在互联网期间，数据已成为企业发展的必经之路。

从电商平台的用户行动记载，到工业传感器的实时监测，数据渗入在买卖步履的每个要道，成为驱动决策的基础资源。

然则数据的价值并不在于浅易的堆砌，未经梳理与解读的原始数据如同洒落的拼图碎屑，既无法呈现好意思满图景，也难以撑持业务判断。

买卖智能（BI）动作数据调取和分析的基础器具，通过结构化查询与报表生成，曾为企业提供环节的信息整合本事。

但跟着大数据工夫迭代，数据分析需求正发生质变——

当数据规模突破传统数据库的承载极限，当动态流数据取代静态报表成为常态，传统 BI 在实时性、复杂算法维持及非结构化数据处理等方面冉冉显显露局限性。

目下，大模子向智能体的演进正在结巴这一困局。

在国外，传统的国际 BI 巨头Tableau，最近发布的 Tableau Next 已遗弃了原本的 BI 架构，颐养为挥霍的智能体（Agent），通过天然言语交互重塑数据行业。

另一方面，DeepSeek 等创生力军凭借大模子进修老本的大幅压缩，正从另一个角度股东着数据分析向"智能体化"跃迁。

数据特征篡改，传统 BI 要反抗不住了

刻下，企业数据来源已从单一的数据库表单膨胀至日记、音视频、传感器信号等多模态信息，何况非结构化进度也越来越强。

传统 BI 依赖的关系型数据库，对这类数据的存储和索引着力低下。

举例文本情谊分析需要天然言语处理本事，图像识别依赖计较机视觉算法……但传统 BI 的纪律化报表器具无法径直调用此类分析模块，导致大量高价值数据处于"不可用"状态。

另一方面，越来越多的实时决策需求也与传统 BI 的批量处理模式存在本体冲突。

刻下业务场景如金融反诈骗、物流旅途优化等，时时条目基于实时数据流在秒级内完因素析，而不是像时时一样作念"过后诸葛亮"。

不错说，数据变化带来的新需求，让 BI 驱动受到制肘，而现实中的情况更为复杂，何况依然有传统 BI 导致的"惨案"发生了。

老王是一家连锁便利店的区域负责东说念主，他在 BI 系统中稽查了各门店的销售数据、客流量和库存情况，发现存一家门店销售额很高，但库存盘活率却相比低。

这样的畸形引起了老王的矜重，但仅凭 BI 系统生成的静态图表，老王依然是丈二梵衲迷糊涂糊，无奈之下只可召集团队开会，手动分析数据，破钞了大量时分，最终得出的论断仍然不及以让他深信。

直到一次未必的契机，老王到这家门店巡缉，翻阅记账本时发现，这家店居然把退货额也算在了销售额中，难怪销量会和库存不匹配。

老王的故事证明，诚然 BI 在处理静态数据时发达尚可，但无法对深层原因进行归因分析和动态判断，也无法分析不同策画呈现的截止是否合理，给出决策建议就更是顺口开河了。

然则，BI 诚然在数据深度挖掘上本事一般，使用门槛却不低，操作专科性很强，需要具备特意本事的东说念主进行操作。

说到这，就不得不提到另一个故（事）事（故）。

小张是某公司的又名职员，第二天要在一个蹙迫会议上报告责任，于是向数据分析师小李苛刻方理需求。

不巧的是小李大开 BI 器具时，发现系统中还有其他部门的 10 个需求正在列队，一瞥就是两个小时，比及小李终于驱动编写 SQL 调取数据，却发现小张的需求描摹不够澄澈再次复返与小张疏通阐发。

