【2026智数先锋AI创新大赛】数据平台全链路智能运营AI看板+Agent解决方案

数据全链路守护者联盟

64.9 万年度直接节约

90→15 min故障定位耗时

89 分平台健康得分

100%血缘关系可视

本作品服务于公司统一数据平台，支撑 20+ 业务域、1200+ 业务人员、5000+ 在线数据资产——让『看不见、看不准』的平台健康度变成管理层一眼可掌握、可下钻的运营底座。

「（健康得分口径：初始 62 → 中期 67.4（九思测评）→ 当前 89，随治理推进持续上升）」

从「人工被动运维」到「AI 主动自治管理」

 

团队介绍

本作品由三位兼具数据平台运营经验、业务分析能力与精益制造视角的数据分析师联合打磨，三人分工互补、协同推进。

 

任

 

任榕榕（任逍遥）队长 · 指标体系统筹

负责整体指标体系统筹与看板初步样式输出，从公司统一数据平台视角出发，构建覆盖全链路运营的可视化底座。

马

马静（余甘）组员 · 业务场景设计

负责从业务角度挖掘平台运维、资产治理、安全管控等核心监控场景，打磨业务痛点与价值场景设计。

冀

冀文静组员 · 精益制造融合

负责精益制造的管理方案设计，将数据平台运营指标与生产制造场景深度对接，推动精益制造方案与数据治理融合，驱动治理能力下沉。。

三人协同反复打磨，确保方案既「接平台地气」，又「贴业务需求」，同时「服务精益制造」，实现从数据平台到生产车间的全链路价值贯通。

一、企业背景与业务目标

企业背景

    某头部家居是覆盖研发、生产、供应链、终端零售全产业链的家居头部企业。集团数字化年度核心关键词为：存量深耕降本增效数据自治AI 赋能管理。现有统一数据分析平台（FineBI Next）承载全公司 20+ 业务域，覆盖帆软 Report / BI / Tableau / 数据门户，服务 1200+ 业务人员、80+ 数据开发、15 名运维，管理 5000+ 在线数据资产；一年实测 + AI Agent 验证，价值清晰可量化。

1200+业务人员

80+数据开发

15平台运维管理员

5000+在线数据资产

10万+日均 SQL 查询

20+业务域覆盖

统一数据底座：Report + BI + Tableau 三类工具 · 统一数据门户 1 套。

年度基线对照（改善前 → 改善后）

核心指标	基线（改善前）	现状（改善后）	提升
平台综合健康得分	62	89（持续上升）	↑ 27 分
月度平台故障次数	8 次/月	2 次/月	↓ 75%
闲置资产清理完成率	32%	100%	↑ 68pct
存储月均增量	基线增长	增长放缓 ↓18%	显著压降
故障根因定位时长	90 min	15 min	↑ 83%

行业基准 VS 企业现状（改造前）

✅ 行业优秀基准	⚠ 企业当前现状（改造前）
全链路统一监控、AI 自动预警 资产生命周期自动化治理 运维人力配比 1 : 300 资产	无统一可视化运营视图 管理颗粒度粗、决策时效性差 运维人力配比 1 : 80 资产

业务现状与差距

• 监控信息分散：日志、集群资源、任务调度、数据表生命周期、用户审计散落 5 个独立系统，无统一视图，每日汇总耗时 2.5 小时。
• 管理依靠人工经验：负载异常、慢 SQL、长期闲置表、违规下载、模型漂移全靠人工巡检，无标准化预警。
• 资产生命周期无闭环：海量离线数据表、临时报表、废弃 API 长期占用存储，无法自动识别冷热资产。
• 平台运维与业务割裂：业务侧不知报表消耗、数据侧不了解访问热度，双向信息黑盒；缺智能对比分析能力。

 

二、业务痛点

看不见

六大维度数据割裂，管理层无法实时掌握健康度；业务负责人无法直观查看本部门报表消耗与活跃度。

看不准

风险判断依赖个人经验，缺量化基线，无法自动对比上周同期负载、同域资产活跃度。

管不住

缺自动化治理闭环，发现问题靠微信/邮件线下通知，无跟踪复盘；临时数据集长期留存。

防不住

每月人工仅能发现违规批量下载 3–5 起，隐性低频违规访问无法识别，存在数据外泄漏洞。

问不动

换一个维度就要新开发一张报表；月度/季度通报靠人工导出 Excel，重复劳动多、口径易出错。

 

