AI Infra：数据类 just-in-time app 如何在企业落地
一、整体概览
按实施顺序，大致分为 6 个阶段，每个阶段都可以独立成小项目：
- 明确目标和场景：先收敛到 3–5 个高价值分析场景
- 搭建数据接入与预处理能力：统一数据入口与格式
- 建立数据转换与特征工程能力：沉淀可复用的数据处理逻辑
- 实现查询/分析引擎：SQL 生成、分析模板与可视化
- 加入工作流编排与自动化：让分析从「手动点击」变成「自动跑」
- 加上权限、安全和监控：把工具推向企业级生产环境
下面分步展开，每一步讲清楚：要做什么、怎么做、产出是什么。
二、Step 1：明确目标与场景（别一上来就堆功能）
目标：避免做成“大而全却没人用的 BI”，先从几个关键问题入手，也就是约束在“日报”类。
建议做法：
和核心业务方一起列清单：
- 运营：每天/每周最常问的 10 个问题
- 销售：最常看的 3–5 个指标与拆解角度
- 管理层：每次例会都看哪些数据
选 3–5 个「高频 + 高痛点」场景作为起步：
例如：
- 「每天早上 9 点前出一份销售看板」
- 「出了异常波动就推送归因分析草稿」
- 「一键生成月度经营分析 PPT 草稿」
为每个场景写一张「需求卡」：
- 目标：解决什么业务问题？谁用？
- 输入：依赖哪些数据源？
- 输出：表格？图表？文本总结？报告？
- 频率：一次性 / 每天 / 每周 / 实时？
阶段产出：
一份《首批数据分析场景清单》，约 3–5 个场景，后续所有设计都围绕这几件事展开。
三、Step 2：构建数据接入与预处理层（统一入口）
目标：不再到处写各种直连脚本，而是用一个统一的「数据接入层」负责所有数据源。
2.1 统一「数据连接器」接口
抽象出一个 DataConnector 基类，所有数据源对齐到一个规范：
- 支持：数据库（MySQL、PostgreSQL）、数据仓库（如 Snowflake、Redshift）、文件（CSV、Excel）、HTTP API 等
提供统一方法：
connect()：建立连接（含重试）fetch_data(query)：取数据，统一返回为DataFrame
这样后续工具只面向 DataFrame，不用关心底层是哪个系统。
2.2 数据预处理管线
在连接器上面再加一层 DataProcessor：
- 持有多个
connectors（各类数据源） - 定义
preprocessing_pipeline（缺失值处理、异常值、归一化、编码等） 提供统一入口：以下是伪代码，仅供说明
processed_df = processor.process_data( source="sales_db", query="SELECT ...", preprocessing_steps=[...] )
2.3 关键工程要点
- 所有数据操作都写进日志，方便追溯
- 加入异常处理与重试（网络抖动、数据库超时等）
- 常见预处理步骤配置化（用 YAML/JSON 配规则，而不是写死在代码）
阶段产出：
- 一套可插拔的
DataConnector实现 - 一个
DataProcessor，实现从「多源」到统一DataFrame的预处理链路
四、Step 3：数据清洗与转换层（特征工程能力）
目标：把常用的数据清洗、业务口径逻辑，从「埋在 SQL/脚本里」变成可复用能力。
3.1 设计 DataTransformer
核心设计：
- 输入：
DataFrame+ 一组transformation_rules - 输出：转换后的
DataFrame 支持的转换类型，例如：
- 类型转换（type_conversion）
- 缺失值、异常值二次处理
- 特征工程（如打标签、聚合转宽表等）
- 聚合统计（按时间/维度汇总）
可以配合大模型（LLM）做两件事：
- 自动识别列类型（如时间、金额、类目）
- 根据业务描述建议特征工程方案（如“算出复购率、客单价”）
3.2 最佳实践
- 永远保留原始数据备份：中间结果单独存表或存对象存储
- 对每个重要转换步骤写「说明」：
例如「GMV 排除退款订单和内部测试订单」
阶段产出：
- 一个中心化的
DataTransformer模块 - 几套可配置的转换规则，覆盖首批 3–5 个场景
五、Step 4：查询与分析引擎（含 SQL 生成与可视化）
这一步是「数据分析工具」最直观的一层：查询、分析、出图。
4.1 智能 SQL 生成（选做，但非常关键）
在已经有稳定数据模型/宽表的前提下，可以增加「自然语言 → SQL」能力：
设计
SQLGenerator：- 输入：用户意图（自然语言）+ 当前可用表结构（schema）
