今天的文章，我们聊一个热得发烫，但也可能烫手的话题：ChatSQL。

最近跟不少数据团队的朋友聊天，发现大家都在琢磨 ChatSQL 这玩意儿。

想着动动嘴皮子或者敲几句自然语言，SQL 就自动生成了，报表就出来了，多美啊！

好像数据分析的春天又来了，人人都是分析师的时代指日可待。

但，请先冷静一下。

这件事情能否成功，跟你选用哪个基础大模型关系其实没有想象中那么大。

真正的命门，或者说"生死劫"，在于你企业的取数分析流程到底有多"数字化"。

说句实在话：

如果你的企业现在取数主要依赖邮件往来，依靠电话沟通需求细节，连一个规范的在线化流程都没有，那么 ChatSQL 这事儿，成功的可能性微乎其微，甚至可以说，基本不会成功。

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01 问题的核心：ChatSQL成功依赖"数字化流程"而非模型本身

很多人将 ChatSQL 的希望寄托在更强大的 AI 模型上，认为只要模型足够智能，就能理解所有需求，写出所有 SQL。

这种想法可能忽略了问题的本质。

ChatSQL，或者更广泛地说 ChatBI，其成功的核心逻辑在于高质量领域语料的持续输入与学习。

它需要大量、持续更新、规范化的历史数据，包括：

1️⃣ 规范的需求文档：包含清晰的业务需求描述、明确的业务口径定义。

2️⃣ 对应的 SQL 实现代码：记录该需求是如何通过代码实现的。

3️⃣ 相关的技术元数据：表结构、字段含义、数据血缘关系等。

只有将这些结构化、高质量的信息持续喂给大模型，它才能逐渐学习并理解特定公司的业务术语和复杂逻辑。

最终，才有可能训练出一个真正懂业务、能有效辅助工作的领域取数大模型。

这好比培养一位顶尖大厨（ChatSQL 模型）。

你不能长期给他提供质量不佳的食材（混乱的取数记录），却期望他能做出珍馐美味。

你需要提供顶级的食材（高质量语料），配合标准的流程（规范化流程），他才可能展现出真正的潜力。

因此，问题的关键并非在于 AI 模型本身的能力，而在于：

• 企业是否拥有一个持续运行良好的数字化取数流程？
• 这个流程能否源源不断地产出上述高质量的"语料"？
• 企业是否有决心和勇气去优化甚至重构现有的、可能效率低下的取数流程？

缺乏这个基础，ChatSQL 的应用价值将大打折扣，大模型驱动的"飞轮效应"也难以启动。

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02 理想与现实的差距：完美的数字化流程难以一蹴而就

好，假设我们都认同了数字化流程的重要性，并决心推动。

那么，仅仅将取数流程线上化，建立一个系统就足够了吗？

恐怕过于乐观了。

一个能有效支撑 ChatSQL 的数字化流程，至少需要满足三个关键要素：

1️⃣ 对象数字化：需求描述、业务口径需要规范化、结构化。

2️⃣ 过程数字化：需求从提出到最终实现的整个生命周期都应在线记录，过程可追溯。

3️⃣ 规则数字化：重要的业务规则、计算逻辑应能被清晰定义并沉淀，最好能与元数据系统性地关联起来。

这听起来是理想状态。

但残酷的现实是，当前几乎没有企业能够完美地实现这样一个理想化的数字化取数流程。

最大的挑战往往在于"对象数字化"，即如何获得规范化的需求描述。

原因很现实：

• 第一，业务人员对大模型的交互方式并不熟悉。 他们并非 AI 专家，很难主动编写出完全符合大模型理解习惯的、结构化、无歧义的需求描述。他们的习惯往往是直接提出核心诉求。
• 第二，数据分析领域存在固有的复杂性，即所谓的"维度风暴"。 业务用户一句简单的"用户活跃度"，背后可能对应着多种不同的计算口径和维度组合。期望大模型能准确"猜到"用户心中那个未明确表述的具体意图，难度极大。

最常见的场景是：

业务人员在线上系统提交一个非常简略的需求。

然后通过电话或即时通讯工具向数据建模师补充大量的背景信息、口径细节和特殊要求："小王，那个需求我提了，口径参照上周邮件里的那个标准，但时间范围要改成这个月……"

