為什么Data Agent將成為企業(yè)未來三年勝負手？
數(shù)據(jù)猿 | 2025-04-25 13:54
【數(shù)據(jù)猿導讀】 當下企業(yè)每天產生的數(shù)據(jù)量以TB為單位增長，但據(jù)Forrester研究，超過73%的數(shù)據(jù)從未被用于業(yè)務決策。這并非數(shù)據(jù)不足，而是企業(yè)缺乏將海量數(shù)據(jù)轉化為洞察和行動的能力。
當下企業(yè)每天產生的數(shù)據(jù)量以TB為單位增長，但據(jù)Forrester研究，超過73%的數(shù)據(jù)從未被用于業(yè)務決策。這并非數(shù)據(jù)不足，而是企業(yè)缺乏將海量數(shù)據(jù)轉化為洞察和行動的能力。
在AI技術重構商業(yè)邏輯的今天，企業(yè)“Data+AI”的變革已從“選擇題”變?yōu)?ldquo;必答題”。IDC在近期發(fā)布的《IDC FutureScape》報告中，寫下一段預言：2026年，將有50%的中國500強數(shù)據(jù)團隊使用AI Agent來實現(xiàn)數(shù)據(jù)準備和分析，數(shù)據(jù)工程Agent將成為企業(yè)的重要組織者和協(xié)調者。
這份預言的深層邏輯，指向一個正在發(fā)生的技術演進趨勢，企業(yè)級的數(shù)據(jù)智能體Data Agent，將成為這場變革的核心驅動，各類場景化的數(shù)據(jù)垂類Agent將成為敘事主線，每個細分場景的數(shù)據(jù)特性、知識體系、決策規(guī)則都將構成獨特的技術護城河。
Data Agent正在突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析工具的能力邊界，通過“數(shù)據(jù)+知識”融合、洞察到行動閉環(huán)、人機協(xié)同進化三大核心價值，成為影響企業(yè)未來競爭力的勝負手。而那些率先完成“AI 原生”轉型的企業(yè)，也將在認知智能時代占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。
決勝點1：
數(shù)據(jù)+知識，正在構建智慧決策中樞
火山引擎在本月早期發(fā)布企業(yè)級數(shù)據(jù)智能體Data Agent時，談到了一個備受關注的觀點：新一代的數(shù)據(jù)工具的方向，將是“數(shù)據(jù)+知識”的雙向融合。
細數(shù)國內海外幾個數(shù)據(jù)垂類的Agent，無論是Google Data Science Agent，還是Salesforce Agentforce，以及亞馬遜推出的Amazon Bedrock Agents，知識增強架構和結合知識的深度推理，都是各家探索的重點方向。
深究原因，當下企業(yè)的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀像“困在系統(tǒng)里的巨人”。顯性的業(yè)務數(shù)據(jù)沉睡在分散的ERP、CRM系統(tǒng)中，而隱性的知識則散落在文檔報告、會議紀要甚至員工頭腦中。舉個例子，對于一家中型零售企業(yè)而言，或許他們的ERP系統(tǒng)里存著上百萬條銷售記錄，但市場部的爆品推廣策略文檔、供應鏈上下游的應急調度經(jīng)驗，這些真正影響決策的知識卻從未被數(shù)字化。
當“數(shù)據(jù)”與“知識”處于割裂態(tài)，BI工具能處理數(shù)據(jù)庫中的規(guī)整數(shù)據(jù)，卻無法連接市場營銷手冊中的策略邏輯，很多運營知識從未被數(shù)據(jù)系統(tǒng)調用；許多企業(yè)的數(shù)據(jù)分析師們，日常工作會有大量時間消耗在跨部門語義對齊上。
而企業(yè)大模型的落地，也離不開高質量的知識數(shù)據(jù)。無論是對模型的精調，還是基于數(shù)據(jù)構建的企業(yè)知識中臺，才能實現(xiàn)業(yè)務場景的智能化。簡單來說，從數(shù)據(jù)洞察到業(yè)務價值，需要先從讓數(shù)據(jù)知識化，包括數(shù)據(jù)準備、知識解析與向量化，再通過智能體實現(xiàn)知識的透傳，最終實現(xiàn)智能應用。