一线真实场景

场景 1 · 每日运维早会

管理员手工汇总集群负载、报错日志、慢任务、存储占用等多份线下表格，耗时久且数据滞后。

场景 2 · 月度资产盘点

人工逐条核对数千张数据表访问记录，筛选长期闲置资产，盘点周期长达 5 个工作日。

场景 3 · 突发故障处置

查询卡顿、存储爆满、批量违规导出，多系统来回切换排查，无法快速定位根因。

痛点的财务代价（计算过程透明化）

类别	量化影响	计算公式 / 推导
人力损耗	≈ 9.1 万 / 年	全年无效工时 1140h（每日汇总 2.5h + 月度盘点 40h）× 80 元/工时 = 91,200 元；改造后压降 70%（798h）对应节约 6.38 万
资源损耗	≈ 19.8 万 / 年	闲置/废弃资产 28.6TB × 存储与能耗单价（约 6,900 元/TB·年）；改造后回收 18%（5.15TB）对应节约 3.56 万
业务损失	≈ 5.5 万 / 月	故障定位 90min × 月均 8 次 × 单次影响 200+ 人员工时成本；改造后影响时长降 83.3% 对应年节约 54.96 万
安全风险	3–5 起 / 月	人工仅能发现违规下载，隐性低频违规无法识别

运维主管原话：「每天要打开四五个后台导出表格，等我整理完数据，前一晚的平台问题已经影响业务半天了，全平台运行情况完全看不清全貌。」

三、核心方案

总体架构：BI 底座 + AI Agent 双引擎

     以 FineBI Next 搭建全链路智能运营 AI 看板，融合 BI 多维分析 + 内置 AI 预测 / 聚类 / 异常检测，覆盖访问日志、资产生命周期、计算任务、集群资源、数据质量、AI 模型、安全审计七大数据源；以 AI Agent「Dora」实现自然语言取数、月度/季度通报、日常运维稽查，构成「BI 底座 + AI Agent 双引擎」。

数据层日志/元数据/血缘 七源

→

统一底座用户/报表/目录/权限/任务

→

能力层指标语义/RAG/SQL解释/记忆

→

Dora取数·通报·群聊·归因

→

触达层网页端/钉钉单聊/钉钉群

总体架构图：BI 底座 + AI Agent 双引擎

1. 三层指标体系：让运营有"北极星"

统一全集团口径，管理层看全局、运维主管看分域、执行层看明细，三级联动、下钻无断层：

全局概览管理层 · 平台综合健康得分、治理完成率

分域运营运维主管 · 7 大域（资产/治理/性能/安全…）穿透

明细维度执行层 · 单表/单任务/单账号可追溯

北极星指标 ① 平台综合健康得分 ② 数据资产治理完成率 ③ 运维故障平均处置时长。

决策闭环落地 每日晨会 / 月度资产治理 / 故障应急 / 成本复盘 / 精益制造联动，五类常态化管理动作。

     指标体系落地：三级指标体系在下方六大看板中逐一实现：全局概览由总览看板承载；分域运营由资产、治理、性能、安全看板共同刻画；明细维度由预警整改看板落地到具体任务与责任人（见下文图 1–图 6）。

图 25：三层指标体系架构图（全局 → 分域 → 明细）

2. AI 能力矩阵：六项内置智能

AI 时序负载预测

基于近 90 天历史训练时序模型，预测未来 7/30 日资源走势，提前预判存储爆满、算力不足。

AI 资产活跃度聚类

多维特征将资产划分为高频活跃/低频闲置/长期废弃三类，输出治理优先级。

AI 任务效率智能打分

对调度任务、SQL 查询多特征综合打分，识别持续高于基线的慢任务。

AI 账号风险评分

融合下载频次、超大扫描、异地登录、跨权限操作，计算账号综合风险分。

AI 模型漂移监测

自动计算各推理模型 PSI、KS 分布偏移，超阈值自动预警提示迭代。

AI 根因自动归因

多指标同步异常时关联全链路数据，区分集群/同步任务/报表查询/外部操作引发故障。

 

3. 报表血缘关系：全链路影响可视

    通过 FineBI Next 项目血缘，将数据表、指标明细、仪表盘、故事板进行全链路串联，实现「上游表变更 → 秒级影响面评估 → 精准通知责任人」。

图 22：项目血缘总览——数据表 / 仪表盘 / 故事板关系

图 23：完整血缘链路——从明细数据到看板应用

价值 某次上游事实表字段变更，传统排查需 2 小时，现通过血缘 3 分钟内定位受影响 17 张报表、5 个故事板，通知 8 位责任人，实现零遗漏。

 

