“查數(shù)的工具滿街是，敢提建議的AI軍師，只此一家。

讓我們來設(shè)想這樣一個(gè)場景：老板拋出一個(gè)簡單問題：“為什么我們上周營收突然下滑？”

BI團(tuán)隊(duì)火速行動(dòng)，查報(bào)表、調(diào)數(shù)據(jù)、寫SQL，三天后拉出一份幾十頁的PPT，圖表密密麻麻，信息應(yīng)有盡有——但沒人敢說一句“該怎么做”。

這種熟悉的場景，曾在無數(shù)企業(yè)中反復(fù)上演。數(shù)據(jù)看似無所不在，甚至連實(shí)習(xí)生都能用BI拖圖表、拉曲線，但面對真正需要決策的時(shí)刻，管理層往往還是靠“拍腦袋”——不是因?yàn)樗麄儾幌胗脭?shù)據(jù)，而是根本沒人能把數(shù)據(jù)翻譯成建議，更沒人敢拍胸口說：“我們該做這個(gè)”。

這背后，其實(shí)是一種被誤解已久的“數(shù)據(jù)智能幻覺”：

·事實(shí)≠洞察：有數(shù)據(jù)不等于知道原因

·圖表≠建議：展示不等于判斷

·問數(shù)≠決策：你會(huì)提問，但AI不會(huì)給答案

很多企業(yè)以為自己在“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，實(shí)際上只是停留在“圖表驅(qū)動(dòng)”的階段——查完了數(shù)，然后呢？

這就是為什么“Data Agent”在過去幾個(gè)月突然成為行業(yè)焦點(diǎn)。它不是BI的升級包，不是ChatBI的換皮膚，而是企業(yè)走出數(shù)據(jù)迷霧、真正走向智能決策的戰(zhàn)略高地。

那么，什么是Data Agent ，它有哪些能力，該如何構(gòu)建一個(gè)真正可用的Data Agent ？為了回答這些問題，數(shù)據(jù)猿專訪了數(shù)勢科技CEO黎科峰博士，跟他討論Data Agent的發(fā)展思路

大多數(shù)企業(yè)，

只完成了20%的數(shù)據(jù)分析工作？

近十年來，企業(yè)的“數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施”已經(jīng)有了長足發(fā)展：從數(shù)據(jù)倉庫、可視化BI，到自助查詢，再到現(xiàn)在的ChatBI，數(shù)據(jù)獲取門檻似乎降到了歷史最低。但你如果走進(jìn)真實(shí)的業(yè)務(wù)現(xiàn)場，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)殘酷真相：80%的時(shí)間，數(shù)據(jù)工作都停留在“查出來”，卻止步于“做什么”。

這正是“偽數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的典型特征：查得很快，但不知道怎么用；圖表很好看，但沒人能拍板；有人負(fù)責(zé)提問，卻沒人負(fù)責(zé)回答“下一步怎么辦”。

在數(shù)勢科技看來，這種“只做了20%”的數(shù)據(jù)建設(shè)，其實(shí)是因?yàn)檎J(rèn)知鏈條斷裂了。

為了解構(gòu)這一問題，數(shù)勢提出了“Data-Value金字塔”模型，把數(shù)據(jù)價(jià)值的釋放劃分為四個(gè)層級：

1.Fact（事實(shí)）：你查的數(shù)據(jù)準(zhǔn)嗎？有沒有統(tǒng)一口徑？信得過嗎？

2.Analysis（分析）：你查到的是現(xiàn)象，背后邏輯呢？是誰在分析、怎么分析？

3.Insight（洞察）：數(shù)據(jù)異常的根因是什么？影響因子有哪些？

4.Decision（決策）：你準(zhǔn)備怎么做？有沒有行動(dòng)建議？

而現(xiàn)實(shí)是，大多數(shù)企業(yè)連第一層“Fact”都未完全邁過——各種口徑不一、權(quán)限混亂、語義不明，甚至連“查準(zhǔn)數(shù)”都成了技術(shù)難題。即便少數(shù)企業(yè)搭建了完整的數(shù)據(jù)平臺(tái)，真正能走到Insight、Decision層的，更是鳳毛麟角。

