“Data Agent是“套殼大模型”還是數(shù)據(jù)變革“新范式”？

在當今數(shù)智化浪潮席卷全球之際，企業(yè)每時每刻都在產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。如何高效處理和利用這些數(shù)據(jù)，已成為企業(yè)在激烈競爭中脫穎而出的關鍵所在。

傳統(tǒng)的商業(yè)智能（BI）工具曾是企業(yè)數(shù)據(jù)分析的得力助手。但隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長以及業(yè)務需求的日益復雜，傳統(tǒng)BI暴露出諸多問題，例如：過度依賴人工取數(shù)、報表模式固定、數(shù)據(jù)獲取和分析滯后、部門協(xié)作效率低下等。

在此背景下，Data Agent為企業(yè)數(shù)據(jù)分析帶來了全新的范式革命。根據(jù)觀研報告網(wǎng)發(fā)布的《中國AI Agent行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析與投資前景研究報告（2024-2031年）》顯示，2028年中國AI Agent市場規(guī)模將達8520億元，年復合增長率高達72.7%。這一數(shù)據(jù)充分彰顯了包括Data Agent在內(nèi)的AI智能體所擁有的廣闊市場前景和巨大市場潛力。

從傳統(tǒng)BI到Chat BI，再到Data Agent，三個詞匯往往讓很多人“頭皮發(fā)麻”，這三者究竟有什么區(qū)別？又發(fā)生了哪些變化？

為了弄清楚這些問題，數(shù)據(jù)猿采訪了數(shù)勢科技、跬智信息（Kyligence）、思邁特、諸葛智能、火山引擎、阿里瓴羊等。

BI、Chat BI與Data Agent有啥關系

為了理解BI、Chat BI和Data Agent的差異，需要從它們演進背后的邏輯入手，尋找底層的變化。三者并非線性替代關系，而是共同推動企業(yè)數(shù)據(jù)能力走向更主動、更智能的演進路徑。這個轉(zhuǎn)變的核心價值可以概括為四個關鍵詞：主動、易用、統(tǒng)一、智能。

所謂“主動”，意味著數(shù)據(jù)分析的范式已經(jīng)發(fā)生本質(zhì)變化。傳統(tǒng)BI更多是響應式工具，需要人去“找數(shù)據(jù)”，以預設報表為主，難以及時應對突發(fā)業(yè)務問題。而Data Agent則具備主動發(fā)現(xiàn)問題的能力。

“易用”是這一代工具的另一個關鍵特征。過去BI工具依賴專業(yè)技術人員，業(yè)務人員只能“提需求、等結(jié)果”；而現(xiàn)在，通過自然語言與Data Agent或Chat BI互動，非技術用戶也能直接獲得數(shù)據(jù)洞察。這種門檻降低的價值遠超表面上的“操作便利”，它實際上讓數(shù)據(jù)從“集中資源”變成“分布能力”。

在“統(tǒng)一”層面，Data Agent也在推動企業(yè)在數(shù)據(jù)治理上的根本性轉(zhuǎn)變。它倡導通過語義建模與治理機制，將分散數(shù)據(jù)統(tǒng)一編排，使不同業(yè)務部門對同一指標形成共識。這種“統(tǒng)一語言”的建立，為企業(yè)構(gòu)建了可持續(xù)、可擴展的數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系。

“智能”則是這一代技術的最大躍升點。傳統(tǒng)BI是“數(shù)據(jù)呈現(xiàn)工具”，最終決策依賴人的經(jīng)驗。而Data Agent則通過AI推理能力，能夠基于實時數(shù)據(jù)生成決策建議。

進一步看，從Chat BI到Data Agent，并不是工具替代，而是能力協(xié)同的進化過程。這一演進可概括為：交互友好、深度分析、價值共創(chuàng)。

Chat BI是Data Agent的交互入口，通過自然語言對話實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的提問與調(diào)用。它將原本復雜的查詢轉(zhuǎn)化為對話式體驗，提升了用戶友好性。而真正復雜的建模、歸因、預測分析，則由背后的Data Agent承擔。兩者配合，使得用戶不僅能“問得方便”，還能“答得深入”。

更重要的是，它直接帶來了價值共創(chuàng)：顯著減少了數(shù)據(jù)分析的人力與時間成本，提升了決策的準確性與時效性，成為企業(yè)實現(xiàn)降本增效的重要抓手。

從BI到Chat BI再到Data Agent，不只是技術的升級，更是一種范式的躍遷。從以報表為核心的工具思維，走向以智能為核心的服務思維。未來，誰能讓數(shù)據(jù)真正融入每一項業(yè)務決策，誰就將在競爭中取得領先。

從效率工具到價值閉環(huán)

