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RSS订阅原创 HENGSHI SENSE 数据权限相关场景-不同用户订阅同一份报表数据内容相同
在大型全国连锁店中，数据分析师需要创建一个统一的报表，展示公司日常运营情况，并确保所有用户查看时数据内容一致。为此，分析师需新建数据集，并确保在数据创建过程中不使用用户属性进行筛选，以避免不同用户看到不同数据。在HENGSHISENSE系统中，分析师应将应用模式设置为应用所有者或数据集所有者，确保所有用户看到的数据内容与分析师一致。通过创建本地文件、数据连接和SQL查询数据集，并搭建仪表盘看板，分析师可以成功分享统一的报表给团队成员，确保数据展示的一致性。
2025-05-15 15:34:07
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原创 衡石科技的HENGSHI SENSE 嵌入式数据分析场景解决方案（大礼包）
HENGSHI SENSE 提供了强大的嵌入式数据分析解决方案，本文将详细介绍各种功能和集成选项。
2025-05-15 15:23:54
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原创 实战：衡石科技的API 服务最新解析和操作手册详解（万字干货）
API服务允许用户通过API接口访问系统中的数据，用户可以通过API管理角色获得管理权限。API服务页面展示系统中所有已发布的API，用户可搜索、过滤并查看API详情，包括基本信息、调用URL和请求参数，并进行测试。API管理页面支持用户创建和管理四种类型的API：聚合数据API、明细数据API、自定义查询API和注册API，用户可对API进行发布、授权、限流和监控等操作。聚合数据API用于获取数据分析后的图表结果，创建时需填写基本信息并配置请求参数，测试通过后可发布。明细数据API用于获取数据集中的字段信
2025-05-15 11:39:12
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原创 如何快速入门-衡石科技分析平台
本文提供了关于如何创建和管理衡石分析平台账号的快速指南。首先，通过访问特定IP和端口创建管理员账号，随后使用该账号登录系统。管理员首次登录时，系统仅显示首页和系统设置模块，需通过用户管理添加其他角色账号，如数据分析员。创建用户时，需注意用户名的大小写不敏感，且每个用户最多可在10个设备上登录。数据分析员可登录系统，创建数据集和仪表盘，进行数据分析和报表生成。此外，文章还简要介绍了HENGSHISENSE的功能模块，包括环境安装、数据管理和数据分析等。
2025-05-15 11:28:10
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原创 高并发场景下的BI架构设计：衡石分布式查询引擎与缓存分级策略
当企业不再因技术限制而妥协分析深度与实时性时，数据才能真正赋能业务创新。衡石HENGSHI SENSE通过分布式架构与缓存分级策略，证明了高并发场景下依然可以兼顾速度与智能——这不仅是技术的胜利，更是数据驱动决策范式的进化。
2025-05-12 20:47:44
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原创 BI PaaS化实践：衡石如何通过可插拔数仓加速企业数据湖仓一体？
新一代BI平台，如衡石科技的HENGSHISENSE，通过弹性架构和数据治理革新，解决了传统湖仓一体架构面临的挑战。这些挑战包括数据孤岛、资源弹性不足和分析逻辑与存储的强耦合问题。HENGSHISENSE采用可插拔数仓和统一语义层设计，支持多种数据引擎的动态路由和混合执行引擎优化，实现了数据存储的灵活扩展和分析逻辑的稳定复用。此外，平台提供了细粒度的权限控制和指标血缘追溯功能，增强了数据治理能力。通过这些技术创新，HENGSHISENSE在零售、制造和金融等行业中实现了显著的业务价值，如提升分析效率、降低成
2025-05-11 14:20:41
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原创 动态语义解析在BI场景的挑战：衡石ChatBI的高并发查询与分布式架构设计
在大模型技术的推动下，对话式商业智能（ChatBI）正逐渐成为企业数据消费的核心入口。衡石科技的ChatBI通过动态语义解析技术和混合分布式架构，成功解决了高并发场景下的性能与准确性平衡难题。本文从技术挑战、架构设计和行业实践三个方面进行了深度剖析。首先，动态语义解析技术通过预定义的指标语义层（HQL）实现业务意图精准映射，准确率提升至80%以上。其次，分布式架构设计围绕弹性扩展与资源隔离展开，分为自然语言理解层、查询路由与执行引擎、数据安全与治理层以及可视化与交互层。最后，行业实践表明，ChatBI在金融
