Data Agent能否讓數(shù)據(jù)沼澤不再泥濘？
原創(chuàng) 水墨江南 | 2025-06-06 18:26
【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 Data Agent作為一種革命性的數(shù)據(jù)管理與決策范式正在重塑企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，它能夠自主感知、學(xué)習(xí)、推理并基于數(shù)據(jù)采取行動的智能系統(tǒng)，與傳統(tǒng)方法不同在于它能主動理解數(shù)據(jù)環(huán)境、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模式并生成可操作洞察。
想象一下，你開了一家公司，但數(shù)據(jù)像一片泥濘的沼澤——信息深陷其中，雜亂無章，每次想提取點有價值的東西，都得耗費大量人力去清理、整合、驗證。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析就像在沼澤里徒手挖渠，緩慢、費力，還常常徒勞無功。而如今，Data Agent的出現(xiàn)，讓這一切變得截然不同。
它就像一位精通水性的智能向?qū)?，能在混沌的?shù)據(jù)泥潭中迅速探明方向，自動梳理雜亂無章的表格、日志、報告，甚至能理解你的自然語言指令，把“幫我找出上季度銷售下滑的原因”這樣的模糊需求，變成精準的SQL查詢、API調(diào)用和可視化報表。它不再需要你手動編寫復(fù)雜的ETL腳本，而是像一位經(jīng)驗豐富的助手，主動關(guān)聯(lián)散落在各處的數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測異常，甚至預(yù)測潛在問題。
簡而言之，Data Agent作為一種革命性的數(shù)據(jù)管理與決策范式正在重塑企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，它能夠自主感知、學(xué)習(xí)、推理并基于數(shù)據(jù)采取行動的智能系統(tǒng)，與傳統(tǒng)方法不同在于它能主動理解數(shù)據(jù)環(huán)境、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模式并生成可操作洞察。
企業(yè)迫切追求
“從數(shù)據(jù)孤島走向智能決策”
根據(jù)IDC的全球數(shù)據(jù)圈研究報告顯示，全球數(shù)據(jù)量正以每年超過27%的速度增長，預(yù)計到2025年將達到175ZB。然而，企業(yè)面臨的困境是：數(shù)據(jù)量雖大，但可用性不足。Gartner調(diào)查指出，企業(yè)平均只使用了不到20%的收集數(shù)據(jù)，大量數(shù)據(jù)價值被埋沒。
☆企業(yè)渴求“智能決策”
根據(jù)企業(yè)掌握的數(shù)據(jù)集規(guī)模與日俱增，而大多數(shù)數(shù)據(jù)價值被埋沒的現(xiàn)狀，面對上述種種，Data Agent作為結(jié)合LLM能力與大數(shù)據(jù)的新型工具，正迅速成為企業(yè)釋放數(shù)據(jù)價值、實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化的關(guān)鍵工具。
來源：第一財經(jīng)
在企業(yè)數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域，Data Agent代表了從傳統(tǒng)“被動查詢”向“主動分析”的范式轉(zhuǎn)變。根據(jù)IDC的預(yù)測，到2026年，超過60%的大型企業(yè)將部署智能數(shù)據(jù)代理來實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)利用，這也反映出市場對數(shù)據(jù)自動化分析與智能化決策支持的強烈需求。
☆功能和潛在場景的多元化
進而，Data Agent在各行業(yè)的應(yīng)用場景不斷拓展，從最基礎(chǔ)來看，Data Agent能自動探索企業(yè)數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)潛在模式并生成業(yè)務(wù)洞察。在零售業(yè)，這類代理可分析消費者行為數(shù)據(jù)，自動生成購物趨勢報告和個性化推薦策略。