從火山引擎構建他們的Data Agent實踐中，能看到他們的思考路徑是，首先推動數(shù)據(jù)基礎設施的認知升級，將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)資產體系，拓展定位為“數(shù)據(jù)+知識”的新型生產要素。
火山引擎推出的Data Agent，定位為企業(yè)的“第一位AI數(shù)據(jù)專家”。其能通過多模態(tài)理解技術，將企業(yè)內外部的行業(yè)知識、歷史經(jīng)驗等非結構化信息，轉化為可量化、可計算的數(shù)字資產。例如將用戶商品評論轉化為商品標簽，將直播間的實時熱度轉化為倉儲物流的預警系數(shù)。
字節(jié)跳動已知的內部案例是，其內部數(shù)據(jù)交付團隊在面對全新的數(shù)據(jù)分析問題時，會使用自研的Data Agent，直接生成數(shù)據(jù)分析報告。原本作為“隱性知識”的數(shù)據(jù)分析思路和經(jīng)驗，通過Agent被數(shù)字化，成為了“顯性知識”，沉淀在了企業(yè)知識庫中。
在未來，大數(shù)據(jù)領域的AI Agent，將會具備通過數(shù)據(jù)反饋持續(xù)學習、進化迭代的能力。而不同部門間，也能通過調用共用的數(shù)據(jù)知識庫，讓信息在安全邊界內實現(xiàn)跨部門流動。打破數(shù)據(jù)邊界，釋放沉睡在數(shù)據(jù)系統(tǒng)與員工經(jīng)驗中的決策價值。
這種將“個體智慧”轉為“組織資產”的過程，會使企業(yè)不再依賴個別"超級員工"，而是形成可迭代升級的集體智能。當企業(yè)能匯集員工智慧與業(yè)務數(shù)據(jù)，則更有易于做出優(yōu)質決策。
決勝點2：
AI完成從“數(shù)據(jù)洞察”到“自主行動”質變
當前AI技術已突破單純的信息處理階段，實現(xiàn)了從“聽懂指令”到“完成任務”的質變。
在此基礎上，垂直Agent是實現(xiàn)企業(yè)智能化的關鍵，因為對比通用Agent在信息廣度上有優(yōu)勢，企業(yè)級應用，需要深度理解特定業(yè)務領域的知識和規(guī)則。
早期的企業(yè)數(shù)智化AI，只能根據(jù)預設模板生成圖表（L1級），后來進化到通過自然語言交互輸出分析結論（L2級）。如今，以火山引擎Data Agent為代表的L3級智能體，已能像人類專家般主動拆解任務、規(guī)劃路徑并驗證結果。
L3級智能體的誕生，意味著它已不再止步于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)工具“發(fā)生了什么”的描述性分析，而可以直指“如何行動”的企業(yè)數(shù)據(jù)應用斷層。
例如，某券商的大數(shù)據(jù)平臺能生成上百頁的投研報告，但提取關鍵指標制定策略的行動，仍然需要交易員手動完成。這個現(xiàn)象，是企業(yè)的數(shù)據(jù)從洞察到行動的“最后一公里”斷層。
目前市面上的有填補這一斷層能力的數(shù)據(jù)Agent，大多定位在“數(shù)據(jù)助手”角色。如Google Colab 中的Data Science Agent，其關注處理重復性任務和自動生成代碼，來簡化數(shù)據(jù)分析工作流程。
在該領域創(chuàng)新提出“AI數(shù)據(jù)專家”定位的，目前有火山引擎的Data Agent。其定位不再是“助手”，而轉變?yōu)?ldquo;業(yè)務伙伴”。該Agent能理解業(yè)務語義，也能自主拆解數(shù)據(jù)任務、規(guī)劃路徑，通過"大模型+領域知識引擎+工具鏈"的架構，調用工具并驗證結果閉環(huán)。
舉個例子，火山引擎Data Agent研發(fā)前期，曾在某知名零售企業(yè)試點部分功能。Data Agent通過對該企業(yè)海量銷售數(shù)據(jù)的深度分析，精準識別出不同地區(qū)、不同時間段的銷售熱點和痛點，并為其量身定制了個性化的營銷策略，包括精準的商品推薦、促銷活動策略，實現(xiàn)了銷售額的顯著增長。