2025-05-11 13:08:06
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原创 企业级数据安全实践：ChatBI的多源异构治理与OLAP查询加速方案
在数字经济时代，企业数据资产的价值挖掘与安全防护日益重要。衡石科技推出的ChatBI通过自然语言交互与AI驱动的智能分析，提供了一个涵盖数据安全、多源异构治理和OLAP查询加速的完整解决方案。ChatBI构建了多层次安全体系，确保数据从传输到决策的全链路防护；通过统一语义层和异构数据接入，打破数据孤岛；并利用索引优化、并行处理等技术实现OLAP查询加速。该技术已在零售、金融、制造等多个行业实现深度应用，显著提升了决策效率和业务洞察力。未来，ChatBI将进一步探索多模态交互、自动化决策和边缘计算，推动企业智
2025-05-11 12:05:44
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原创 自然语言处理与BI融合实战：ChatBI动态语义解析技术架构剖析
在数字经济时代，数据价值挖掘与智能化决策成为企业数字化转型的关键。传统商业智能（BI）工具因技术门槛高、交互复杂等局限性，难以满足需求。ChatBI作为自然语言处理（NLP）与BI融合的创新产物，通过动态语义解析技术，实现了“机器适应人”的自然交互模式，降低了数据分析门槛。衡石科技ChatBI通过三层技术架构（自然语言理解层、查询转换层、分析引擎层）和指标中台、AICopilot等创新实践，推动了零售、金融、制造等场景的智能化落地。尽管面临语义歧义性、小样本学习等挑战，随着大模型技术与垂直领域知识的融合，C
2025-05-11 11:59:28
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原创 衡石科技使用手册-指标分析看板搭建详解
除了公共的时间过滤器外，系统支持自定义维度过滤器，可以添加业务指标中的维度信息作为过滤器。如图所示，点击图中“+”显示看板中所有维度信息，选择需要添加的业务指标的维度，设置过滤选项。提示自定义维度过滤器只对维度对应的业务指标的图表生效，对其他业务指标图表不生效。
2025-04-28 14:56:20
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原创 衡石分析平台手册-可视化创作之报表应用
集成了 Excel 丰富且强大的报表编辑功能，实现布局复杂、计算复杂的中国式报表， BI+报表的无缝配合，满足大部分用户需求。为了满足中国式报表重度用户，推出了报表应用，进一步降低报表使用门槛。应用可由多个报表组成，每个报表新建的界面即是复杂报表的操作界面，用户可直接进行报表操作，拖拽分析数据。
2025-04-28 13:49:59
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原创 什么是 HENGSHI SENSE?
定义数据模型的目的归根结底是灵活性，这也是 BI 平台最重要的能力之一。业务对于明细数据在多维度上的统计和不同聚合层次上的计算需要满足在响应速度和灵活性两个方面的最佳平衡，数据模型的支持能最大程度降低在实际数据查询发生前做计算的范围，减少在物理层面的数据复制和搬运。随着数据引擎的性能一路提升，模型的重要性也变得更加重要，没有强大的建模能力相当于浪费了大数据技术发展以来各数据引擎平台的创新成果。
2025-04-27 16:18:47
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原创 衡石科技：HENGSHI SENSE 数据权限解决方案
本方案主要讲述 HENGSHI SENSE 的数据权限方案，即在 HENGSHI SENSE 系统中，通过同步企业内部的人员属性和组织架构等信息，实现企业内部的每一个用户对于业务数据的读取权限。本方案的的预期读者为：HENGSHI SENSE 的设计和开发人员、HENGSHI SENSE 的企业客户开发人员。其中没有映射的字段 auths，leaderId，position 自动保存到用户属性中，按照。那么根据权限过滤后，用户 U 可见的数据仅为 C，CC1，CC2的数据。
2025-04-27 16:15:56
933
原创 最佳实践-手把手教你衡石科技HENGSHI SENSE 系统初始化及后续操作（附带详细图文）
系统安装成功后，初始状态如下图所示，需要先创建一个系统管理员：输入用户名、邮箱以及密码，点击创建，系统管理员账户创建成功。系统管理员创建成功后，页面跳转至登录页面，如下图所示：输入已经创建的系统管理员的用户名或邮箱、密码，点击登录登入系统。