在業(yè)務(wù)決策端，它可以整合企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)源，提供有理有據(jù)的決策支持。比如金融機構(gòu)可以使用數(shù)據(jù)代理分析市場趨勢、風(fēng)險因素和客戶行為，為投資決策提供依據(jù)。同樣的，因其具備自動識別數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、提出修復(fù)建議和監(jiān)控數(shù)據(jù)合規(guī)性的本事，在數(shù)據(jù)治理中也正在興起?？赡軐追桨职侄?，Data Agent最直觀的本領(lǐng)是報告生成自動化，企業(yè)可以利用Data Agent自動生成定期報告，如銷售分析、市場趨勢等，減少人工干預(yù)并提高報告質(zhì)量和一致性。
Data Agent廠商分類與對比
各大廠商又怎么會錯過絕佳市場呢？大家基于自身技術(shù)積累和業(yè)務(wù)特點，推出了服務(wù)于不同場景、各具特色的產(chǎn)品。大體上可以分為兩類，一類為頭部科技公司，他們基于自家大模型AI Agent來發(fā)展Data Agent，應(yīng)用于數(shù)據(jù)領(lǐng)域，比如字節(jié)的火山引擎、阿里瓴羊；另外一類，是大數(shù)據(jù)公司，本就專精數(shù)據(jù)分析的公司，進一步發(fā)展了Data Agent，這些也將在下文細講。
☆頭部科技公司 本固枝榮
從海量數(shù)據(jù)的精準挖掘到智能算法的持續(xù)優(yōu)化，從場景化應(yīng)用到生態(tài)協(xié)同創(chuàng)新，頭部科技公司不斷深化技術(shù)沉淀，以敏捷迭代與價值驅(qū)動為核心，在紅海競爭中構(gòu)筑護城河。頭部各家的業(yè)務(wù)廣泛、資金和研發(fā)承載能力都更加雄厚，這里我們以字節(jié)火山引擎和阿里巴巴為例。
先來看看被光明網(wǎng)在《火山引擎發(fā)布豆包多款大模型，以多模態(tài)AI矩陣加速行業(yè)智能化進程》一文中提到的火山引擎企業(yè)級智能體工具Data Agent，其覆蓋數(shù)據(jù)分析與智能營銷場景，融合結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，生成深度研究報告的時間從2天縮短至30分鐘。也就是說，Data Agent基于數(shù)據(jù)分析又涵蓋它。
來源：火山引擎
還有阿里巴巴瓴羊智能的Dataphin·Data Agent，作為一種通用型數(shù)據(jù)智能體，面向廣泛的企業(yè)數(shù)據(jù)分析場景，提供全面的數(shù)據(jù)處理、分析和可視化能力。其核心優(yōu)勢在于降低數(shù)據(jù)治理門檻，實現(xiàn)"數(shù)據(jù)民主化"。通過簡單三步操作，用戶可構(gòu)建企業(yè)專屬的數(shù)據(jù)資產(chǎn)智能體：一鍵操作將勾選的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和表構(gòu)建為向量數(shù)據(jù)庫；自主編排形成Data Agent的布局；一鍵在數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺上發(fā)布ChatBot，實現(xiàn)對話和交流。
來源：羚羊官網(wǎng)
簡言之，該產(chǎn)品通過“快速找表”和“快速構(gòu)建私有化 Data Agent”，為不同角色提供定制化的數(shù)據(jù)代理，幫助企業(yè)充分發(fā)揮AI的價值。而且，Dataphin·Data Agent融合了Dataphin的全域資產(chǎn)和阿里云的通義千問大模型，這不僅是一套解決方案，更是平臺級能力，支持企業(yè)基于自身知識和能力自主構(gòu)建Agent。
除了上兩個通用型的以外，還有一種垂直領(lǐng)域?qū)＞?/strong>的Data Agent，這類產(chǎn)品針對特定行業(yè)或業(yè)務(wù)場景深度優(yōu)化，如金融風(fēng)控、醫(yī)療健康、供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域的專業(yè)數(shù)據(jù)代理。
這類在金融行業(yè)的數(shù)量較多，螞蟻數(shù)科的蟻盾智能風(fēng)控建模Agent，運用AI增強特征工程、生成式數(shù)據(jù)合成與動態(tài)知識蒸餾等技術(shù)，結(jié)合大規(guī)模高質(zhì)量金融行業(yè)知識庫及專家經(jīng)驗，為金融機構(gòu)提供強大的風(fēng)控能力；以及同花順的金融Agent平臺，基于多年金融項目風(fēng)控管理經(jīng)驗，結(jié)合風(fēng)控大模型合規(guī)檢測能力，可以對大模型輸入和生成內(nèi)容進行實時風(fēng)險評估與自動化風(fēng)險監(jiān)控。