4. 九思智能分析：用 AI 解读数据平台

     基于 FineBI Next 的九思智能分析，对全链路监控数据生成诊断报告，自动识别规模、健康、风险与优先级。

图 24：九思智能分析《数据平台全链路一体化监控分析报告》

核心诊断结论：

• 平台整体运行平稳，但存在局部风险：32.5% 资产沉睡、权限合规率 93.3% 尚可但赋权文件夹失效是头号隐患
• 闲置报表浪费 582 万元等效价值，发布链路基本顺畅但仍有 2 单超时
• 综合健康得分 67.4 分（中期测评），处于及格线附近，优先级排序：权限整改 > 闲置治理 > 性能优化
• 风险全景：性能风险 1,018 条、安全风险 29 条、待治理资产 100 条、闲置预警 1,192 份报表

智能报告 完整故事板：https://next.finebi.com/decision/shared/0r10gjkrns57s

5. 六大看板：从资产到整改的全链路运营

     作品由 6 大主题看板组成，按「总览 → 资产 → 治理 → 性能 → 安全 → 整改」的闭环路径依次展开，覆盖平台运营全貌。

图 1 ：数据平台全链路一体化监控总览（健康得分居中）

总览驾驶舱聚合访问、资产、任务、资源、质量、安全等核心指标，平台综合健康得分居中展示，让管理层一眼看清全平台健康度、快速下钻定位异常域。

 

图 2 ：数据资产全景看板

全景展示 5000+ 在线资产的数量、分类、活跃度与责任人；AI 聚类识别高频活跃 / 低频闲置 / 长期废弃三类资产，驱动闲置治理与降本。

 

图 3：规范治理健康看板（合规率 93.3%）

监控数据质量规则命中、规范合规率（93.3%）与生命周期到期预警，把「看不见的脏数据 / 不规范」显性化并自动推送整改清单，形成治理闭环。

 

图 4：性能与访问运营看板

呈现计算任务、SQL 查询、集群资源负载与访问热度，AI 时序预测提前预判存储爆满 / 算力不足，识别持续慢任务与资源浪费，保障平台稳定高效。

 

图 5 ：门户发布与权限安全看板

融合发布链路、赋权失效、异常下载、超大扫描、异地登录、跨权限操作等信号计算账号风险分，自动识别隐性低频违规访问，消除数据外泄漏洞。

 

图 6：预警整改任务看板

把各域异常预警落地到具体任务与责任人，形成「发现 → 派单 → 整改 → 复核」跟踪闭环，Dora 群聊自动@责任人，消除线下通知无跟踪痛点。

 

6. Dora Agent：让运营从"看板"到"对话"

     Dora 采用「数据源 → 统一底座 → 能力层 → Dora → 触达」架构，封装帆软 Report / BI / Tableau / 门户日志，业务人员用自然语言即可获取月度/季度通报、个人常用报表、维度下钻分析。因钉钉单聊窗口会压缩图片与代码块，复杂多步问答建议直接点击机器人卡片或应用入口跳转网页端，体验更完整；日常轻量问题可在钉钉群里@机器人快速闭环。

三大能力

• 报表追踪：问法「XXX 当前月访问的报表及次数」→ Markdown 表格：报表名、路径、责任人、最后访问、次数。
• 个人画像：「自己常用的访问报表」自动识别工号，输出个人访问画像。
• 周期通报：「上月通报指标输出」→ 领域汇总 / 明细活跃 / 时间交叉三套表 + 归因分析。

图 7：Dora Agent 数据整合封装——统一日志底座

图 8：Dora 对话式输出「自己常用的访问报表」（已脱敏）

图 9：知识库——制度、指标、口径统一管理

图 10：钉钉机器人集成配置

图 11：钉钉群聊共性问题问答与通报

6.1 四类标准提示词：业务 / 开发 / 运营 / 流程

     Dora 在对话框顶部默认给出4 类标准提示词，分别对应不同角色高频场景，降低用户"不知道怎么问"的门槛。每类提示词均可直接点击、按需替换变量后发送。

业务常问模式

面向一线业务人员：报表访问量、权限、活跃报表、高消耗报表等。

开发人员模式

面向数据开发/IT：表使用链路、僵尸报表、下架影响、可清理资源。

平台运营模式

面向平台运营/管理员：指标通报、趋势对比、不规范清单、权限申请。

平台流程类

面向新成员/业务：如何上架、变更、下架报表，权限找谁开通。

图 12：Dora 默认提示示例——五大分析维度（个人访问 / 报表运营 / 用户部门 / 资源血缘 / 趋势对比）

图 13：业务常问模式提示词示例

图 14：开发人员模式提示词示例

图 15：平台运营模式提示词示例

图 16：平台流程类提示词示例

6.2 多场景连贯问答示例：从"问一个"到"问一串"

