功能模块设计体现深度场景化思维。智能取数模块采用双模式切换机制：当用户需求匹配预设指标库时，直接调用预计算结果；若涉及定制化分析，则通过NL2SQL技术将"统计上周会员复购率TOP5商品"转换为优化后的查询语句，相比人工编写效率提升1500倍1。多轮对话引擎支持上下文关联，例如用户追问"那这些商品的库存周转天数如何？"时，系统自动继承时间范围、商品品类等维度，重复定义数据集。针对管理层决策场景，归因分析模块可穿透钻取至业务维度，如将销售额下滑归因为"华南区经销商渠道占比下降12%→A品类促销力度不足→竞品格调整"的因果链。
在技术架构层面，Kepler通过三大优势支撑规模化运营。首先是可信赖的准确性，平台训练数据融合企业本地资产与数十年数据库研发经验，针对归因分析、财务指标解读等场景实现97%以上的结果准确率，有效规避大模型幻觉问题。其次是存算分离架构支持数万员工并发查询，结合多活主节点设计，即便在P级数据处理时仍保持秒级速度，例如某零售企业通过实时湖仓数据底座实现全渠道销售数据的分钟级刷新1。最后是动态载均衡技术，当用户激增时计算节点可水平扩展，确保2000+并发查询的稳定性，该能力已通过金融行业压力测试验证。
生态方面，Kepler通过开放API与第三方系统集成，例如将预测模型嵌入ERP采购模块实现智能补货，或连接CRM系统自动生成客户分群报告。数据工厂模块提供拖拽式ETL工具，业务人员可自主完成数据清洗与特征工程，某制造企业借此将生产良率分析报表开发周期从3周缩短至2天。未来迭代方向包括引入增分析(Augmented Analytics)实现异常值自动预，以及拓展行业解决方库覆盖医疗、物流等垂直领域。
目标用户运营策略聚焦三类群体：业务侧用户通过10分钟教学视频即可掌握全流程自助分析，消除对IT部门的依赖；数据分析师借助SQL生成器快速验证复杂逻辑，将60%工时投入高阶建模；决策层利用移动端实时看板追踪KPI，在归因报告辅助下将决策周期从3天压缩至2小时。某快消品例显示，使用Kepler后营销复盘效率提升40%，年度数据需求处理成本降低75万元1。
Kepler作为偶数科技推出的对话式数据分析平台，其运营模式围绕"自然语言交互"与"AI原生能力"构建技术护城河，同时通过低门槛、高效率、实时性等特性满足企业级用户的心需求。平台基于自研的垂直领域大模型，将传统数据分析流程转化为类人类对话体验，用户无需掌握SQL语即可通过自然语言完成复杂查询，例如输入"对比华东区Q2销售额与去年同期增长趋势"，系统自动生成可视化图表并解读关键指标差异1。这种交互方式将学习成本降低至传统I工具的1/200，尤其适合市场专员、财务主管等非技术背景的业务人员快速获取数据洞察。
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