DecideX 快速入门指南
概述
本文面向初次使用 DecideX 的企业用户、管理员和实施顾问，介绍如何在 DecideX 中完成从数据接入到智能分析的完整配置。
从 0 到 1 构建一个可被业务用户开箱即用的完整链路，核心分为四步：
- 接入数据源。
- （可选）创建业务本体。
- 创建智能体。
- 使用智能体进行分析。
如果只是想先简单体验产品能力，或快速演示智能体能力，可以在完成接入数据后，直接使用探索菜单中的行业 Agent。
前提条件
开始前，请确认以下条件已经具备：
- 已开通 DecideX 账号，并能进入对应组织空间。
- 当前账号具备创建或管理数据连接、业务本体和智能体的权限。
- 已准备需要分析的数据来源，例如观远 BI 数据集、仪表板或已开通的指标主题。
- 已明确分析场景和目标，并确认数据来源已就位。
- 如果需要接入外部 BI 或业务系统，已获得对应系统的访问授权。
DecideX 会复用 BI 数据权限。如果权限不足，需要先在 BI 中补充相关数据权限。
接入数据
数据接入是使用 DecideX 的第一步。只有把企业已有的数据资产接入进来，后续的业务本体和智能体才能基于真实数据进行分析。
数据接入的作用
数据接入的目标是让 DecideX 能够识别和使用企业现有的数据资产，包括：
- 数据集：用于查询明细数据、维度、指标和字段。
- 仪表板或看板：用于理解已有分析页面和业务上下文。
- 指标主题：用于集中管理可被业务使用的指标。该能力依赖指标中心，需购买并开通指标中心后使用；未开通时，可通过数据集字段、计算字段或业务本体中的指标口径说明来描述指标。
完成数据接入后，智能体可以围绕这些数据回答业务分析问题，例如“本月销售额下降的原因是什么”“哪些商品转化率异常”“最近客户流失风险集中在哪些区域”等。
如何接入
DecideX 通过连接器接入外部数据系统。以观远 BI 为例，需要先完成连接器授权，使 DecideX 能够读取 BI 中的数据集、仪表板和已开通的指标主题。
具体操作步骤，包括进入连接器页面、新增或选择已有连接、完成授权等，详见 连接器 。
接入后的检查项
继续下一步前，建议检查：
- 数据连接状态是否正常。
- 是否能搜索到目标数据集、仪表板或已开通的指标主题。
- 关键指标是否已经在数据集中存在，或能通过数据集字段、计算字段、本体指标口径说明来描述。
常见问题
如果搜索不到目标数据集、仪表板或指标主题，通常需要检查当前账号是否具备访问权限、数据连接是否选择正确。
创建业务本体
接入数据解决的是“分析数据从哪里来”的问题，业务本体解决的是“这些数据在业务上代表什么含义”的问题。
业务本体不是必须配置项。如果只是想简单体验产品功能，可以跳过本章，直接使用行业 Agent 或创建智能体。
什么是业务本体
业务本体可以理解为一份“业务世界的说明书”。
在企业经营中，业务人员通常不会直接围绕数据库字段思考，而是围绕商品、客户、门店、订单、渠道、销售人员、风险、动作、问题场景等业务概念进行分析。
业务本体就是把这些概念用统一结构组织起来，让系统和智能体都能理解业务语义和业务关系。
例如：
- 数据字段里可能叫
sku_name，业务人员说的是“商品”。 - 数据字段里可能叫
pay_amt，业务人员说的是“销售额”或“成交金额”。 - 数据字段里可能有多个转化指标，业务人员关心的是“为什么转化率下降”。
业务本体会把字段、指标和业务表达连接起来，同时定义业务名词之间的因果、上下游关系。
为什么需要业务本体
业务本体主要解决以下问题：
- 统一业务语言：让不同部门对客户、订单、销售额、风险等概念使用一致口径。
- 降低分析门槛：业务人员可以用熟悉的语言提问，不需要理解底层表结构。
- 提升智能体回答质量：智能体不仅知道字段名称，还知道字段背后的业务含义和关系。
- 支持复杂分析：从简单查数升级到风险识别、原因分析、行动建议和经营复盘。
- 沉淀行业经验：把高频分析场景和管理经验固化下来，后续可复用。
业务本体的核心构成
| 名称 | 作用 |
|---|---|
| 对象 | 业务中被分析的主体，例如商品、客户、门店、订单、渠道、销售人员、供应商等。 |
| 关系 | 描述对象之间的业务联系，例如客户购买商品、门店销售商品、订单归属于客户、销售人员负责客户。 |
| 行动 | 业务团队可以采取或已经采取的动作，例如调价、促销、补货、投放广告、跟进客户、调整陈列。 |
| 风险 | 业务中需要关注的异常、隐患或问题，例如销售额下滑、转化率下降、库存不足、客户流失。 |
| 问题场景 | 常见业务分析主题，用于把对象、关系、行动和风险组织到一起，例如商品销售异常分析、客户流失预警、门店经营复盘。 |
创建方式一：通过自然语言创建业务本体
对话式创建适合以下情况：
- 第一次使用 DecideX。
- 业务人员能说清楚业务背景，但还没有整理过本体结构。
- 销售或顾问需要快速搭建演示环境。
对话式创建通过自然语言描述业务背景，由 AI 辅助生成本体结构。具体入口和操作说明，详见 自然语言对话构建业务本体。
创建方式二：手动创建业务本体
手动创建适合以下情况：