于是就有了那個(gè)經(jīng)典難題：“查完了數(shù)，然后呢？”

圖表很多，但建議沒有；報(bào)表很準(zhǔn)，但方向模糊。

業(yè)務(wù)部門不懂分析，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)不懂業(yè)務(wù)，兩個(gè)世界之間缺少橋梁。

在這個(gè)斷鏈的關(guān)鍵位置，Data Agent扮演的，不是工具角色，而是認(rèn)知補(bǔ)全者的身份。

它不僅能幫你把事實(shí)查準(zhǔn)，更能在業(yè)務(wù)語言下完成分析推理，最終給出行動(dòng)建議。它不是BI的升級，而是從“認(rèn)知鏈條的閉環(huán)”出發(fā)，重構(gòu)了從問題提出到?jīng)Q策制定的整條路徑。

換句話說：如果說BI是數(shù)據(jù)的“顯示器”，ChatBI是“查詢器”，那么Data Agent就是企業(yè)的“建議器”。

數(shù)據(jù)“準(zhǔn)”，不是終點(diǎn)，而是基礎(chǔ)能力

你信ChatBI查的數(shù)，還是老板手工拉的表？這是許多企業(yè)在使用類ChatBI工具時(shí)真實(shí)的心理寫照。即便新一代AI看上去會(huì)“對話”，但它輸出的數(shù)據(jù)往往讓人不敢信、不能用。

原因并不復(fù)雜：數(shù)據(jù)不準(zhǔn)，是所有建議無效的前提。

從NL2SQL到NL2Semantic，是一個(gè)技術(shù)分水嶺。

目前，業(yè)界很多做ChatBI類產(chǎn)品的企業(yè)，采用的是NL2SQL技術(shù)路徑，也就是將自然語言問題轉(zhuǎn)成SQL語句去數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行。聽上去沒問題，實(shí)際上暗藏殺機(jī)：

·用戶說“上月銷售額”，模型不懂這是自然月還是財(cái)務(wù)月；

·用戶問“活躍用戶”，模型搞不清是登錄過一次，還是連續(xù)多天；

·即便SQL生成了，是否命中了權(quán)限？字段是否多義？邏輯是否復(fù)雜？

這些都屬于“語義錯(cuò)亂”與“業(yè)務(wù)口徑混淆”的問題——你以為你提了個(gè)問題，AI卻根本沒聽懂你的意圖。

這就導(dǎo)致了一個(gè)嚴(yán)重后果：數(shù)據(jù)結(jié)果表面上查出來了，但沒人敢采信。

為什么準(zhǔn)，是“建議力”的前提？

在數(shù)勢科技看來，真正具備“建議力”的Agent，一定要從理解你說什么→理解你想干什么這個(gè)路徑出發(fā)。于是他們放棄了傳統(tǒng)NL2SQL的路徑，轉(zhuǎn)向構(gòu)建自己的NL2Semantic業(yè)務(wù)語義層。

這個(gè)語義層不是簡單的指標(biāo)映射，而是一個(gè)多維的、組織語境化的“認(rèn)知圖譜”，它理解的不只是字段，更是業(yè)務(wù)上下文。

“語義層”這個(gè)詞，過去是數(shù)據(jù)工程師才會(huì)談的東西，現(xiàn)在，它成了AI Agent能否落地的分水嶺。

Data Agent不是一個(gè)能“查出數(shù)據(jù)”的聊天工具，而是一個(gè)能“聽懂你話里有話”的業(yè)務(wù)助理。它不僅識(shí)別你說了什么，更能理解你在這個(gè)崗位上，這個(gè)時(shí)刻，提出這個(gè)問題，是想要什么樣的回答。

數(shù)勢科技內(nèi)部有一條“底線要求”：問數(shù)必須100%準(zhǔn)確，否則后續(xù)分析與建議都是幻覺。

這不是宣傳口號，而是技術(shù)路徑重構(gòu)帶來的實(shí)際結(jié)果。據(jù)悉，他們在多個(gè)大型企業(yè)中，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜問數(shù)任務(wù)的高準(zhǔn)確率支持，做到了“可信的數(shù)據(jù)入口”，為后續(xù)的分析歸因、決策建議，打下了堅(jiān)實(shí)的地基。

