在數(shù)據(jù)洪流席卷全球的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，企業(yè)正以前所未有的速度將數(shù)據(jù)視為驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的核心引擎。從電商平臺(tái)的用戶點(diǎn)擊流，到工業(yè)4.0中的傳感器數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到商業(yè)活動(dòng)的每一個(gè)角落，成為企業(yè)決策不可或缺的基礎(chǔ)。

然而，數(shù)據(jù)的真正價(jià)值并不在于其龐大的數(shù)量，而在于如何有效地解讀和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)。未經(jīng)處理和分析的原始數(shù)據(jù)，就像一盤散亂的拼圖，無(wú)法呈現(xiàn)出完整的圖像，更難以指導(dǎo)企業(yè)的戰(zhàn)略決策。傳統(tǒng)的商業(yè)智能（BI）工具，通過(guò)結(jié)構(gòu)化查詢和報(bào)表生成，曾經(jīng)為企業(yè)提供了強(qiáng)大的信息整合能力。

但隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)分析的需求也在發(fā)生著深刻的變化。當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的承載能力，當(dāng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流成為常態(tài)，傳統(tǒng)BI工具在實(shí)時(shí)性、復(fù)雜算法支持以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理等方面逐漸暴露出局限性。

正是在這樣的背景下，大模型向智能體的演進(jìn)正在為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域帶來(lái)一場(chǎng)革命。海外BI巨頭Tableau最近發(fā)布的Tableau Next已經(jīng)徹底摒棄了傳統(tǒng)的BI架構(gòu)，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄荏w（Agent）模式，通過(guò)自然語(yǔ)言交互，重新定義了數(shù)據(jù)行業(yè)的未來(lái)。

傳統(tǒng)BI工具依賴的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在處理這類數(shù)據(jù)時(shí)顯得力不從心。例如，文本情感分析需要自然語(yǔ)言處理能力，圖像識(shí)別需要計(jì)算機(jī)視覺算法，而傳統(tǒng)BI的標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)表工具無(wú)法直接調(diào)用這些分析模塊，導(dǎo)致大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)無(wú)法被有效利用。

實(shí)時(shí)決策需求的增加也與傳統(tǒng)BI的批量處理模式產(chǎn)生了沖突。在金融反欺詐、物流路徑優(yōu)化等場(chǎng)景中，企業(yè)需要在秒級(jí)內(nèi)基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流做出決策，而不是事后分析。這些變化使得傳統(tǒng)BI工具開始顯得力不從心。

老王是一家連鎖便利店的區(qū)域經(jīng)理，他通過(guò)BI系統(tǒng)查看各門店的銷售數(shù)據(jù)、客流量和庫(kù)存情況，發(fā)現(xiàn)一家門店銷售額很高但庫(kù)存周轉(zhuǎn)率較低。然而，僅憑BI系統(tǒng)生成的靜態(tài)圖表，老王無(wú)法找到問題的根源。他不得不召集團(tuán)隊(duì)手動(dòng)分析數(shù)據(jù)，耗費(fèi)了大量時(shí)間，最終得出的結(jié)論仍不足以讓他信服。直到一次偶然的機(jī)會(huì)，老王到門店巡查時(shí)才發(fā)現(xiàn)，這家店竟然把退貨額也算在了銷售額中。

老王的故事只是傳統(tǒng)BI局限性的一個(gè)縮影。傳統(tǒng)BI工具雖然能夠處理靜態(tài)數(shù)據(jù)，但無(wú)法對(duì)深層原因進(jìn)行歸因分析和動(dòng)態(tài)判斷。同時(shí)，BI工具的使用門檻較高，需要具備專業(yè)技能的人員進(jìn)行操作，這進(jìn)一步限制了其應(yīng)用的廣泛性。

小張的經(jīng)歷則暴露了傳統(tǒng)BI的另一個(gè)缺陷。作為某公司的一名職員，小張需要在重要會(huì)議上匯報(bào)工作，于是向數(shù)據(jù)分析師小李提出數(shù)據(jù)處理需求。然而，小李打開BI工具時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中還有其他部門的多個(gè)需求正在排隊(duì)等待處理。等到小李終于開始編寫SQL調(diào)取數(shù)據(jù)時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)小張的需求描述不夠清晰，需要再次與小張溝通確認(rèn)。最終，小張收到數(shù)據(jù)時(shí)已經(jīng)錯(cuò)過(guò)了會(huì)議時(shí)間，因此被公司記錄了一次重大失誤。