Data Agent不再只是“新概念工具”，它在多個真實業(yè)務場景中已展現(xiàn)出從效率工具向決策引擎的躍遷能力。隨著模型技術演進與企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)成熟，Data Agent正逐步嵌入企業(yè)運營的關鍵節(jié)點，實現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察與業(yè)務策略的深度耦合。

以數(shù)勢科技的SwiftAgent為例，其價值不僅在于自動化整合異構(gòu)數(shù)據(jù)，更在于打通了從語義建模到策略建議的一體化分析鏈條。在某城商行的實踐中，SwiftAgent將原本需要20小時的經(jīng)營報告壓縮至幾分鐘，效率提升近百倍。這種飛躍不僅是技術層面的突破，更意味著企業(yè)在信息響應速度上的根本升級：數(shù)據(jù)不再是“靜態(tài)資源”，而成為驅(qū)動業(yè)務動態(tài)優(yōu)化的實時引擎。

而在更具復雜性的營銷場景中，跬智信息（Kyligence）的AI數(shù)據(jù)智能體則體現(xiàn)了認知推理對業(yè)務決策的直接影響。在某國際快餐連鎖的案例中，系統(tǒng)在10秒內(nèi)完成歸因分析，并給出可行性策略，最終帶來5%的單日營業(yè)額提升。相比傳統(tǒng)依賴人工SQL分析的低效路徑，這種高效閉環(huán)不僅降低人力成本，更大幅縮短“從洞察到執(zhí)行”的鏈條，推動營銷響應向“準實時”演進。

知識的積累與傳承，一直是制約組織智能化的重要瓶頸。諸葛智能的Data Insight Agent在這方面提供了新的解法：通過大模型對客戶業(yè)務習慣的持續(xù)學習，實現(xiàn)個性化認知能力的不斷迭代。這意味著每一次交互、每一次分析，都是在為組織沉淀知識資產(chǎn)，構(gòu)建可復用、可遷移的分析體系。其長期價值不在于短期提效，而在于組織數(shù)據(jù)能力的“復利化”。

Data Insight Agent，來源：諸葛智能

思邁特的Smartbi AIChat則揭示了“數(shù)據(jù)民主化”的另一種可能。在某頭部證券公司部署后，AIChat打破了原有“數(shù)據(jù)提取依賴外包”的高成本模式，讓業(yè)務人員實現(xiàn)“即問即答”，而管理層也得以基于統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖做出及時判斷。這不僅是一種效率革命，更是管理方式的重構(gòu)：數(shù)據(jù)服務從IT部門下沉到一線業(yè)務，驅(qū)動組織結(jié)構(gòu)向更敏捷、更扁平的方向演進。

回顧以上案例，盡管各家技術路徑不同，但背后折射的是同一個趨勢——Data Agent正在重塑企業(yè)的數(shù)據(jù)使用邏輯。從“人找數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;數(shù)據(jù)驅(qū)動行動”，從“工具輔助分析”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;智能引導決策”，Data Agent正成為企業(yè)實現(xiàn)精細化管理、敏捷化響應和智能化戰(zhàn)略的關鍵支撐。

在未來，隨著更多企業(yè)完成從“數(shù)據(jù)可用”到“數(shù)據(jù)可運營”的轉(zhuǎn)型，Data Agent的價值將不止于“提效”，而是成為組織認知力與戰(zhàn)略執(zhí)行力之間的關鍵連接點。

數(shù)據(jù)智能體“各顯神通”

在Data Agent市場高速發(fā)展的背景下，行業(yè)競爭已進入深水區(qū)。頭部企業(yè)憑借技術壁壘掌控主導權，中小企業(yè)則在細分場景中精耕細作，國際巨頭也在持續(xù)加碼科研投入，推動技術邊界不斷拓展。

在國內(nèi)的頭部企業(yè)中，火山引擎以“AI數(shù)據(jù)專家”自居，其優(yōu)勢在于將圖像、文本、語音等多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析，并構(gòu)建營銷閉環(huán)路徑。從用戶洞察到個性化策略輸出，再到轉(zhuǎn)化結(jié)果追蹤，形成以數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)決策鏈條。這種從“分析工具”向“智能執(zhí)行”延伸的模式，體現(xiàn)了其強烈的落地導向。

數(shù)勢科技強調(diào)分析范式的變革。其SwiftAgent 3.0引入了DeepSeek R1/V3模型，增強自然語言理解與推理能力，并能高效整合異構(gòu)數(shù)據(jù)。在此基礎上，系統(tǒng)能自動生成專業(yè)洞察報告，打通洞察與決策路徑，幫助企業(yè)實時識別關鍵波動點，提升響應速度與決策效率。