步骤：
- 用 LLM 解析指标、维度、过滤条件
- 识别应使用哪些表/字段
- 组装 SQL
- 调用数据库
EXPLAIN做基础优化
如果暂时不做 NL2SQL，也可以先做「半自动 SQL 模板」：
把常用分析写成模板：
销售趋势分析(sql, 参数: 日期区间, 地区, 渠道)
- 用户通过界面选择参数 → 系统填充 SQL 执行
4.2 分析组件与可视化
建立基础分析函数：
- 单维/多维汇总（GroupBy）
- 漏斗、留存、转化率
- 同比/环比
设计
ChartRecommender：- 根据数据列类型、行数、业务目标推荐合适图表
- 输出图表配置（如 ECharts/Plotly 的配置 JSON）
渲染层：
VisualizationEngine把配置渲染成- 前端组件（React/Vue）
- 或 HTML/图片 URL
阶段产出：
- 一套查询与分析 API（或 SDK）
- 一个基础的「分析页面」，可以选场景 → 选参数 → 自动出图
- 或一个简单的对话框 + 图表区，支持简单自然语言问数
六、Step 5：工作流编排与自动化（从“人点”到“自动跑”）
有了上面几层，我们已经能做「半自动分析」。接下来要把它流水线化。
5.1 工作流引擎
设计一个简化版 WorkflowEngine：
支持定义
AnalysisTask：- 类型：取数 / 清洗 / 聚合 / 可视化 / 报告生成 / 推送
- 依赖关系：先后顺序
支持配置：
- 调度（cron 表达式）
- 重试策略（失败几次算失败，是否告警）
示例一个「周报工作流」：
- 周一 8:00 触发
依次执行：
- 从多数据源取上周数据 → 清洗转换 → 计算指标
- 生成图表 + 文本总结
- 导出为 PPT 或 PDF
- 发邮件/企业微信给相关人
5.2 与 Agent / JIT App 的连接
当有了工作流和分析能力后，就可以：
- 由 Agent 按用户意图 动态拼装工作流
- 由前端 按任务临时生成 UI（例如一个一次性「分析面板」）
这就等价于从固定工具升级到了「Just‑in‑Time 分析微应用」。
阶段产出：
- 一套可以定时调度、支持失败重试的分析流程
- 至少 1–2 个「完全自动跑完 + 推送结果」的案例（如日报/周报）
七、Step 6：权限、安全与监控（走向生产级）
当工具开始被真实业务使用，就必须把安全和治理补齐。
6.1 权限与认证
- 不在代码里写账号密码，统一从密钥管理系统获取临时凭据
- 不给分析工具「超级账号」，而是按项目、按场景划配只读/有限写权限
- 把「谁能看什么数据」配置化（与组织架构/角色绑定）
6.2 监控和审计
对每次分析任务记录：
- 谁发起
- 用了哪些数据表
- 导出了多少行
- 时间、耗时、是否失败
对关键任务设告警：
- 没跑完
- 数据量异常
- 指标突变
6.3 数据质量与结果验证
引入简单的验证机制：
- 对关键指标做「阈值检查」（比如 GMV 不可能一夜之间跌 90%）
- 对同比/环比变化过大的情况给出「异常标记」
阶段产出：
- 一个最基本的权限模型（按角色、数据域授权）
- 关键分析任务的运行监控与告警
- 数据质量与结果校验策略（至少基础规则）
八、总结：
一张简化的「分步路线图」
- 定目标：选 3–5 个高价值分析场景做 MVP
- 统一入口：做
DataConnector + DataProcessor，所有数据分析统一从这里进 - 沉淀逻辑：用
DataTransformer固化清洗与特征工程 - 做分析层：分析函数 + SQL 模板/NL2SQL + 图表推荐与可视化
- 加自动化：Workflow 引擎，把重点分析流程「时间化」和「步骤化」
- 补安全与治理：权限、日志、监控、质量验证，推向生产环境
- 再往上走：接入 LLM Agent，把这些分析能力变成「按需调用的微能力」，生成 JIT 微应用和报告
落地时常见误区与建议
一开始就追求全自动 NL2SQL / 聊天式分析
- 建议：先把「数据接入 + 标准化 + 固化分析模板」做好，再逐步加上自然语言层。
业务场景泛化，导致谁也不满意
- 建议：先围绕一两个业务线（如电商运营 / 销售/财务），打透再推广。
技术栈过重，一上来就引入一大堆大而全平台
- 建议：先用熟悉的技术（Python + 常用数据库 + 可视化库）实现 MVP，证明价值后再考虑引入更复杂的框架。
没人维护、没人“养工具”
- 建议：在团队中明确「数据产品 Owner」和「技术 Owner」，把工具当产品运营。