隨著AI技術(shù)的發(fā)展，BI工具也在嘗試與大模型結(jié)合以提升能力。然而，如果無(wú)法解決失真問題并確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，這種結(jié)合可能適得其反。小劉所在的公司選用了配有大模型的ChatBI工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，但由于過(guò)于依賴大模型結(jié)果而未進(jìn)行認(rèn)真核對(duì)，最終導(dǎo)致管理層發(fā)現(xiàn)公司實(shí)際ROI比報(bào)表中低了80%，小劉因此被問責(zé)。

當(dāng)前，大模型與BI工具的簡(jiǎn)單結(jié)合存在明顯短板，但向數(shù)據(jù)分析中引入AI技術(shù)的必要性不容忽視。關(guān)鍵在于，數(shù)據(jù)分析中的AI需要從簡(jiǎn)單的問答模型向智能體進(jìn)化。AI智能體通過(guò)任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用與結(jié)果驗(yàn)證的三層架構(gòu)，能夠?qū)⒛：枨筠D(zhuǎn)化為可執(zhí)行的分析鏈路，從被動(dòng)響應(yīng)升級(jí)到主動(dòng)規(guī)劃、自我反饋。

基于智能體的任務(wù)自動(dòng)化特點(diǎn)，可以預(yù)設(shè)“月度經(jīng)營(yíng)分析”“日?qǐng)?bào)自動(dòng)生成”等流程，然后由智能體自動(dòng)運(yùn)行并推送結(jié)果。智能體還擁有更強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)能力，能夠更好地應(yīng)對(duì)龐大且非結(jié)構(gòu)化程度更高的數(shù)據(jù)場(chǎng)景，甚至適應(yīng)不同側(cè)重點(diǎn)的分析任務(wù)。

智能體不僅解決了傳統(tǒng)BI的技術(shù)門檻問題，提高了易用性，還通過(guò)DeepSeek等創(chuàng)新企業(yè)的大幅降低大模型使用成本，使得智能體的應(yīng)用更加廣泛和可行。DeepSeek的強(qiáng)推理能力保證了智能體的任務(wù)質(zhì)量，同時(shí)平衡了智能體消耗巨量Token所帶來(lái)的模型或算力成本。

Tableau Next通過(guò)指標(biāo)語(yǔ)義層（semantic layer）與智能體（Agent）的架構(gòu)，結(jié)合Tableau智能體與Tableau Pulse（AI驅(qū)動(dòng)的指標(biāo)中樞），提供了智能化的數(shù)據(jù)分析洞察。無(wú)論是分析師、業(yè)務(wù)用戶還是架構(gòu)師，都能大幅提升數(shù)據(jù)分析效率。

在國(guó)內(nèi)，數(shù)勢(shì)科技基于類似的技術(shù)路徑，研發(fā)出了數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)SwiftAgent。它以國(guó)內(nèi)通用大模型為基座，應(yīng)用RAG和AI Agent核心技術(shù)，幫助企業(yè)非技術(shù)人員通過(guò)自然語(yǔ)言完成數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析以及獲取深刻洞察和決策建議。SwiftAgent通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一的指標(biāo)語(yǔ)義層，解決了通過(guò)大模型直接生成SQL導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)問題，并基于指標(biāo)行列的權(quán)限管控保障數(shù)據(jù)安全。

SwiftAgent不僅分析準(zhǔn)確，甚至能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)本身存在的問題。例如，連鎖便利店的老王所遇到的統(tǒng)計(jì)方式問題，SwiftAgent就能輕松識(shí)別。同時(shí)，SwiftAgent的數(shù)據(jù)可視化能力也非常強(qiáng)大，特別是在接入DeepSeek-R1后，可以根據(jù)輸入的需求瞬間生成各式各樣豐富、易懂的圖表。

SwiftAgent還能自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)清晰、內(nèi)容詳實(shí)的行業(yè)報(bào)告，并根據(jù)企業(yè)的品牌風(fēng)格、語(yǔ)言習(xí)慣進(jìn)行深度定制。SwiftAgent還可以進(jìn)行精準(zhǔn)的歸因分析，當(dāng)企業(yè)的某項(xiàng)業(yè)務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，能夠深入挖掘背后的因素，并提供及時(shí)的判斷和建議。最終，SwiftAgent將落腳點(diǎn)設(shè)定在決策建議上，全面挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，為企業(yè)提供多個(gè)可行的決策方案，并評(píng)估每個(gè)方案的潛在風(fēng)險(xiǎn)和收益。

SwiftAgent已經(jīng)獲得了權(quán)威機(jī)構(gòu)的認(rèn)證，并得到了金融、零售、快消、餐飲等多個(gè)行業(yè)的用戶認(rèn)可。某銀行客戶系統(tǒng)上線后，經(jīng)過(guò)多方評(píng)估與打分，用戶意圖識(shí)別率超過(guò)98%，復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃準(zhǔn)確率超過(guò)95%，證明了系統(tǒng)的高穩(wěn)定性和可靠性。