SwiftAgent的產(chǎn)品邏輯，來源：數(shù)勢科技

阿里云瓴羊?qū)Ｗ⒂跀?shù)據(jù)研發(fā)治理與智能分析洞察——以數(shù)據(jù)知識庫為核心，突破傳統(tǒng)“搬運工”式的開發(fā)管理模式，重構(gòu)數(shù)據(jù)價值體系。通過統(tǒng)一標準與規(guī)范開發(fā)，結(jié)合自動元數(shù)據(jù)補全賦能數(shù)據(jù)資產(chǎn)更加豐富鮮活的業(yè)務含義；基于數(shù)據(jù)探查自動推薦治理規(guī)則，結(jié)合血緣智能定位問題，提升數(shù)據(jù)可信度，同時通過精細權限管控確保核心數(shù)據(jù)安全與合規(guī)。此外，瓴羊還為企業(yè)提供基于大模型的自然語言對話問數(shù)、深度解讀與專題報告能力，推動數(shù)據(jù)分析從“人工取數(shù)”向“AI驅(qū)動決策”躍遷，提效業(yè)務決策流程。

跬智信息（Kyligence）聚焦于企業(yè)級深度洞察，其Kyligence DeepInsight內(nèi)嵌自主推理機制，實現(xiàn)從“被動響應”到“主動發(fā)現(xiàn)”的躍遷。其產(chǎn)品不僅具備專家級分析能力，還因部署成本低、落地快，成為認知智能商業(yè)化的重要代表。

跬智信息（Kyligence）產(chǎn)品截圖

來源：跬智信息（Kyligence）

諸葛智能定位為“企業(yè)數(shù)據(jù)智能運營伙伴”，強調(diào)將數(shù)據(jù)洞察能力嵌入業(yè)務流程。其通過整合多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建類管理者視角的分析框架，幫助業(yè)務人員快速理解趨勢、識別問題、形成策略，降低了數(shù)據(jù)分析的理解門檻。

思邁特作為國內(nèi)最早將AI Agent技術深度應用于商業(yè)智能領域的廠商之一，其Smartbi AIChat白澤以自然語言交互簡化查詢流程，支持可視化流程編排與專家干預雙模式，具備強大權限治理及指標模型體系，適配復雜計算及多業(yè)務場景嵌入，技術落地成熟度高且可配置能力突出。

在國際領域，Google繼續(xù)發(fā)揮其科研平臺優(yōu)勢，通過自動代碼生成和Colab環(huán)境，為開發(fā)者與科研人員提供高效工具鏈，在探索數(shù)據(jù)智能邊界方面保持領先。

總體來看，Data Agent市場的核心競爭早已不再是單一模型能力的比拼，而是圍繞“如何讓智能真正參與企業(yè)決策過程”的能力構(gòu)建。從感知到推理，從管理到執(zhí)行，企業(yè)正加速構(gòu)建自己的“智能中樞”。誰能率先完成這一閉環(huán)，誰就有機會主導下一階段市場格局。

“甲方”的困惑和“乙方”的難題

盡管Data Agent展現(xiàn)出極強的技術潛力和市場前景，但在實際落地過程中，其發(fā)展并非一帆風順。問題并不只源于技術本身，更反映了企業(yè)數(shù)字化能力、組織結(jié)構(gòu)和協(xié)作機制的多重復雜性。今天的挑戰(zhàn)，恰恰暴露出Data Agent要從“概念”走向“能力”的路上，仍有許多基礎尚未補齊。

最核心的痛點之一，是數(shù)據(jù)質(zhì)量與治理問題。企業(yè)的數(shù)據(jù)常年散落于ERP、CRM、IoT等系統(tǒng)之間，標準各異、格式混亂，充斥著重復、缺失或錯誤的信息。如諸葛智能CTO文革所言，數(shù)據(jù)治理體系的缺失使得Data Agent無法準確理解和利用這些信息——既影響算法解析的準確性，也埋下了數(shù)據(jù)安全與合規(guī)的隱患。

另一個結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)是模型在復雜任務中的可靠性不足。Data Agent背后的大模型，雖已具備一定推理能力，但面對跨部門、多變量、多表關聯(lián)的業(yè)務場景時，仍存在推理路徑不透明、可復現(xiàn)性差的問題。一旦業(yè)務規(guī)則涉及高度專業(yè)化的邏輯，系統(tǒng)很可能出現(xiàn)“聽懂了語句卻理解錯了意圖”的問題。

更現(xiàn)實的瓶頸來自于訓練成本和維護成本的高企。真正高性能的Data Agent離不開大規(guī)模微調(diào)與持續(xù)優(yōu)化，但這往往意味著百萬級預算、GPU集群、千萬級別的標注樣本。對于資源有限的中小企業(yè)而言，這樣的投入門檻幾乎勸退。此外，場景的動態(tài)變化也要求模型定期再訓練，進一步抬高了技術和資金的門檻。