2025-04-27 16:02:39
941
原创 最佳实践-HENGSHI SENSE 可视化创作中如何引入数据集市的成果
Fusion 数据集内数据与 A、B 数据集无任何重合：D 用户对 A、B 数据集所在的数据连接中的表的权限不一致导致关联后，数据集内数据与 A、B 数据集数据完全不重合；在已创建数据集的基础上，通过数据聚合来创建的数据集，从原本的数据集中，只选择关注的字段生成新的数据集，适合对列较多的数据集进行“数据分析”。不同用户在数据包中创建数据时，均使用自己在数据连接上的数据权限，不同用户在查看、使用数据集时，按照数据集作者的权限获取数据。当需要将多个数据集的数据汇总到一个数据集中，可以使用数据功能。
2025-04-27 15:49:21
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原创 从指标定义到可视化：基于衡石指标平台的全链路数据治理实战
在实际业务场景中，我们经常会遇到以下问题：同一指标在不同部门有不同的定义和计算方式指标口径频繁变动导致历史数据无法对比指标计算逻辑不透明，难以验证准确性通过衡石指标平台实现从指标定义到可视化的全链路数据治理，企业能够建立统一的数据语言，提升数据质量，加速分析洞察。这不仅解决了当前的数据管理难题，更为未来的数据智能应用奠定了坚实基础。数据治理是一项持续的工作，需要技术工具、组织流程和人员能力的协同推进。希望本文的实战经验能为您的数据治理之旅提供有价值的参考。
2025-04-24 16:54:07
810
原创 嵌入式BI开发指南：如何通过衡石API将分析能力集成到业务系统？
嵌入式BI（Embedded Business Intelligence）是指将数据分析、可视化、仪表盘等功能直接嵌入到企业现有的业务应用程序中，使终端用户在不离开系统的情况下完成数据探索和决策支持。解决方案通过灵活的API和SDK，帮助企业将数据分析能力深度集成到业务系统中，提升数据驱动的效率。无论是简单的iframe嵌入，还是复杂的交互式集成，衡石均提供了完善的技术支持。的嵌入式BI解决方案，详细介绍如何通过其开放API，将BI能力无缝集成到业务系统中，并提供关键代码示例和最佳实践。
2025-04-24 16:11:36
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原创 衡石ChatBI：依托开放架构构建技术驱动的差异化数据服务
在当今数字化浪潮中，企业对数据价值的挖掘和利用需求日益增长。BI（商业智能）工具作为企业获取数据洞察的关键手段，其技术架构的创新与发展至关重要。衡石科技的Chat BI凭借其独特的开放架构，在BI领域脱颖而出，为企业打造了差异化的数据服务，成为技术驱动数据价值释放的典范。
2025-04-22 21:59:49
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原创 ChatBI产品定位揭秘：辅助工具还是业务助手？一文带你理清思路
这一趋势催生了ChatBI市场的爆发式增长，但各厂商对"ChatBI"的定义却大相径庭。衡石科技CTO赖林华指出："当前市场上打着ChatBI旗号的产品，实际上遵循着完全不同的技术路线和产品哲学。ChatBI的产品定位选择，本质上是企业数据战略的体现。衡石科技CTO赖林华强调："当70%的决策依赖数据时，企业需要的不是最炫酷的技术，而是最可靠的洞察。，从技术架构、适用场景和实现路径三个维度，为企业选型提供清晰的决策框架。典型案例：衡石服务的某全国性连锁零售企业。
2025-04-22 18:58:49
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原创 衡石科技ChatBI--飞书数据问答机器人配置详解（附具体操作路径和截图）
飞书登陆衡石的用户默认只有查看权限，而且对数据包默认是不可读的，可以把数据包的“查看者”权限授权给 ALL_USERS 用户组，这个方式比较快捷，控制的粒度比较粗。还可以通过用户属性设置权限。在刚创建的飞书应用设置页面“凭证与基础信息”部分，复制 App ID，App Secret 信息并保存起来，后续需要在衡石系统中设置问答机器人中用到。在飞书企业自建应用管理中创建应用，设置logo，名称，描述等信息，点击“创建”完成创建。在刚创建的飞书应用设置页面“权限管理”部分，添加权限，需要的权限列表见下表。
2025-04-21 16:46:20
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原创 衡石chatbi SDK 集成详解（附具体代码）