在这种情况下，线上系统记录的原始"需求描述"，其信息含量和规范性都难以直接作为高质量的语料输入给大模型。

有人建议，对业务人员进行培训，提升他们编写规范化需求的能力。

这种想法过于理想化，实践中收效甚微。

投入巨大的人力物力进行培训，往往难以改变长期形成的工作习惯，最终效果不彰。这不是业务人员的问题，而是期望值的错位。

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03 范式转变：建模师的角色演进与价值重估

那么，出路何在？ChatSQL 是否注定失败？

我认为，关键的突破口在于数据建模师角色的演进与能力的补偿。

既然业务侧难以直接提供高质量的"输入"，就需要一个中间角色来承担"翻译"和"精加工"的任务。

谁最适合？数据建模师！

这预示着一场深刻的范式转移 (Paradigm Shift)：

• 数据建模师的核心工作，可能将从以编写 SQL 代码为主，逐渐转向"编写高质量的提示词"。
• 他们的新核心竞争力，在于将业务侧零散、模糊的需求，转化为大模型能够准确理解并执行的、结构化、信息完备的"Prompt"。

那么，这种转型，从精力投入上看，是否值得？写提示词比写代码更省力吗？

这不能简单地用"省力"或"费力"来衡量，而是一个精力投入焦点的转变，其价值体现在：

1️⃣ 前期投入，后期提效： 编写高质量提示词，需要投入精力理解业务、澄清歧义。这部分前期成本可能高于写简单 SQL。 但好的提示词能让 AI 生成更准的 SQL，大幅减少后期调试时间。整体看，对中等及以上复杂度或重复性任务，总投入时间有望缩短。

2️⃣ 从"体力活"到"脑力活"： 传统 SQL 编写中有不少重复模式化的工作。AI 可承担这部分。 建模师可将精力更多投入到理解业务本质、定义精确口径、梳理复杂逻辑这些更具价值的"脑力活"上，这也是提示词工程的核心。

3️⃣ 知识沉淀与复用： 编写提示词本身就是对需求和逻辑的结构化梳理。 这些高质量提示词及成功案例，会成为宝贵知识资产，可复用并持续优化模型，形成正向循环。这比零散 SQL 更易管理。

4️⃣ 降低沟通成本： 经建模师确认的清晰提示词，本身就是更规范的需求文档，有助于减少后续因理解偏差产生的沟通成本。

因此，转型的价值不在于单纯减少"写代码"时间，而在于优化整个"需求理解-实现-验证"流程，提升整体效率、准确性和知识管理水平。

未来的工作流可能演变成：

1. 业务人员提交初步需求。
2. 数据建模师（提示词工程师）介入，基于专业知识和沟通，重构和丰富需求描述，形成高质量 Prompt。
3. 利用 Prompt 驱动 ChatSQL 工具生成 SQL 并完成自动化取数。
4. 建模师验证取数结果，若运行失败，优化 AI 生成的 SQL，重复过程3。
5. 整个过程（高质量 Prompt、最终 SQL、元数据）被记录，成为训练数据。

数据建模师从"代码工匠"转型为"需求架构师"、"模型沟通师"——一位专业的提示词工程师 (Prompt Engineer)。

他们需要更深厚的业务理解力、更强的数据洞察力，以及掌握与 AI 高效协作的新技能。

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04 给数据建模师的几点建议

面对这样的转变，数据建模师应该如何应对？

1️⃣ 拥抱变化，主动学习： 认识到 AI 变革是趋势，学习大模型原理、提示词工程方法，视为能力升级机会。

2️⃣ 深化业务理解： 转型后更强调业务洞察。多与业务方交流，理解真实痛点和目标，才能写出切中要害的提示词。

3️⃣ 打磨"翻译"能力： 练习将模糊业务语言转化为精确、结构化的指令。学习如何提供上下文、定义边界、消除歧义。

4️⃣ 掌握验证技能： AI 不会永远正确。必须具备快速、准确验证 AI 结果的能力，并知道如何调整提示词修正错误。

5️⃣ 关注数据治理与元数据： 高质量提示词依赖清晰的数据定义。更重视数据模型、元数据管理和数据质量。

6️⃣ 持续实践与反馈： 在工作中不断尝试、总结经验，找到适合的提示词模式，并积极向工具或平台提供反馈。

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05 小结

ChatSQL 能否在企业中真正落地生根？

关键不在于追逐最新的基础大模型。

成功的基石，在于下决心优化甚至重构现有的取数流程，使其更加数字化、规范化。

但仅有流程还不够，必须认识到现实的局限性。

核心的驱动力将来自数据建模师的角色演进。

逐步将精力从繁复的 SQL 编写中解放出来，投入到理解业务、构建高质量提示词、与 AI 高效协作的新角色中去。

虽然这需要学习新的技能，转变工作重心，但从长远来看，这不仅是提升个人价值的路径，更是推动 ChatSQL 这类智能化工具真正发挥作用、赋能业务的关键所在。

只有数据建模师成功转型为提示词工程师，承担起连接业务与 AI 的桥梁作用，ChatSQL 的潜力才可能被真正释放，避免成为又一个昙花一现的技术概念。

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