從模型能力到流程智能，

是AI走向認(rèn)知閉環(huán)的關(guān)鍵一步

查得出數(shù)據(jù)，不代表想得出結(jié)論，更不代表提得出建議。

這是大多數(shù)BI工具和ChatBI止步于“數(shù)據(jù)呈現(xiàn)”階段的根本原因——它們擅長展示，卻不會(huì)思考；能說結(jié)果，卻不會(huì)建議。

而Data Agent的躍遷，正是從一個(gè)“查數(shù)器”變成了“分析軍團(tuán)”。不是一個(gè)AI在單打獨(dú)斗，而是一組有分工、會(huì)協(xié)作的智能體，像分析師團(tuán)隊(duì)一樣，思考業(yè)務(wù)問題、追溯根因、給出判斷。

為了解決這個(gè)問題，數(shù)勢科技構(gòu)建出Magic框架——一套類人類分析的Agent結(jié)構(gòu)。

在數(shù)勢科技打造的Magic框架中，三個(gè)核心Agent分別承擔(dān)著分析鏈條上的關(guān)鍵角色：

·Planner（任務(wù)拆解官）：像個(gè)精明的業(yè)務(wù)主管，能讀懂人類提出的問題，把一句模糊的提問拆解為明確、結(jié)構(gòu)化的子任務(wù)；

·Analyzer（數(shù)據(jù)歸因師）：像個(gè)經(jīng)驗(yàn)老道的分析師，善于用對比、趨勢、異常分析找出“為什么”，聚焦問題本質(zhì)；

·Reporter（洞察輸出者）：像個(gè)業(yè)務(wù)咨詢顧問，把分析結(jié)果整理成報(bào)告、歸納出可執(zhí)行建議，輸出給管理者或一線團(tuán)隊(duì)。

這不是把模型疊加起來拼性能指標(biāo)，而是一次從模型集成到“流程型智能”的范式躍遷。關(guān)鍵點(diǎn)在于，每個(gè)Agent都不是在執(zhí)行代碼，而是在完成類人類的“思考過程”。

那么，在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中，這套框架如何發(fā)揮效力呢？接下來，我們來看一個(gè)具體的案例。

某全國連鎖零售企業(yè)，某區(qū)域門店GMV突然下跌，總部負(fù)責(zé)人只說了一句話：“幫我看看怎么回事。”

過去需要BI團(tuán)隊(duì)出三輪報(bào)表，交叉比對、層層分析，少則一天、多則三天才有結(jié)論。而這次：

·Planner自動(dòng)識(shí)別問題為“GMV波動(dòng)歸因”類任務(wù)，拆解出關(guān)鍵維度：時(shí)間、區(qū)域、商品、客單價(jià)等；

·Analyzer對比異常門店與整體平均、歷史同期，發(fā)現(xiàn)客流量未變但客單價(jià)下跌；

·進(jìn)一步歸因發(fā)現(xiàn)促銷活動(dòng)斷檔、爆品庫存預(yù)警未處理，成為主要成因；

·Reporter總結(jié)問題原因，提出補(bǔ)充促銷策略、優(yōu)化補(bǔ)貨頻次等建議，并生成一頁報(bào)告發(fā)給決策人。

全過程不到3分鐘，精準(zhǔn)度遠(yuǎn)高于人工分析，從“提問”到“建議”，完全閉環(huán)。

ChatGPT、DeepSeek給了我們“語言生成的震撼”，但企業(yè)更需要的是“業(yè)務(wù)邏輯的內(nèi)化”。Magic框架的底層哲學(xué)在于：從“模型堆疊”到“思維鏈條”，智能的下一個(gè)形態(tài)是流程化。

在企業(yè)真實(shí)運(yùn)營中，分析從來不是一個(gè)人干完的活，而是一套協(xié)作機(jī)制：誰來提問題？誰來查數(shù)？誰來歸因？誰來建議？Data Agent的突破，就是把這套協(xié)作鏈，用智能體方式在系統(tǒng)內(nèi)復(fù)現(xiàn)出來。