如果您想自定义 AI 助手的样式，可以通过以下 CSS 代码实现：css/* 示例： 使用 css 批量自定义皮肤样式 */// 这是系统整体的品牌色/* 设置 AI 助手对话框根元素样式 */// 按需设定top: 10vh;/* 设置 AI 助手 标题 元素样式 *//* 设置 AI 助手 对话区域 元素样式 *//* 设置 AI 助手 消息 元素样式 *//* 设置 AI 助手 消息下方 ICON 操作 元素样式 */
2025-04-21 16:41:37
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原创 衡石chatbi如何通过 iframe 集成
iframe 集成方式是最简单的一种，您只需要在您的 HTML 文件中（或 Vue/React 组件中）添加一个 iframe 元素，并设置其 src 属性为 AI 助手的 URL。
2025-04-21 16:36:33
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原创 衡石 ChatBI 用户手册-使用指南
衡石 ChatBI 是一款融合了 AI 技术的智能数据分析工具，旨在为企业业务人员提供直观、高效的数据交互体验。通过自然语言处理技术，用户可以直接与数据进行对话，快速获取所需信息，从而为业务决策提供有力支持。此外，衡石 ChatBI 支持私有化部署，确保企业数据的安全性和隐私性。
2025-04-21 16:33:28
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原创 解码ChatBI生态：从产品定位到实现路径，揭示AI如何重塑业务决策
然而，尽管它们共享“ChatBI”这一技术名词，背后的产品逻辑却大相径庭。三个维度，解码ChatBI生态的底层逻辑，并探讨AI如何真正成为业务决策的“神经末梢”，而非空中楼阁式的技术畅想。Gartner预测，到2026年，60%的企业将采用自然语言交互作为主要分析界面。的商业务实路线，企业如何穿透技术迷雾，选择真正适配自身需求的ChatBI方案？：在OA、CRM等业务系统集成ChatBI API，实现“在哪工作，在哪分析”：在3-5年内，Chat2Metrics仍是企业落地ChatBI的更优选择。
2025-04-21 16:30:37
1066
转载 雷锋网专访｜对话衡石科技刘诚忠：AI时代，BI产品的新变
大模型出来之后，可以说语义层能力更有用武之地，不需要大模型把自然语言翻译成SQL那么底层的语言，只需要翻译成中间语义层的语言即可，这对大模型提出的要求更低了。不管这个模型是不是开源的，Chat BI把query给它，它以语义层的语法返回，由BI平台再翻译成SQL，完成对数据的查询，把聚合的结果反馈给客户。作为新一代BI公司，衡石在产品构建阶段对已有的BI产品进行了调研，从微软Power BI和Looker的经验中发现语义层是BI产品数据分析能力的基础，决定将工程团队的精力集中在加强语义层能力上。
2025-04-15 21:34:20
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原创 技术视角下的 ChatBI：不同业务场景下如何选择最优技术形态
近年来，随着大语言模型（LLM）和自然语言处理（NLP）技术的快速发展，ChatBI（基于对话式交互的商业智能分析）正在成为企业数据决策的新范式。相较于传统BI工具，ChatBI 允许用户通过自然语言直接查询数据、生成可视化报表，甚至进行预测分析，大幅降低数据分析门槛，提升业务决策效率。因此，企业在选择 ChatBI 解决方案时，需结合自身业务特点，评估不同技术架构的适用性。，帮助企业降低数据分析门槛，让决策更智能、更高效。未来，随着 AI 技术的持续演进，ChatBI 将成为企业数字化转型的核心引擎。
2025-04-14 17:16:18
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原创 权限管控与数据安全：衡石ChatBot在钉钉中的合规部署指南
在数字化转型浪潮下，企业数据查询正从“专业BI工具”向“自然语言交互”跃迁。衡石ChatBot通过钉钉等企业IM工具，让业务人员以对话方式实时获取数据，极大提升了决策效率。衡石ChatBot与钉钉的合规集成，本质是在**“便捷性”与“安全性”**之间寻找平衡。通过权限分层、数据脱敏、全链路审计，企业既能释放数据价值，又能规避泄露风险。在钉钉“权限管理”中限制API调用权限（如仅开放“消息接收”和“用户信息读取”）；，自动继承钉钉的部门、角色、员工信息，并映射至衡石平台的权限体系。
2025-04-11 15:15:46