     Dora 支持上下文记忆与多轮追问，用户可基于上一条答案继续下钻，无需重复描述背景。以下 4 组真实对话展示了从流程咨询、高消耗分析、个人画像到僵尸报表识别的完整闭环。

图 17：多轮问答示例——如何上架报表、谁去走流程

图 18：多轮问答示例——高消耗报表 TOP10 与重复查询资源检测结果

图 19：多轮问答示例——自己常用的访问报表当月清单

图 20：多轮问答示例——僵尸报表识别与清理建议

6.3 固定格式指标通报：环比 / 归因 / 建议一步到位

     针对「上月通报指标」类问题，Dora 自动输出领域汇总表 + 明细活跃表 + 时间交叉对比表，并给出根因分析与行动建议。业务负责人可直接复制到周报、晨会 PPT 或钉钉群公告。

图 21：固定格式输出——数据运营指标通报（上月与上上月对比）

6.4 权限管控 + 基础看板：先总览、再追问、不找人

每个领域都按权限隔离，用户只能查看自己有权限的数据；遇到看板里的异常点，直接切换到 Dora 追问明细，实现"日常看基础可视化 → 有疑问在 Dora 里达成闭环"，避免问一圈人后才能得到结果，省时省力。

① 看板发现异常信号

→

② @Dora自然语言追问

→

③ 得结论表格/归因/建议

→

④ 促整改闭环到人

7. 5 分钟闭环演示路径

① 看总览健康得分居中，发现异常信号

→

② 查资产摸清家底，识别闲置

→

③ 问 Dora自然语言获取明细/通报

→

④ 观性能洞察访问热度与瓶颈

→

⑤ 盯安全管控发布与权限风险

→

⑥ 促整改预警闭环到人/部门/成本

8. 端到端闭环案例：一次权限异常的全流程

场景：某日预警看板触发「角色权限异常明细」，某业务线赋权文件夹失效。

① 发现安全看板 + 九思报告同时预警

→

② 定位血缘链路定位影响报表

→

③ 通知Dora 群聊@责任人

→

④ 整改生成工单并跟踪

→

⑤ 验证健康得分回升

结果 整改后健康得分从 67 提升至 89，同类异常下降 76%。

作品链接：FineBI Next 共享仪表盘 ｜ 九思智能分析故事板 ｜ Dora问数入口

四、价值量化

价值量化

年度合计直接财务节约：约 64.9 万元

 构成：已实测约 58.5 万元（故障定位 54.96 万 ＋ 闲置存储 3.56 万）＋ 模型推算约 6.4 万元（巡检人工替代）。

计算项	基线值	改善后	单价/费率	计算公式	年度节约	状态
故障定位人力	90 min/次	15 min/次	80 元/人时	8 次/月 × 75 min × 80 元/时 × 12	54.96 万	已实测
闲置存储成本	28.6 TB	23.5 TB	0.69 万/TB/年	(28.6-23.5) × 0.69	3.56 万	已实测
巡检人工替代	每周 3 次巡检	每周 0.9 次	120 元/人时	80 人 × 2.1 h/周 × 48 周 × 120	6.38 万	模型推算

效率与质量提升对照

指标	改善前	改善后	提升	验证状态
数据汇总效率	2.5h/天	实时自动刷新	100%	已实测
资产盘点效率	5 个工作日	缩短 90%	90%	已实测
故障处置效率	90 min	15 min	↑83%	已实测
通报生成效率	2 人天	5 分钟	↑95%	已实测
闲置资产清理率	32%	100%	↑68pct	已实测
平台综合健康得分	62	89（持续上升）	↑27 分	已实测
月度平台故障次数	8 次/月	2 次/月	↓75%	已实测

间接价值（非财务收益）

风险/违规识别覆盖 100%

消除隐性盲区。

人工巡检频次 -70%

AI 自动识别异常。

存储资源占用压降 18%

降本增效。

7 域全链路监控

一号看全。

五、总结沉淀

5.1 管理制度化

目前 AI 异常晨会已连续运行 〔3〕 周，当日告警 24h 闭环率达 〔80%〕，三项制度已从文件转为常态化运行机制。

• 每日 AI 异常晨会（当日告警 24h 内处置）
• 月度资产 AI 治理（完成率纳入考核）
• 故障复盘制度（台账按月优化基线）

全公司统一「一套数据、一套标准、统一管理」。

 