“聽懂黑話、會(huì)講人話”，

Agent落地的真正門檻是業(yè)務(wù)理解

通用大模型之所以落不了地，不是因?yàn)椴粔蚵斆鳎且驗(yàn)椴粔蚨小?/p>

你可以讓它寫詩、寫代碼，但你讓它分析一個(gè)門店GMV下滑的原因，它就開始“胡說八道”了——因?yàn)樗牪欢畼I(yè)務(wù)里的“行話”和“潛臺(tái)詞”。

“大模型+企業(yè)數(shù)據(jù)”失靈的根因：聽不懂業(yè)務(wù)“暗語”

很多企業(yè)在嘗試ChatGPT類工具時(shí)，最大的問題不是技術(shù)門檻，而是語義錯(cuò)位：

·“打卡率”不是時(shí)間統(tǒng)計(jì)，而是教育行業(yè)的核心KPI；

·“動(dòng)銷率”不是庫存數(shù)據(jù)，而是零售商品活躍的生命線；

·“R12M”不是數(shù)學(xué)公式，而是財(cái)務(wù)人掛在嘴邊的滾動(dòng)周期邏輯。

AI看得懂這些詞，卻理解不了它們的意義和場景——這不是語言模型的錯(cuò)，而是缺乏“業(yè)務(wù)語義層”的訓(xùn)練和沉淀。

數(shù)勢打法：以用治數(shù)，反推語義圖譜

數(shù)勢科技不是靠把大模型“訓(xùn)得更大”，而是靠“訓(xùn)得更懂行”。

他們的獨(dú)特方法論是：“以用治數(shù)”：邊用邊訓(xùn)、邊訓(xùn)邊改，讓AI不斷在真實(shí)業(yè)務(wù)場景中“聽懂”人的表達(dá)方式和行業(yè)特有指標(biāo)，最終沉淀成可復(fù)用的業(yè)務(wù)語義圖譜。

·每一次用戶提問，系統(tǒng)都會(huì)記錄背后的“數(shù)據(jù)意圖”和“分析動(dòng)因”；

·每一次任務(wù)拆解，Agent都會(huì)反推結(jié)構(gòu)化邏輯，沉淀在場景庫中；

·每一個(gè)行業(yè)項(xiàng)目，都在不斷打磨出“聽得懂人話”的業(yè)務(wù)表達(dá)模板。

不是訓(xùn)練一個(gè)萬能AI，而是打造一個(gè)“專屬你行業(yè)的AI搭檔”。

依據(jù)這套打法，數(shù)勢科技針對不同業(yè)務(wù)場景，落地多個(gè)“懂行Agent”。例如：

·教育行業(yè)：家長看“打卡率”、老師關(guān)心“年級均值”，業(yè)務(wù)指標(biāo)術(shù)語錯(cuò)綜復(fù)雜，Data Agent能在課時(shí)消耗、學(xué)習(xí)進(jìn)度、用戶流失等維度完成自動(dòng)歸因分析。

·零售行業(yè)：商品維度的異動(dòng)分析極其復(fù)雜，Data Agent可識(shí)別“促銷斷檔”、“轉(zhuǎn)化率異常”，從動(dòng)銷比中推導(dǎo)品類建議。

·金融行業(yè)：面對交易邏輯復(fù)雜、指標(biāo)體系龐大的場景，Agent能理解“R12M”、“凈增長貢獻(xiàn)度”等專業(yè)指標(biāo)，助力投顧與理財(cái)顧問快速做出判斷。

值得指出的是，隨著Data Agent深深扎根于各行各業(yè)，其服務(wù)對象也在慢慢發(fā)生變化：不是服務(wù)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，而是賦能“不會(huì)分析”的人。

傳統(tǒng)BI和分析系統(tǒng)，默認(rèn)用戶會(huì)分析、會(huì)提問、會(huì)解讀。而現(xiàn)實(shí)是：業(yè)務(wù)線的人其實(shí)不懂?dāng)?shù)據(jù)、不會(huì)提問題、也不敢下判斷。

