问"上个月华北区的销售额"，然后追问"和华东区比呢"，再问"那去年同期的数据呢"。大模型的上下文理解做得不错，能正确地把"和华东区比"理解为"上个月华北 vs 华东"，而不是重新解释。这个在传统 BI 里需要层层下钻的操作，对话里三句话就完成了。
2. 一键解读的质量超出预期
一键解读这个功能初看像是"锦上添花"，但实际用下来发现它真的有用。它不只是简单汇总数据，而是会主动标注异常点。比如看板上有个月的数据突然下跌，它会说"X 指标在 3 月出现明显下滑，主要原因是 Y 渠道的投放暂停，建议关注恢复节奏"——这个"自动定位原因"的能力在很多场景下能帮分析师节省大量排查时间。
3. 报告生成的质量还有提升空间
小 Q 报告一键生成的报告初稿可用度大概在 60%-70%。排版和结构没问题，但具体的数据解读部分有时候会偏笼统，需要人工调整。不过考虑到它是从对话内容直接生成的，这个起点已经比从空白文档开始写快多了。我更倾向于把它当成"报告初稿生成器"来用，节省搭框架的时间。
之前也用过一些传统 BI 工具，对比下来 Quick BI 最大的差异在于 交互范式的转变：
| 维度 | 传统 BI | Quick BI 对话式 |
|---|---|---|
| 数据探索路径 | 拖拽 → 选维度 → 选指标 → 看图表 | 自然语言 → 即时反馈 → 多轮深入 |
| 入门门槛 | 需要理解维度/度量概念 | 会说业务语言即可 |
| 复杂查询 | 支持（但操作路径长） | 支持（依赖数据模型质量） |
| 报告产出 | 手动搭建，耗时较长 | 一键生成初稿，二次编辑 |
| 团队配合 | 分析师为中心 | 人人都能自助 |
Quick BI 目前的对话式分析更适合"已知问题"的快速取数和解读场景：你大概知道要看什么，用对话快速拿到结果。对于"未知探索"场景——比如完全不知道数据长什么样、想通过自由探索发现异常——目前还是拖拽模式更顺手。期待后续版本在"主动发现问题"的智能化上继续深入。
另外，如果能支持在对话中直接引用多个数据源做关联分析（比如 CRM 数据 + 广告投放数据 + 客服会话数据），那就更贴合实际业务场景了。不过这个可能不只是 BI 的问题，还涉及到数据中台的建设水平。
总结：Quick BI 的对话式分析不是在"取代分析师"，而是在"放大分析师"。它把那些重复性的"取数 → 做表 → 解释"的工作自动化了，让分析师可以把精力放在更有价值的深度分析和业务建议上。对于还在观望的团队，建议选一个具体的业务场景（比如"周报自动生成"）先试点体验，比全面铺开更容易看到实际效果。
刚了解到这个问题，想说两句。
我们公司同时采购了FineBI和QuickBI，这两个BI确实侧重点不太一样，我总结了一下差异：
| point | QBI | FineReport+FineBI | |
|---|---|---|---|
| 大模型结合能力 | 结合大模型降低数据报告入门门槛，可以快速生成报告 | 目前只有部分AI辅助功能 | |
| 大屏效果 | 开发速度快，有很多现成组件，快速开发 | 整体还原性较高，支持js指令修改各种样式,但是速度较慢 | |
| 传统报表展示 | Quick BI电子表格，支持多级表头、表头合并，多级浮动、分组、斜线表头、多表体等自由、复杂的报表样式 | 复杂报表可以用finereport快捷配置 | |
| 数据填报录入 | 类似低代码平台，能力较为定制 | 可以根据表样设计填报报表 | |
| 权限管理模式 | uickbi的权限管理模式，更适合敏捷项目团队【跨组织】进行产出内容。资源共享 | 可以操作复杂的多层级权限架构；并可授权次级管理员参与系统管理【适合集团、分公司管理方式】 | |
| 钉钉集成 | 结合钉钉集成，推送方式更多样 | 只支持推送文件和链接 |
初步体验
QBI 更注重新用户群体的体验，使用大模型可以大幅度降低使用门槛；比较适合大屏快速开发场景，复杂钉钉推送报表，阿里系数据源加速，跨团队项目内看板。
相对于开发人员来说，QBI更像是敏捷开发，有很多轮子，适合快速迭代。
QBI版本
QBI的首页
QBI与传统的BI不同的地方是，智能化占很大篇幅，智能小Q是AI的入口中心，摆在一级菜单，是十分重要的功能。
智能小Ｑ的功能十分丰富，包括、小Q问数、小Q解读、小Q洞察、小Q报告小Q搭建等功能。
深度体验：三个让我印象深刻的点
1.能够通过自然语言取数和解读
我们有一个看板，分析各个项目的状态；
我问的第一个问题：“异常最多下项目是哪个？”，分析的很准确。
我又问了一个相对复杂的问题：“这些项目都有哪些周次发生异常了呢？原因可能是什么？”
从汇总、由浅及深的原因推测，到最终的总结和建议，有理有据，切中要害。
2.一键解读
一键解读也是非常有用的功能，可以自动分析看板内所有的数据，生成出重要信息的摘要和应对方案。
3.告警设置
QBI也可以很方便的进行告警的设置。
总的来说，QBI正在重新定义BI的交互范式，即从“人适应工具”变成“工具理解人”。它不是要取代分析师，而是让大部分的常规分析需求可以通过对话快速解决，让分析师把精力聚焦在更有价值的的深度洞察上。
对于还在用传统拖拽式BI的团队，建议试用体验一下这种“聊数据”的工作方式，效率提升是肉眼可见的。
Quick BI 给我的感觉不仅仅是一个报表工具，它更像是一个企业级的数据大脑。它通过 AI 技术将数据分析的门槛降到了最低，让业务人员也能成为“分析师”。Quick BI 最吸引我的是其对话式分析（ChatBI）能力。这不仅仅是简单的 Text-to-SQL，更像是一个懂业务的数字助理。它正在试图打破人与数据之间的技术壁垒，让数据分析回归业务本质。