此外，不少廠商還在市場拓展中遭遇“來自甲方的挑戰(zhàn)”。企業(yè)客戶雖對智能化轉(zhuǎn)型充滿興趣，但普遍存在需求模糊與認知錯位。業(yè)務人員不清楚Data Agent能做什么，卻希望它“什么都能做”；產(chǎn)品團隊難以快速理解客戶獨特流程，也難以在標準化產(chǎn)品與定制化需求之間找到平衡點。

更值得警惕的是，員工使用習慣的慣性阻力。許多一線員工對新系統(tǒng)持抗拒態(tài)度，尤其在沒有明確績效激勵的情況下，推廣Data Agent反而可能增加培訓與溝通成本，影響組織內(nèi)部協(xié)同效率。此時，如何讓技術與業(yè)務自然融合，而非“自上而下強推”，變得尤為重要。

最后，生態(tài)構(gòu)建的復雜性也成為限制因素。Data Agent并非孤立運行，它需與上下游系統(tǒng)和合作伙伴進行深度整合。然而，數(shù)據(jù)共享、利益分配、接口協(xié)同等問題常常掣肘合作進度，阻礙健康生態(tài)的形成。

從整體來看，乙方廠商的主要難點在于技術可用性與泛化能力的持續(xù)提升，而甲方企業(yè)面臨的則是認知差距、組織惰性與信任壁壘的多重挑戰(zhàn)。只有雙方真正“共建—共識—共贏”，Data Agent才可能從“可用”走向“好用”，從“產(chǎn)品”走向“能力”。

不可否認，Data Agent已成為智能化時代的關鍵接口。但它的真正價值，將取決于能否在技術之外，架起人與數(shù)據(jù)、人與組織之間的信任與理解橋梁。

三個演進方向

盡管當前Data Agent仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型成本、語義理解等諸多現(xiàn)實難題，但從技術演進的路徑與產(chǎn)業(yè)趨勢來看，它的未來發(fā)展空間依然廣闊，并且正在加速走向戰(zhàn)略級應用階段。其本質(zhì)，不只是工具形態(tài)的升級，而是一場圍繞“企業(yè)智能化決策模式”的重構(gòu)。未來的突破，可能集中在三個關鍵方向。

首先，Data Agent的協(xié)作方式將從“孤島運作”邁向“生態(tài)協(xié)同”。今天的Data Agent多數(shù)作為輔助分析工具存在，但趨勢正在變化。未來，它將成為連接模型層與應用層的核心樞紐，構(gòu)建起“從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策再到執(zhí)行”的智能閉環(huán)。這不僅是功能的延展，更是角色的升級。企業(yè)內(nèi)部可能出現(xiàn)多個專屬Agent協(xié)同作戰(zhàn)——市場Agent負責用戶行為分析，財務Agent負責成本優(yōu)化，運營Agent負責流程調(diào)度——彼此協(xié)同，形成一個覆蓋全業(yè)務流程的智能網(wǎng)絡。這種模式的本質(zhì)，是將傳統(tǒng)由“人主導”的管理邏輯，逐步交由“智能協(xié)同體”驅(qū)動，構(gòu)建新的組織運行范式。

其次，Data Agent的門檻將持續(xù)降低，邁向真正的“數(shù)據(jù)民主化”。當前數(shù)據(jù)分析仍有明顯技術壁壘，但大模型的結(jié)構(gòu)變化正帶來轉(zhuǎn)機。從“大模型”向“小模型+插件”的演進，讓輕量化、低代碼開發(fā)成為可能。未來的Data Agent將支持用戶用自然語言定義指標、訓練任務行為，甚至構(gòu)建私域業(yè)務知識圖譜。這一過程不再依賴數(shù)據(jù)科學家，而可以由一線業(yè)務人員主導。這不僅意味著效率提升，更重要的是，決策權從IT向業(yè)務的回流，有望釋放組織真正的前線反應力。

最后，多模態(tài)融合將重新定義Data Agent的分析邊界。不再局限于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，未來的智能體將整合文本、圖像、語音乃至視頻，形成更加完整的業(yè)務感知與判斷體系。這種融合將催生“類人”認知模型，使Data Agent不僅僅“回答問題”，更能夠“理解場景”，在品牌輿情分析、客戶服務、制造監(jiān)控等場景中實現(xiàn)跨模態(tài)、跨語言的聯(lián)動分析。它不再只是數(shù)據(jù)助手，更是業(yè)務策略的深度參與者。

Data Agent的出現(xiàn)并非只是技術演進的產(chǎn)物，更是一場關于“企業(yè)如何分配認知權與決策權”的深層革命。它正打破原本由IT獨占的數(shù)據(jù)分析通道，將更多的決策能力釋放到業(yè)務前線，推動組織從“基于經(jīng)驗”轉(zhuǎn)向“基于智能”的決策范式。這種轉(zhuǎn)變，恰是企業(yè)邁向高質(zhì)量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關鍵一步。

來源：數(shù)據(jù)猿