這正是Data Agent的獨(dú)特定位：它不是分析師的工具，而是普通員工的教練；不是讓你學(xué)會(huì)分析，而是帶著你一起分析；不是替代數(shù)據(jù)人，而是讓人人具備分析能力。

哪怕是一個(gè)新入職的實(shí)習(xí)生，只要會(huì)提一句“這個(gè)月用戶流失為什么上升了？”，Agent就能像一位高級咨詢顧問一樣，幫他層層拆解、逐步引導(dǎo)、最終輸出一頁建議書。

數(shù)據(jù)分析，需要被重新“發(fā)明”一次

過去20年，企業(yè)數(shù)據(jù)工具一路進(jìn)化，從出報(bào)表、做圖表、能聊天，終于來到了“能建議”的新階段。這不只是一次產(chǎn)品升級，而是一次決策范式的切換：從“人拍腦袋”→到“拍了AI的腦袋”再做決策。

回望歷史，企業(yè)數(shù)據(jù)工具經(jīng)歷了四個(gè)關(guān)鍵階段：

·IT導(dǎo)數(shù)：報(bào)表靠IT寫，老板等三天；

·自助BI：業(yè)務(wù)會(huì)拖圖，會(huì)拼報(bào)表；

·ChatBI：可以聊天，但“問得出”不代表“看得懂”；

·Data Agent：不僅能回答問題，更能給出判斷、引導(dǎo)方向。

這是一場從“展示事實(shí)”到“生成判斷”的范式躍遷，是從“查數(shù)工具”到“認(rèn)知搭檔”的角色升級。

在下一個(gè)十年，誰掌握建議力，誰就掌握企業(yè)的“神經(jīng)中樞”。

如果說數(shù)據(jù)是企業(yè)的血液，那“建議力”就是大腦的中樞神經(jīng)。

過去BI廠商比的是圖表、響應(yīng)速度、權(quán)限系統(tǒng)；但未來的分水嶺只有一個(gè)：誰能把分析結(jié)果變成判斷建議，誰就掌握了企業(yè)決策的入口。

這不僅是產(chǎn)品競爭的分水嶺，也是CIO、CDO們戰(zhàn)略思維的換擋時(shí)刻——看得懂圖表，不如聽得懂建議；會(huì)提問的系統(tǒng)，不如能引導(dǎo)你的系統(tǒng)；能查數(shù)的AI，不如會(huì)提方向的AI。建議力不是個(gè)附加值，而是智能分析的“護(hù)城河”。

更進(jìn)一步Agent=第二大腦，企業(yè)將進(jìn)入“思考自動(dòng)化”時(shí)代。

今天的Agent，遠(yuǎn)不止是個(gè)問答工具，而正在成為組織的認(rèn)知副手。

它不是替你決策，而是加速你決策：把模糊問題拆清楚；把異常信號揪出來；把經(jīng)驗(yàn)推理標(biāo)準(zhǔn)化。

這意味著：企業(yè)正在進(jìn)入“思考自動(dòng)化”的新階段——信息不再等老板開會(huì)，洞察不再靠分析師天賦，AI會(huì)第一時(shí)間告訴你“這不對勁”、“該調(diào)整了”、“可以試試看”。

它是企業(yè)的業(yè)務(wù)鏡子+決策催化劑+洞察雷達(dá)。

行業(yè)Agent或?qū)⒊蔀橄乱粋€(gè)SaaS賽道

當(dāng)Data Agent真正能“懂行、會(huì)說、敢建議”之后，它就有了成為行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的潛力。

正如CRM、ERP一樣成為企業(yè)標(biāo)配，未來或許每個(gè)行業(yè)都將擁有自己的Agent軍師：

·懂電商GMV邏輯的Agent；

·懂教育留存率的Agent；

·懂金融合規(guī)指標(biāo)的Agent；

·甚至懂你公司的獨(dú)特語言的Agent。

而圍繞Agent的行業(yè)化能力、語義圖譜、建議庫、場景模板，正在成為下一個(gè)SaaS決勝點(diǎn)。

也許，你不會(huì)再買一套BI工具，而是買一個(gè)“能跟你團(tuán)隊(duì)一起開會(huì)、做判斷、給方向”的AI搭檔。

來源：數(shù)據(jù)猿