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原创 三步落地企业微信数据助手：衡石ChatBot配置全图解
衡石ChatBot的突破性在于——将数据查询能力直接嵌入企业微信对话流，用户只需@机器人提问，即可实时获取业务指标，无需编写SQL或登录BI工具。通过企业微信+衡石ChatBot的集成，企业无需开发即可拥有一个智能数据助手，彻底告别“提需求-等SQL-做报表”的漫长流程。本文将提供全流程技术图解，手把手教你如何在企业微信中快速部署衡石ChatBot，实现“对话即分析”的数据体验。登录企业微信管理后台（work.weixin.qq.com），进入「应用管理」→「自建应用」→「创建应用」。
2025-04-11 14:26:17
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原创 飞书集成衡石ChatBot实战：如何10分钟搭建一个业务数据问答机器人？
创建完成后，进入应用管理页面，记录App ID和App Secret（后续需填入衡石后台）。登录衡石SENSE，进入目标数据包的**「AI功能配置」** → 「ChatBot设置」。点击**「创建应用」**，填写应用名称（如“销售数据助手”）、描述，并上传Logo。填写版本号、更新说明，并设置**「可用范围」**（选择可访问该机器人的部门或成员）。选择**「飞书」，填写飞书应用的App ID和App Secret**。在应用管理页，进入**「添加应用能力」，开启「机器人」**功能。
2025-04-10 21:56:39
607
原创 解码ChatBI技术形态：独立对话框、插件式与IM集成模式的技术优劣
随着大语言模型（LLM）技术的成熟，**对话式商业智能（ChatBI）**正成为企业数据分析的新范式。企业才能真正实现从“数据可见”到“数据驱动”的跨越。未来，随着多模态交互发展，ChatBI或将进一步融合语音、AR等形态，但。本文将深入解析三种技术路线的优劣，并揭示衡石ChatBI的架构设计如何实现最佳适配。：用户需手动输入完整业务背景（如“分析2024年Q1华东销售数据”）在IM中识别群组属性（如“华东销售群”自动限定区域）：在用户工作现场（如CRM、ERP）即时响应。
2025-04-08 15:36:34
988
原创 传统BI在协同沟通场景的短板，衡石ChatBI如何补足？
企业中最有价值的数据需求往往产生于协作沟通过程中。通过将BI能力注入IM这一天然协作场景，不仅解决了传统BI"最后一公里"的触达问题，更重塑了组织的数据消费习惯。智能预判：根据聊天内容主动推送相关数据跨平台协同：打破IM工具间的数据孤岛语音交互：支持会议场景的语音问答最好的数据分析，是让人感受不到分析的存在。衡石ChatBI正通过"隐形"的技术设计，让数据真正成为组织协同的通用语言。
2025-04-07 21:26:05
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原创 衡石ChatBI如何避免成为“技术噱头“而实现真正落地？
当前，AI+BI领域存在一个明显的矛盾：一方面，大语言模型的技术突破让"对话式数据分析"成为可能；只有当ChatBI像水电一样"无形"却随时可用时，才能真正超越技术噱头，成为企业智能化的基础设施。：某零售客户在商品管理页嵌入ChatBI后，采购经理对滞销品的提问率提升400%：在Dashboard中嵌入"智能探索"按钮，用户点击异常指标可直接追问原因。支持追问式分析（例："华北区营收下降"→自动关联库存、客单价等维度）支持自然语言提问（例："@数据助手 上月客户投诉率"）：所有AI生成回答可追溯原始数据。
2025-04-07 16:49:20
832
原创 ChatBI的落地挑战——技术先进≠产品可用
近年来，大语言模型（LLM）的爆发让“对话式BI”（ChatBI）成为行业热点。衡石ChatBI的核心洞察在于：企业不需要“全能AI”，而是需要“恰到好处的智能”。未来方向：随着AI Agent技术的发展，ChatBI或将进一步实现“自主分析-行动建议-业务执行”的闭环，但场景适配性仍将是技术演进的北极星指标。：用户需要手动输入完整业务背景（如“请分析2024年Q1华东区销售额”），而实际场景中需求往往产生于具体看板或业务流程中。：LLM可能混淆“销售额”（财务口径）与“GMV”（运营口径）。
2025-04-07 16:34:17
1017
原创 ChatBI产品形态深度解析：嵌入式BI与大模型的场景化融合实践
据Gartner 2024年报告显示，尽管85%的企业已试点ChatBI技术，但仅23%将其纳入核心工作流。这种落差背后，是大多数产品陷入了**"技术炫技陷阱"**——将大模型对话能力生硬嫁接至传统BI系统，却忽略了企业用户真实的数据消费场景。衡石科技通过**"嵌入式BI+场景化AI"**的融合设计，在金融、制造、零售等领域实现了ChatBI日均活跃率78%的突破。对于技术决策者而言，选择ChatBI解决方案时，或许应该少问"它能做什么"，多问"它该藏在哪里"。："Q3毛利率21.3%（同比-2.1%）"