- 客户已有明确业务模型，历史上有本体相关内容沉淀。
- 顾问已经完成业务调研，清楚业务对象和关系。
- 需要精细控制对象、指标、关系、风险和行动的表达。
手动创建时，需要依次配置对象、关系、行动、风险和问题场景。具体操作入口和字段说明，详见 手动创建业务本体
创建完成后的检查项
业务本体创建完成后，建议重点检查：
- 是否存在未绑定数据来源的对象。
- 对象是否覆盖核心业务主体。
- 对象命名是否符合业务人员日常表达。
- 关键指标是否能追溯到真实数据。
- 风险是否对应真实经营问题。
- 行动是否能支持后续业务处理和复盘。
- 问题场景是否覆盖高频分析需求。
创建智能体
完成数据接入和业务本体后，就可以创建智能体。智能体是业务用户最终直接使用的分析入口。
什么是智能体
智能体可以理解为一个“懂业务、会用数据的 AI 分析助手”。
普通聊天机器人只能根据通用知识回答问题，但 DecideX 智能体可以绑定企业自己的数据、本体、知识资料和工具能力。这样它回答的就不是泛泛而谈的建议，而是结合企业真实业务数据和业务口径的分析结果。
例如，业务人员可以直接问：本月销售额下降主要来自哪些商品？我怎么做可以改善现状？
智能体会基于已绑定的数据资产和业务本体，理解“销售额”“商品”“本月”等业务含义，并围绕相关数据进行分析。
智能体的作用
智能体可以帮助业务团队完成：
- 用自然语言查询数据。
- 围绕对象、风险和场景展开分析。
- 生成经营复盘、分析摘要或管理层简报。
- 引导用户继续追问，逐步定位问题。
- 沉淀行业或岗位专属的分析方法。
对于业务客户来说，智能体降低了数据分析门槛。对于销售和顾问来说，智能体可以把行业经验、指标口径和分析路径沉淀为可演示、可交付、可复用的能力。
创建方式一：手动创建智能体
手动创建适合以下情况：
- 客户有明确岗位或场景，例如店长助手、商品运营助手、客户经营助手。
- 需要控制智能体回答风格、分析范围和输出格式。
- 需要作为正式交付内容提供给业务团队使用。
手动创建智能体时，需要完成基础信息、角色指令、BI 资产、业务本体、参考文件、对话体验和发布授权等配置。具体操作入口和字段说明，详见 配置智能体。
创建方式二：从探索菜单添加行业 Agent
行业 Agent 是观远基于客户项目和行业经验沉淀的智能体模板。它们通常已经内置某类行业或岗位的分析思路、常见问题和推荐配置，适合快速试用或作为项目起点。
行业 Agent 可以帮助客户更快看到效果，但正式交付前，仍建议根据客户自己的数据、指标口径和业务问题做一次校准。
适合使用行业 Agent 的情况：
- 销售或顾问需要快速演示。
- 客户所在行业已有成熟分析模板。
- 用户希望先体验，再逐步定制。
- 项目初期还没有完全梳理清楚业务逻辑。
安装和校准行业 Agent 的具体操作，详见 Agents。
创建完成后的检查项
智能体创建完成后，建议检查：
- 智能体名称和描述是否容易被业务用户理解。
- 是否绑定了正确的数据集、仪表板或已开通的指标主题。
- 是否绑定了合适的业务本体，业务本体不是必选项。
- 角色指令是否明确说明分析范围和回答要求。
- 预设问题是否符合业务人员日常表达。
- 权限范围是否正确。
- 测试问题的回答是否能体现业务口径，而不是只返回泛泛建议。
使用智能体进行数据分析
完成配置后，业务用户可以通过对话方式使用智能体进行分析，无需输入 SQL 或了解数据表结构。
开始一次分析
完成配置后，业务用户可以通过对话方式使用智能体进行分析，无需输入 SQL 或了解数据表结构。具体操作，包括选择智能体、提问、引用文件、选择连接器和 Skill、连续追问、查看证据链和回答结果，详见 使用 Agent。
对于值得持续观察的分析结论，可以从证据链或回答中创建决策追踪任务，系统会基于当前分析生成基线、指标和改善规则。详见 决策追踪。
可以问哪些问题
建议业务用户从以下几类问题开始：
- 查数类问题：本月销售额是多少？近 7 天订单数趋势怎么样？各渠道成交金额排名是什么？
- 异常分析类问题：本月销售额为什么下降？哪些商品转化率异常？最近客户复购率下降主要来自哪些人群？
- 归因类问题：销售额下降是客流减少导致，还是转化下降导致？哪些门店对整体下滑影响最大？广告 ROI 下降主要和哪些商品或渠道有关？
- 行动建议类问题：哪些商品应该优先补货？针对转化率下降，有哪些建议动作？本周运营团队最应该关注哪 5 个问题？
- 复盘总结类问题：请生成一份本周经营复盘。请总结本次促销活动效果。请用管理层能看懂的方式解释本月业绩变化。
什么样的回答是可信的
在业务分析中，建议关注智能体回答是否具备以下特征：
- 是否说明使用了哪些数据或指标。
- 是否明确分析时间范围。
- 是否区分事实、推断和建议。
- 是否能解释异常来自哪些对象或维度。
- 是否说明当前数据无法回答的问题。
- 是否给出可执行的下一步动作。
如果智能体回答过于笼统，可以继续追问：
- 请说明这个结论基于哪些指标。
- 哪些数据可以证明这个判断？
- 当前结论有哪些限制或需要复核的地方？
常见问题
快速入门过程中常见的疑问，请参考 常见问题。