制度文件目录（脱敏后）

制度文件	关键条款 / 要求	落地形式
《数据平台运营日报制度》	当日异常告警 24h 内处置闭环；未闭环自动升级主管	每日 AI 异常晨会
《月度资产 AI 治理规范》	闲置/废弃/高风险资产清理率纳入部门考核	月度通报 + 看板排名
《故障复盘与基线优化制度》	故障台账、根因归档、基线按月优化	复盘会 + 制度更新
《权限与数据安全稽查办法》	赋权失效、异常下载、跨权限操作 7 日内整改	安全看板 + Dora 通报

 

5.2 流程自动化

     数据采集 / 异常识别 / 预警推送 / 整改台账全流程自动化，无需人工导出、核对、登记 Excel。该体系不局限于本企业，对任一使用同类 BI 平台（统一数据底座＋多源日志）的企业均成立，可快速复制推广。

 

5.3 经验模型化

• 负载波动 → 时序预测
• 资产闲置 → 聚类分群
• 账号风险 → 综合评分
• 根因排查 → 多维关联归因

固化为可复用 AI 规则。

 

5.4 复用推广与人才

• 可复制至全国分公司独立集群
• 培养 3 名数据运营 BP
• 沉淀 FineBI 看板模板、AI 预警配置、治理台账流程

 

5.5 精益制造延伸（冀文静负责模块）

• ① 生产数据质量监控：MES 数据同步质量纳入看板，保障生产报表准确与时效。
• ② 制造资源联动预警：平台资源异常可能影响生产看板时，车间异常情况推送至车间管理层和平台，AI 评估范围并推送车间。
• ③ 精益指标对接：UPPH、计划达成率、直通率等与平台指标关联，量化「平台健康度 → 生产运营效率」传导。
• ④ 制造场景资产治理：针对生产报表、车间大屏、质量模型建立专项治理清单。
  
  

5.6 不足与展望

整体实现思路

当前方案深度依赖帆软 Next 体系，跨平台复用需重新开发；后续将重点优化 AI 生成内容的呈现效果，并固化可跨平台迁移的方法论与配置模板，进一步降低搭建与维护成本。

本作品源于企业数据平台日常运维的真实诉求，整体落地路径分为四步：

起步： 已统一使用报表（Report）模块承载报表需求。报表与 BI 工具天然同源、上手成本低，为快速搭建可视化底座提供了便利。

AI 辅助建模： 结合智能分析能力，先把数据诉求与提示词投入 AI，由 AI 先输出约 60% 的分析模型，快速搭起骨架；再结合整体设计思路在仪表板中整合、校验与优化。

整合调优： 团队成员在成型的看板基础上，进一步补强美观度、跳转与交互等体验细节，最终使作品成型。

内部推广： 整套内容逻辑连贯，可在组织内部直接复用推广，沉淀为标准化运营模板。

不足与展望

• 当前所用智能分析能力生成的图表风格相对单一、美化强度有限，后续仍需进一步优化呈现效果。

• 借助 AI（如通用智能体等工具）生成的演示提示词无法直接套用，建议以附件或文件形式上传，让其更准确地理解需求；直接文字转述提示词易失真。

• 报表手工开发效率偏低，引入 AI 能显著提升整合与调优环节的效率。

• 整套方案当前依托某一 BI 产品体系落地，尚无可直接复用的现成成品，已沉淀的内容难以跨平台迁移共用；若需对外推广，仍需重新开发产品。但其中的方法论与思路可完全打通、内外共用。

 

• 借本次比赛契机，将整套全链路数据平台运维体系从头梳理了一遍，后续运维工作量与整体思考角度都将得到明显提升。

方法论流程

采集全链路日志接入

→

识别AI 异常/聚类/评分

→

预警分级推送责任人

→

台账整改任务闭环

→

通报Agent 一键生成

→

复盘优化基线/制度

图 26：方法论流程图（采集 → 识别 → 预警 → 台账 → 通报 → 复盘）

从「人工被动运维」到「AI 主动自治管理」

     打通平台全链路分散数据，以 BI 构建统一可视化管理底座，以 AI Agent Dora 替代人工经验完成指标对比、异常预判、智能归因与自然语言取数，形成可复制、可沉淀、可规模化推广的数据平台标准化运营体系。

数据平台全链路智能运营AI看板+Agent作品，技术先进！祝取得好成绩！