等小张收到数据时，依然错过了会议时分，小张因未能实时完成数据统计责任，被公司记载了一次紧要乖谬。

小张的阅历又露馅了传统 BI 的另一个漏洞，就是由于过于专科化，导致由专东说念主解救处理的时效，难以保证业务部门的数据分析时效需求。

天然，到了 AI 期间，BI 器具也作念了进化，和大模子进行了结合，但着力……就很难评。

小刘场地的公司，在数据分析上选用了配有大模子的 ChatBI 器具，这让数据分析责任吃力的小刘以为我方找到了救命稻草。

于是小刘把大模子的截止动作报表的独一数据来源，截止到了年末，管制层发现公司践诺 ROI 比报表中低了 80%，最终小刘被问责。

是以，诚然结合大模子的想路莫得错，但若是不科罚失真问题，使用时又不郑重查对，着力可能瞒上欺下。

大模子和数据分析，只差一个 AI 智能体

刻下大模子与 BI 器具的浅易嫁接存在赫然短板，但也不成因此否定向数据分析中引入 AI 工夫的必要性。

环节在于，数据分析中的 AI，需要节约单的问答模子向智能体进化。

AI 智能体通过任务策画、器具调用与截止考据的三层架构，简略将拖沓需求颐养为可实行的分析链路，从被迫反映升级到主动策画、自我反馈，是突破刻下瓶颈的核心旅途。

基于智能体的任务自动化特质，不错为其预设"月度规画分析""日报自动生成"等经由，然后由智能体到点自动运行并推送截止。

智能体还领有更强的环境得当本事，简略更好大地对更雄伟、非结构化进度更高的数据场景，以至得当不同侧要点的分析任务——

若是需要深度，智能体不错挖掘数据背后的深档次原因，探索数据背后的关联，给用户提供行动建议；

若是需要实施决策，智能体也能即时反映业务变化，自动触发预警并推送支吾策略。

何况，智能体还打掉了传统 BI 应用的工夫门槛，易用性高，无需安排特意东说念主员进行操作，幸免了数据分析还要排长队的困境。

除了智能体自己的上风，DeepSeek 的爆发，也大幅镌汰了动作智能体"大脑"的大模子使用老本，不仅凭借强推理本事保证智能体的任务质地，更能均衡智能体消耗巨量 Token 所带来的模子或算力老本。

若是这时回头再看老王、小张和小刘的阅历，若是有了智能体，他们遭受的困境就简略幸免了。

数据分析智能体，何处能用到？

说了这样多智能体的刚正，那么究竟有莫得东说念主在这样作念呢？

起首提到的 Tableau，就是一个传统 BI 巨头通过智能体进行"自我革新"的代表。

其最新的居品Tableau Next，依然挥霍推翻了基于数据集的旧架，改为通过策画语义层（semantic layer）+ 智能体（Agent）的架构来匡助其客户科罚数据分析的场景。

咱们不错看到在 Tableau Next 新的责任模块中，分析经由结合了数据源勾通、数据准备、语义模子、可视化等功能。

Tableau Next 将 Tableau 智能体（Tableau Agent）与 Tableau Pulse（AI 驱动的策画核心）进行深度交融，通过自动化的责任经由提供智能知悉。

不管是分析师、业务用户如故架构师，Tableau Next 皆能大幅普及他们的数据分析着力。

轶群出众不是春，事实上，Tableau 在策画语义层与智能体架构上的探索也并非孤例。

跟着企业对实时决策需求的增长，越来越多厂商驱动选定访佛方法突破传统 BI 的局限，包括国内企业也在这条旅途上进行了探索。

比如数势科技就基于这样的工夫旅途，在智能体的观念还更多存在于学术界的 2023 年，研发出了数据智能分析平台SwiftAgent。

它以国内通用大模子为基座，应用 RAG 和 AI Agent 核心工夫，匡助企业非工夫东说念主员通过天然言语完成数据查询、数据分析，以及潜入知悉和决策建议。

何况通过构建解救的策画语义层，即天然言语到策画语义（Natural Language to Metrics）的方式已毕精确取数，科罚了通过大模子径直生成 SQL 导致的数据不准问题，同期还基于策画行列的权限管控，来保险数据安全。

数势科技先容，SwiftAgent 和 Tableau Next 二者在居品架构、工夫道路与委派样式皆十分相似，标明数势的策略和工夫皆不逾期于国际巨头。

阅历一年多的迭代更新，再加上本年 DeepSeek 带来了刚劲又经济的新模子，SwiftAgent 依然在国内多数目"上岗"，匡助科罚了"事实、洞见、原因、决策"这四大企业核肉痛点。