來源：蟻盾官網(wǎng)
☆大數(shù)據(jù)公司 精益求精
大數(shù)據(jù)公司又是如何通過數(shù)據(jù)治理升級、AI融合與業(yè)務(wù)閉環(huán)實現(xiàn)可持續(xù)增長？一些本就專精數(shù)據(jù)分析的公司，進一步發(fā)展出Data Agent，比如數(shù)勢科技推出了提供企業(yè)數(shù)據(jù)分析與決策的智能分析助手（SwiftAgent）。
SwiftAgent基于大模型和AI Agent技術(shù)，有能力實現(xiàn)自然語言交互下的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)洞察、報告總結(jié)以及決策建議，無論在移動端還是PC端，都能快速完成數(shù)據(jù)查詢；它還具備任務(wù)自動規(guī)劃能力，能夠?qū)?fù)雜任務(wù)拆解為子任務(wù)并逐一執(zhí)行，實現(xiàn)端到端的數(shù)據(jù)解讀和報告生成。這個助手的亮點在于其用戶可干預(yù)性、持續(xù)反思學(xué)習(xí)能力以及數(shù)據(jù)計算加速引擎，2.0版本的更是能夠通過追問、反問等方式引導(dǎo)用戶，減少認知負擔(dān)。
來源：數(shù)勢科技
星環(huán)科技雖然沒有Data Agent，但其數(shù)據(jù)治理AI Agent可以依據(jù)國家標準、行業(yè)標準和企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)規(guī)范對數(shù)據(jù)進行自動檢查與清洗，替代人工操作。另一產(chǎn)品Transwarp Data Studio (TDS) 提供了一系列數(shù)據(jù)開發(fā)與治理工具，雖然這些工具本身并非嚴格意義上的Data Agent，但它們具備數(shù)據(jù)集成、治理、共享等功能，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化處理和管理。
精益求精不僅是技術(shù)追求，更是大數(shù)據(jù)時代持續(xù)發(fā)展的核心法則。
☆各有優(yōu)勢 百花齊放
整體來看，目前常見的Data Agent大致情況可以參考下表：
Data Agent攪動市場活力
Data Agent作為數(shù)據(jù)智能化的新范式，正逐漸成為企業(yè)數(shù)據(jù)價值最大化的關(guān)鍵工具。各家企業(yè)紛紛布局，不僅僅是為了順應(yīng)現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展，更是因為Data Agent在激發(fā)市場活力方面潛力十足。
潛力一：老生常談的降本增效。Data Agent不會替代原有數(shù)據(jù)團隊，而是與其共生。企業(yè)可利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)和流程，快速實施有效場景，避免過度復(fù)雜的定制化工作，快速產(chǎn)生價值，提升業(yè)務(wù)推進效率，降低成本，提高市場競爭力。
潛力二：推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。企業(yè)數(shù)據(jù)往往分散在ERP、CRM等系統(tǒng)中，而知識則散落在文檔、會議紀要等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，這時，Data Agent能將企業(yè)內(nèi)外部的行業(yè)知識、歷史經(jīng)驗等非結(jié)構(gòu)化信息，轉(zhuǎn)化為可量化、可計算的數(shù)字資產(chǎn)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)與知識的雙向融合，如將用戶商品評論轉(zhuǎn)化為商品標簽，將直播間的實時熱度轉(zhuǎn)化為倉儲物流的預(yù)警系數(shù)。
潛力三：實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部知識共享。通過多模態(tài)理解技術(shù)，Data Agent可將“個體智慧”轉(zhuǎn)為“組織資產(chǎn)”，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，匯集員工智慧與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，更易于自主做出優(yōu)質(zhì)決策。
來源：Salesforce
