Value
不是简单导 Excel，而是把老系统里的业务逻辑
改造成 AI 能理解、能追溯的数据资产
我们的重点不是“把页面内容搬出来”，而是还原旧系统背后的字段口径、报表公式、分组汇总、权限范围和业务含义。先用标准报表做金标校验，再重建数据库、指标层和 Agent 查询接口，让老系统数据变成可持续运营的企业资产。
无 API 数据提取
复刻旧系统真实报表链路，识别会话参数、隐藏字段、导出动作和异常响应，不依赖厂商开放接口。
结构化资产重建
把 Excel / CSV / HTML 表格转成 PostgreSQL 原始层、维表、事实表、指标宽表和审计日志，保留来源、口径和业务责任人。
AI Agent 可调用
为客服问答、工单分派、收费催缴、经营分析、自动报表、RAG 知识库和业务 Agent 提供稳定的数据层。
Workflow
从旧报表到 AI 数据库的标准路径
- 1. 业务问题盘点
确认客服、工单、收费、业务管理等核心流程的数据来源、指标口径、维度和 AI 使用场景。 - 2. 抽取路径发现
优先找官方导出，其次复刻报表接口，再考虑浏览器自动化。 - 3. 会话与参数复刻
梳理权限边界、会话参数、隐藏字段、刷新动作和导出请求，形成可审计的抽取方案。 - 4. 批量导出与剖析
按公司、项目、月份循环导出，检测空值、全 0、重复行和字段类型。 - 5. AI 化 PostgreSQL 建模
建立原始层、清洗层、指标层、语义层和审计层，形成 Agent 可查询的数据资产库。 - 6. 对账与自动化
用旧报表总数回归校验，再加定时任务、失败重试、运行日志和业务流程触发。
Delivery Method
从报表还原业务逻辑
金标报表校验 → 逻辑拆解 → 指标重建 → 数据建模 → Agent 接入
典型场景：旧 ERP、财务系统、物业系统、只能导 Excel 的 BI 门户、没有 API 的企业内网系统。
Report Reverse Engineering
已验证案例：把复杂经营报表重建为可对账的数据产品
很多企业的关键经营指标不在数据库字段里，而藏在报表模板、公式、分组、权限和导出结果里。我们用“金标报表 + 逻辑拆解 + 脚本化重建”的方式，把报表从一次性 Excel 变成可复用、可审计、可接入 AI 的数据服务。
场景
某集团经营成本类报表，原始口径分散在模板、查询条件、分组汇总和导出结果中，人工复核成本高，且难以被 AI Agent 直接调用。
方法
先锁定标准导出结果作为金标，再拆解报表数据集、字段映射、公式、小计和合计规则，最后用程序重建输出并逐项对账。
结果
形成可重复运行的报表重建链路，支持按周期复核、按业务维度追溯，并可沉淀为经营分析、问答和自动报表的数据底座。
公开页面仅展示方法与业务价值；客户系统地址、登录凭据、数据库连接、调试命令和内部文件路径均不在公网暴露。
Deliverables
交付物清单
抽取与重建方案
报表初始化、参数提交、内容刷新、导出下载、异常响应保存、批量循环和对账任务设计。
数据画像报告
字段清单、样例值、空值率、数值范围、重复行、全 0 检测和关键口径说明。
AI 化数据库与 Agent 接入方案
表结构、字段注释、指标定义、数据血缘、审计表、定时同步、客服/工单/收费/业务管理场景表和 Agent 查询接口建议。