作為脫胎于字節(jié)跳動的數(shù)據(jù)應用AI，火山引擎Data Agent擁有字節(jié)跳動內部數(shù)據(jù)實踐的深厚積累和先進的大模型技術；同時，它對企業(yè)數(shù)據(jù)應用有深入理解，能將通用AI能力轉化為可落地的企業(yè)級解決方案。
據(jù)了解，火山引擎Data Agent依托覆蓋數(shù)據(jù)治理、智能分析、業(yè)務決策的全域產品矩陣，可實現(xiàn)跨場景協(xié)同。該能力與未來的A2A方向相接軌。這種跨場景的智能體協(xié)同并非單純的技術堆砌，而是經(jīng)過海量業(yè)務驗證的經(jīng)驗遷移；也只有端到端的能力整合，可真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)從洞察到行動的閉環(huán)。
業(yè)務場景示例圖
Data Agent可按企業(yè)需求定制更多場景
決勝點3：
人機協(xié)作，即將釋放組織智力潛能
AI Agent的到來，會為企業(yè)開啟“智能體主導”的人機協(xié)作范式。企業(yè)的人機協(xié)作模式，將從人類指導AI使用特定工具，升級到AI自主識別需求，并選擇工具組合完成任務。
傳統(tǒng)工作模式下，業(yè)務人員受限于技術門檻，80%的時間消耗在數(shù)據(jù)清洗、基礎報表制作等低價值環(huán)節(jié)。例如市場運營需要等待數(shù)據(jù)分析師出具報告才能調整投放策略，活動運營必須通過IT部門提取數(shù)據(jù)才能驗證方案。
這種低效協(xié)作的本質，是人類被迫做為“機器翻譯”，業(yè)務需求要轉譯為SQL查詢，數(shù)據(jù)結果又要還原為業(yè)務語言。
而數(shù)據(jù)領域的AI Agent，正在消除企業(yè)數(shù)據(jù)使用的技術壁壘。
以火山引擎的Data Agent為例，銷售人員拜訪客戶前，只需用自然語言詢問系統(tǒng)“該客戶近半年的采購偏好”，就能獲得可視化分析圖表；業(yè)務主管了解全局數(shù)據(jù)時，通過移動端與管理駕駛艙對話，可以知曉核心業(yè)務目標及重點歸因。這些原本需要專業(yè)數(shù)據(jù)分析能力才能完成的工作，現(xiàn)在變得像使用搜索引擎一樣簡單。
目前，市場上大多數(shù)數(shù)據(jù)Agent停留在“工具輔助”階段，而火山引擎Data Agent已進化為“決策伙伴”。前者改善了人類如何使用數(shù)據(jù)，后者則重新定義了人與數(shù)據(jù)的關系本身。
當企業(yè)所有的崗位都能直接調用數(shù)據(jù)能力時，企業(yè)將真正實現(xiàn)“數(shù)據(jù)民主化”。
伴隨著MCP的技術發(fā)展，人機的深度協(xié)作，會使企業(yè)重新定義人才的價值坐標。比如汽車制造行業(yè)，一位傳統(tǒng)意義上負責報表生成的數(shù)據(jù)分析師，現(xiàn)在可以轉型為供應鏈優(yōu)化模型的設計者；快消行業(yè)的市場專員從機械式的廣告運營投放，轉向設計A/B測試框架來優(yōu)化投放策略。
當AI系統(tǒng)高效處理著數(shù)據(jù)清洗、趨勢預測、異常檢測等確定性任務，人類員工得以專注于需要直覺判斷和創(chuàng)新探索的戰(zhàn)略性工作時，這種新型協(xié)作關系亦會產生乘法效應：AI處理確定性，人類專注創(chuàng)造性；AI保障執(zhí)行精度，人類把控戰(zhàn)略方向。
這樣的人機協(xié)作模式，是數(shù)據(jù)工具效率的倍增，也是組織智力的進化。
此刻，站在數(shù)據(jù)智能的十字路口，每一個企業(yè)都面臨著同樣的選擇：是繼續(xù)依賴傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)工具和流程，還是擁抱能將數(shù)據(jù)轉化為智慧與行動的Data Agent。
答案或許是，那些率先完成這種轉型的企業(yè)，正在建立起快速響應市場變化、持續(xù)沉淀組織智慧、高效釋放人才價值的復合型優(yōu)勢。而這，正是AI時代企業(yè)構筑競爭壁壘的關鍵路徑。
來源：數(shù)據(jù)猿
