各种生成式 AI 应用来势汹汹，不少分析师都期待着 AI 能帮自己省时省力、提升分析效率。但很多人很快就发现，AI 如果没有“喂”好业务背景和真实数据，给出的答案要么不靠谱，要么根本帮不上忙。

想让 AI 真正服务于企业，分析师就必须学会“喂养”AI ，也就是把自己的业务经验和数据逻辑输入进去，让 AI 少走弯路。

分析师角色正在升级

如果你最近经常在做数据看板、构建指标，或者向业务同事解释“什么才算够好”，你可能觉得生成式 AI 像是救命稻草。只要输入一句话，它就能给你答案，对吧？

但实际上，AI 给出的答案经常不太对、很浅显，甚至还会自信地说错话。结果，你花在“让 AI 能正常工作”上的时间，反而比自己直接找答案还多。

这是一个在很多数据团队里都能看到的问题：生成式 AI 不是因为模型本身不好而失败，而是因为缺少上下文。AI 模型根本不知道本季度产品刚上线，也不了解哪场营销活动真正有效，更不知道哪份表格里才是真实数据。

归根结底，生成式 AI 无法自己理解业务逻辑。只有分析师，才能为它补充所需的上下文，让 AI 真正发挥作用。

什么是 Context Engineering？

如今，越来越多数据分析师和 AI 从业者都在讨论一个新概念——Context Engineering（上下文工程）。意思是，如何把业务背景、数据逻辑、业务规则这些“上下文”，有条理地“喂”给 AI，让 AI 不只是懂数字，还能听懂业务语言、融入实际场景。

实际上，你可能已经做过很多 Context Engineering，比如：

• 把不同的数据源整合在一起，让生成式 AI 能更准确地回答问题；

• 不断尝试和优化提示词，让 AI 给出更好的答案，然后再把这些结果转化成让业务同事容易理解和信任的洞察；

• 给同事解释“AI怎么又答错了”；

• 在 AI 结果上线前，帮忙把关，检查有没有明显的错误。

不管岗位职责里有没有这些内容，你其实都在成为 AI 和实际业务之间的“连接者”。

• 如果缺少了分析师的“喂养”，团队就只能靠临时提示词凑合，AI 经常乱编关键业务信息，还容易出现悄无声息的错误，最后没人信任 AI 结果。

• 如果团队有能力做好 Context Engineering，就能搭建和扩展出真正可靠的 AI 工作流，让 AI 输出的内容扎根于真实业务逻辑。分析师也能主导过程，让 AI 每次都更智能、更靠谱。

• 对个人来说，这是成长新机遇。能学会引导和用好 AI 的人，更容易脱颖而出。从现在开始培养 Context Engineering 的能力，不仅能跟上趋势，还能提升影响力、拓展职业空间。

从分析师到 “上下文工程师”

在一家全球零售企业，产品运营分析师的日常也在升级。以前，你需要跟踪各地的发货延迟，手动汇总趋势。现在，你在支持一套结合 AI 的工作流，比如：

• 从不同系统自动拉取发货和投诉数据

• 自动发现各地区的异常和趋势

• 总结根本原因，给运营经理决策参考

• 标记出高风险的 SKU

• 自动生成业务更新报告，你补充和确认最终推荐

你可能没从头搭建 AI 助手，但你深度参与了它怎么用：选择数据输入、定义逻辑、把关输出内容，确保和业务需求一致。你不需要变成程序员，但你确实成了“上下文工程师”：通过团队数据、规则和实际运营，把 AI 真正落到业务上。

想要加速实现这个场景，Dataiku 通用型 AI 与数据科学平台 可以助你一臂之力。

Dataiku 并不是要让分析师变身程序员，而是让本来就懂数据、懂业务的分析师轻松上手。这样，你不用写代码就能让 AI 与真实业务结合：

01. 上下文化的 GenAI 集成

Dataiku 支持分析师用可视化界面，将生成式 AI 与企业的真实数据、文档和业务逻辑打通。

比如，可以把公司的产品文档、运营表格、政策流程等作为 AI 的输入素材，甚至可以集成先进的 RAG（检索增强生成）方案，让 AI 能根据企业自己的知识库来答题。

02. Prompt Studio：结构化提示词管理

在 Dataiku 的 Prompt Studio 里，分析师可以像搭积木一样设计、版本管理和测试各种提示词。不需要写代码，也能反复对比不同提示词的效果，逐步优化 AI 在特定业务场景下的表现，确保输出结果可信、专业。

03. Scenarios：自动化 AI 工作流

Dataiku 支持设置自动化触发条件和预警（Scenarios），比如可以让 AI 在检测到业务异常时，自动生成分析报告并推送相关同事，实现“实时响应”业务需求，大大提升分析效率。

04. Dashboards & Webapps：上下文化的业务界面

通过 Dataiku，分析师可以快速搭建富含上下文的可视化看板和 Web 应用，把 AI 洞察直接嵌入到日常业务流程。你还能灵活加入人工审核环节（human-in-the-loop），确保 AI 结果始终有“人”把控，不怕 AI “跑偏”。

05. LLM Mesh：多模型安全接入与治理

Dataiku 内置 LLM Mesh，企业可安全接入不同主流大语言模型（如 OpenAI、Anthropic 等），并能对模型使用过程进行治理和监控，确保数据合规、过程透明。

通过这些功能，Dataiku 可以真正帮分析师把“上下文工程”落到实处，让 AI 变得更懂你、更懂业务，成为团队的超级助手。

提示词管理和上下文工程，正在成为分析师的新标配。谁能更好地引导 AI、让 AI 服务业务，谁就能把 AI 的价值用到极致。

值得一提的是，你的工作不会被 AI 取代，但一定会被更懂 AI、更会“喂养 AI”的人取代。现在，就是最好的转型时机。

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