Data Agent通過各種方式釋放數(shù)據(jù)價值，社會經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的組成部分發(fā)生變化，促進了市場有活力和朝氣的運轉(zhuǎn)。其余還有很多諸如行業(yè)專精化、多Agent協(xié)同、深度思考等能力也是其中因素，便也不過多贅述。未來，隨著MCP(多模型協(xié)作)技術(shù)的發(fā)展，Data Agent推動企業(yè)重新定義人才的價值坐標。
數(shù)據(jù)質(zhì)量仍是關(guān)鍵問題
高質(zhì)量數(shù)據(jù)是Data Agent有效運作的基礎(chǔ)，但Data Agent在實際應(yīng)用中的情況往往會出現(xiàn)很多短期內(nèi)無法解決的問題，比如數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法偏差、道德問題和社會影響。
這里所說的數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法偏差既是技術(shù)問題，也是社會問題。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)信息，2018年時谷歌的人工智能系統(tǒng)因在招聘廣告方面表現(xiàn)出性別偏見而受到批評。而這一問題出現(xiàn)的原因正是其數(shù)據(jù)庫中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身就帶有偏見。而這不是第一次、也不是最后一次，美國《白宮對未來人工智能技術(shù)發(fā)展準備的報告》中曾經(jīng)提到：“人們對數(shù)據(jù)密集型AI算法的誤用和濫用的敏感性，以及對性別、年齡、種族和經(jīng)濟階層的可能結(jié)果表示了許多關(guān)注。”
進一步存在的，是大模型的可解釋性問題，即如何保證分析結(jié)果的可解釋性。在微軟發(fā)布的“Microsoft Fabric推出用于自然語言數(shù)據(jù)查詢的下一代數(shù)據(jù)代理”文章中提到，“用戶對其在實際應(yīng)用程序中的有效性表示失望，理由是Data Agent的當前狀態(tài)在生產(chǎn)環(huán)境中還有很多不足之處。此類反饋指出了其可配置性和性能方面的問題，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析工具設(shè)定的期望相比，一些人認為這些問題低于標準”。
同時，也討論了Data Agent的社會影響，當研究人員、記者等獲得得與大量數(shù)據(jù)集無縫交互的能力后，有可能需要提高透明度和公共問責(zé)制，確保重要問題得到數(shù)據(jù)支持的證據(jù)得到解決。如果不對上文講到的“偏見”加以控制，可能會加劇現(xiàn)有的社會不平等。此外，雖然AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析的興起可以改變就業(yè)環(huán)境、創(chuàng)造新的AI職位，但也導(dǎo)致一些人才流失。
在AI原生時代，數(shù)據(jù)不再僅僅是靜態(tài)的資產(chǎn)，隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的深入拓展，Data Agent將在助力企業(yè)打破數(shù)據(jù)孤島、提升數(shù)據(jù)價值、推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新等方面發(fā)揮更大作用。企業(yè)需要結(jié)合自身業(yè)務(wù)特點和數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，選擇合適的Data Agent解決方案，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策體系。率先完成“AI原生”轉(zhuǎn)型的企業(yè)，也可能在認知智能時代占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。
回到文章之初我們假設(shè)的“你開了一家公司”，此時，Data Agent的魔力便在于，它讓數(shù)據(jù)不再是負擔(dān)，而是流動的活水。過去，業(yè)務(wù)人員要等IT團隊跑數(shù)，分析師要花過半的時間清洗數(shù)據(jù)；而現(xiàn)在，對話就能驅(qū)動分析，實時反饋取代了漫長等待。數(shù)據(jù)沼澤不再泥濘，因為它正在被AI的力量疏浚、貫通，變成一片清澈見底的湖泊。而你的企業(yè)，終于可以更輕松撈起水底的金子。
來源：數(shù)據(jù)猿
聯(lián)想發(fā)布多款超級智能體，端側(cè)AI開啟規(guī)?；涞?