2025-04-01 19:24:19
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原创 【技术白皮书】ChatBI架构设计：如何构建上下文感知的企业级问答引擎？
企业数据智能才真正完成从"工具"到"同事"的蜕变。：58%的企业因数据泄露风险暂停AI项目（Forrester 2024报告）而非单纯的对话流畅度——因为最强大的AI，往往是用户感受不到存在的AI。：金融/制造等领域的专业术语理解误差率超40%（GPT-4实测数据）"良率"在冲压车间指"公差符合率"，在喷涂车间指"表面无瑕疵率"：71%的跨系统查询因缺乏业务上下文返回错误结果。：SAP/Oracle等ERP的字段级语义映射。：记录完整问答链（用户→问题→数据源→结果）：用5%的标注数据实现80%的准确率。
2025-04-01 19:21:56
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原创 衡石科技HENGSHI SENSE异构数据关联技术深度解析：揭秘5-8倍性能提升背后的“异构过滤“架构
HENGSHI SENSE的"异构过滤"技术通过创新的三层架构设计，在保持数据实时性的同时，实现了跨源查询效率的质的飞跃。对于面临多源数据关联挑战的企业，这种方案提供了比传统ETL和联邦查询更优的技术选择。随着衡石科技持续的技术迭代，我们有理由相信，数据孤岛问题将不再是企业数据分析的障碍。
2025-03-30 22:37:26
1014
原创 企业级ChatBI落地指南：揭示90%准确率的三大支柱
在Gartner定义的"增强分析"成熟曲线上，90%的准确率是商业应用的门槛线。衡石科技的实践揭示：ChatBI的落地不是简单的技术部署，而是企业数据治理体系、计算基础设施与领域知识库的全面升级。当分析误差从18%压缩至0.7%，企业收获的不仅是决策质量提升，更是一种对抗不确定性的核心能力——在数据洪流中锚定真相的精准之力。这或许正是数字化生存时代，企业最珍贵的免疫基因。
2025-03-30 22:34:56
1066
原创 指标即代码：衡石科技如何用指标中台赋能ChatBI精准分析
description="上月消费超500元客户的本月留存情况",标准化计算场景：覆盖从移动平均到队列分析的200+模板动态参数化：支持"近N天""TOP X%"等灵活条件多版本管理：保留指标历史定义满足审计需求就像秦始皇统一度量衡奠定了中央集权的基础，衡石科技的指标中台正在数字经济中扮演着新时代"标准制定者"的角色。当企业能够确保从董事会到一线员工使用的每个数据指标都有明确、一致、可验证的定义时，数据才能真正成为组织的通用语言。
2025-03-30 22:33:17
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原创 指标管理+数仓引擎：衡石ChatBI端到端平台的技术架构深度解析
用户在进行业务指标创建时，可以直接引用对应业务场景的粒度，极大简化了维度等信息的设置过程，使业务指标创建更加方便快捷。腾讯云ChatBI的实践也印证了这种严格校验的必要性，其架构中包含专门的"语义修正器(Semantic Corrector)"组件，用于检查语义信息的合法性，对不合法的信息做修正和优化处理。袋鼠云在类似应用中验证了这种方法的有效性："通过与AI大模型的结合，智能指标AIMetrics可以实现更加智能的指标检索功能...即使用户输入的关键词不完全匹配，也能返回相关的指标"7。
2025-03-28 16:01:29
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原创 深度解析衡石科技HENGSHI SENSE嵌入式分析能力：如何实现3天快速集成
衡石科技HENGSHI SENSE通过"白标UI SDK + 深度API + 微前端"的三位一体嵌入式架构，成功解决了传统分析集成中的品牌割裂、周期冗长、体验不一致等痛点。尊重宿主环境：不强制技术栈，适应各类SaaS架构极简集成哲学：80%需求通过配置即可满足企业级可靠性：从单租户到百万级多租户的平滑扩展对于追求快速交付又需要保持品牌一致性的SaaS企业，HENGSHI SENSE的嵌入式能力提供了行业领先的解决方案。正如某客户CTO的评价："这不仅仅是技术集成，更是产品体验的无缝融合。
2025-03-28 11:37:42
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