先统一业务指标口径，再评估 AI 问答
先对一个指标达成共识，接入获准数据样本，用分析师核实的答案评估二十个问题。
搭建时间
4-8 小时
每周节省
先试跑测量，节省时间因任务而异
适合人群
企业数据团队
使用工具
Notion、AtScale for AI、Google Sheets
快速结论
“先统一业务指标口径，再评估 AI 问答”怎么做？
AtScale for AI 面向企业指标治理。本流程是小范围评估，先选一个指标及受支持数据源，需要数据工程和厂商访问权限。尚无数据仓库的团队可先用指标字典和人工答案开始。 预计搭建时间为4-8 小时，使用Notion、AtScale for AI、Google Sheets，共包含 4 个明确步骤。
发布者：GPTNavi 编辑团队最近实质更新于
内容基于公开产品信息和实用工作流设计方法整理；实际采用前，请向各产品方核实最新价格、功能和政策。
概览
AtScale for AI 面向企业指标治理。本流程是小范围评估，先选一个指标及受支持数据源，需要数据工程和厂商访问权限。尚无数据仓库的团队可先用指标字典和人工答案开始。
适合什么时候使用
你需要的工具
执行步骤
确认一个指标口径
由指标负责人定义公式、来源、粒度、币种、时区、排除项及报告期间，补充退款订单和迟到数据等例子，再确认口径。
使用工具
Notion
预期产出
经过确认的指标定义
建模获准的数据样本
与数据团队及 AtScale 确认支持的连接器、访问限制及适用的建模和计算能力，在获准的小样本上实现指标，并与现有报表对账。
使用工具
AtScale for AI
预期产出
完成对账的指标模型
准备独立问题集
编写二十个问题，覆盖正常汇总、比较、模糊日期、空数据和无权访问的维度。由分析师独立计算预期答案、单位及允许权限。
使用工具
Google Sheets
预期产出
带标准答案的评估集
评估并定位错误来源
用固定问题评估选定的 AtScale 问答路径，检查数值、期间理解、澄清行为及权限。把失败归因到指标口径、数据质量、权限或问题理解，修改后复跑并保留此前基线。
使用工具
AtScale for AI
预期产出
含责任人和基线的评估报告
提示词模板
可修改使用的提示词
根据 [指标定义] 和 [问题]，识别期间、粒度、单位及权限范围。缺失时提出澄清。只使用获准计算结果 [结果]，标明指标版本，不编造缺失数值。自动化想法
- 模型、指标定义或来源结构变化时，重跑固定评估集。
常见错误
- 为使回答看起来正确而临时改指标公式
- 只测简单汇总问题