动作新式数据分析器具，基本功依然要塌实，或者说，传统 BI 聪颖的活，Agent 就更要干得好了。

其中最环节的"生命线"，即是准确性。

而 SwiftAgent 不仅分析准确，以至简略看出数据自己存在的问题，比如前边连锁便利店的老王，他所遭受的统计方式问题，SwiftAgent 就能糟塌看破。

天然准确无误仅仅合格纪律，数据的可视化亦然呈现分析截止的环节方法，SwiftAgent 在这方面作念得相似很好。

特等是在接入 DeepSeek-R1 后，SwiftAgent 的数据可视化本事又得到了进一步加强，不错笔据输入的需求，一刹生成多样各样丰富、易懂的图表。

但真实困住打工东说念主的，还未必是这些图表，把一个个图表串联起来，造因素析薪金才是真实的重头戏，亦然最耗时勤奋的要道。

动作一个智能体助手，SwiftAgent 也采用帮手帮到底，只需浅易输入薪金主题和条目，就能在短时天职整合关连数据。

同期诈欺 DeepSeek-R1 的动态想维链生成本事，针对不同场景，不相似式的数据结构，自动生成结构澄澈、内容考究的行业薪金。

而且既然接入了 DeepSeek-R1，就要把它的本事阐述到最大，因此 SwiftAgent 还不错对薪金进行"深度定制"，笔据企业的品牌格调、言语民风进行案牍设定，从数据图表到笔墨敷陈，皆能精确适当企业需求。

这样的薪金定制，不错说依然远远卓越了传统 BI 的本事范围，成为了数据分析的一种新形态。

但 SwiftAgent 并未停步于这种数据的标明，在作念出薪金之后，它还不错进一步诈欺 DeepSeek-R1，进行精确的归因分析。

比如当企业的某项业务策画出现波动时，SwiftAgent 不再仅仅浅易展示数据变化，而是深入挖掘背后的因素。

东说念主们在濒临出现的畸形情况时，可能会因为种种原因无法在第一时分安宁分析，判断出问题的来源。

但 SwiftAgent 不会被理性因素所烦嚣，简略对问题原因或者排查标的给出准确实时的判断，匡助东说念主们稳住阵地，并快速找到畸形的诱因。

的确，发现问题比科罚问题更蹙迫，但既然依然发现问题，为什么不总计科罚呢？

是以，SwiftAgent 把最终的落脚点设定在了决策建议，全面挖掘数据价值，不错概括分析千般表里部数据为企业提供多个可行的决策有策画，并评估每个有策画的潜在风险和收益。

这样一来，从原始数据到最终决策，SwiftAgent 匡助东说念主们完成了数据处理的全套经由。

践诺收获也证明注解，SwiftAgent 不仅赢得了泰斗机构的认证，也依然得到了金融、零卖、快消、餐饮等千般行业的用户招供。

某银行客户系统上线后，经过多方评估与打分，用户意图识别率＞98%，复杂任务策画准确率＞95%，证明注解系统具有较高的壮健性和可靠性，其负责东说念主示意：

这个神态确凿给咱们带来了很大的便利，昔日咱们需要破耗大量时分网罗和整理数据，目下通过 SwiftAgent，咱们不错快速获取准确的分析截止，为咱们的决策提供了有劲维持。

不错联想，在将来责任场景中，若是对智能体规模进行膨胀，让多个智能体简略造成集群，进行单干互助，完成更复杂的数据处理任务，以至是数据以外的场景。

比如在银行贷款业务当中，客户谈判时，需求领略 Agent 精确主持客户的需求。央求提交后，风险评估 Agent 整合多方数据评估风险。接着，贷款审批 Agent 依风险评级和划定进行审批决策。贷款披发后，贷后管制 Agent 不绝监控还款和信用景况，发现风险实时预警。

总之，不管是国外的 Tableau 如祖国内的数势，皆在告诉整体从业者，AI Agent 正在成为数据分析的新工夫范式。

它记号着数据分析从被迫反映到主动决策的跃迁。

传统 BI 期间，企业需东说念主工界说问题、索要数据、运行分析，本体是"东说念主驱动数据"的单向经由，而 AI 智能体构建起了"数据驱动东说念主"的双向闭环。

何况这场转型已非单纯的工夫升级，而是买卖逻辑的重构。

当 AI Agent 简略自主完成"监测数据 - 发现问题 - 归因分析 - 生成策略 - 考据着力"的全链条时，企业竞争力的计算纪律将从"领有些许数据"转向"多快将数据颐养为行动"。

是否拥抱这一变革，正在成为企业不可藏匿的计策抉择。

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