在互聯網時代，數據已成為企業發展的必經之路。

從電商平臺的用戶行為記錄，到工業傳感器的實時監測，數據滲透在商業活動的每個環節，成為驅動決策的基礎資源。

然而數據的價值并不在于簡單的堆砌，未經梳理與解讀的原始數據如同散落的拼圖碎片，既無法呈現完整圖景，也難以支撐業務判斷。

商業智能（BI）作為數據調取和分析的基礎工具，通過結構化查詢與報表生成，曾為企業提供關鍵的信息整合能力。

但隨著大數據技術迭代，數據分析需求正發生質變——

當數據規模突破傳統數據庫的承載極限，當動態流數據取代靜態報表成為常態，傳統BI在實時性、復雜算法支持及非結構化數據處理等方面逐漸顯現出局限性。

現在，大模型向智能體的演進正在打破這一困局。

在海外，傳統的國際BI巨頭Tableau，最近發布的Tableau Next已摒棄了原來的BI架構，轉變為完全的智能體（Agent），通過自然語言交互重塑數據行業。

另一方面，DeepSeek等創新力量憑借大模型訓練成本的大幅壓縮，正從另一個角度推動著數據分析向“智能體化”躍遷。

數據特征改變

傳統BI要招架不住了

當前，企業數據來源已從單一的數據庫表單擴展至日志、音視頻、傳感器信號等多模態信息，并且非結構化程度也越來越強。

傳統BI依賴的關系型數據庫，對這類數據的存儲和索引效率低下。

例如文本情感分析需要自然語言處理能力，圖像識別依賴計算機視覺算法……但傳統BI的標準化報表工具無法直接調用此類分析模塊，導致大量高價值數據處于“不可用”狀態。

另一方面，越來越多的實時決策需求也與傳統BI的批量處理模式存在本質沖突。

當前業務場景如金融反欺詐、物流路徑優化等，往往要求基于實時數據流在秒級內完成分析，而不是像往常一樣做“事后諸葛亮”。

可以說，數據變化帶來的新需求，讓BI開始受到掣肘，而現實中的情況更為復雜，并且已經有傳統BI導致的“慘案”發生了。

老王是一家連鎖便利店的區域負責人，他在BI系統中查看了各門店的銷售數據、客流量和庫存情況，發現有一家門店銷售額很高，但庫存周轉率卻比較低。

這樣的異常引起了老王的注意，但僅憑BI系統生成的靜態圖表，老王依然是丈二和尚摸不著頭腦，無奈之下只能召集團隊開會，手動分析數據，耗費了大量時間，最終得出的結論仍然不足以讓他信服。

直到一次偶然的機會，老王到這家門店巡查，翻閱記賬本時發現，這家店竟然把退貨額也算在了銷售額中，難怪銷量會和庫存不匹配。

老王的故事說明，雖然BI在處理靜態數據時表現尚可，但無法對深層原因進行歸因分析和動態判斷，也無法分析不同指標呈現的結果是否合理，給出決策建議就更是天方夜譚了。

然而，BI雖然在數據深度挖掘上能力一般，使用門檻卻不低，操作專業性很強，需要具備專門能力的人進行操作。

說到這，就不得不提到另一個故（事）事（故）。

小張是某公司的一名職員，第二天要在一個重要會議上匯報工作，于是向數據分析師小李提出處理需求。

不巧的是小李打開BI工具時，發現系統中還有其他部門的10個需求正在排隊，一排就是兩個小時，等到小李終于開始編寫SQL調取數據，卻發現小張的需求描述不夠清晰再次返回與小張溝通確認。

等小張收到數據時，已經錯過了會議時間，小張因未能及時完成數據統計工作，被公司記錄了一次重大失誤。

小張的經歷又暴露了傳統BI的另一個缺陷，就是由于過于專業化，導致由專人統一處理的時效，難以保證業務部門的數據分析時效需求。

當然，到了AI時代，BI工具也做了進化，和大模型進行了結合，但效果……就很難評。

小劉所在的公司，在數據分析上選用了配有大模型的ChatBI工具，這讓數據分析工作繁忙的小劉覺得自己找到了救命稻草。

于是小劉把大模型的結果作為報表的唯一數據來源，結果到了年末，管理層發現公司實際ROI比報表中低了80%，最終小劉被問責。

所以，雖然結合大模型的思路沒有錯，但如果不解決失真問題，使用時又不認真核對，效果可能適得其反。

大模型和數據分析

只差一個AI智能體

當前大模型與BI工具的簡單嫁接存在明顯短板，但也不能因此否認向數據分析中引入AI技術的必要性。

關鍵在于，數據分析中的AI，需要從簡單的問答模型向智能體進化。

AI智能體通過任務規劃、工具調用與結果驗證的三層架構，能夠將模糊需求轉化為可執行的分析鏈路，從被動響應升級到主動規劃、自我反饋，是突破當前瓶頸的核心路徑。

基于智能體的任務自動化特點，可以為其預設“月度經營分析”“日報自動生成”等流程，然后由智能體到點自動運行并推送結果。

智能體還擁有更強的環境適應能力，能夠更好地面對更龐大、非結構化程度更高的數據場景，甚至適應不同側重點的分析任務——

如果需要深度，智能體可以挖掘數據背后的深層次原因，探索數據背后的關聯，給用戶提供行動建議；

如果需要實施決策，智能體也能即時響應業務變化，自動觸發預警并推送應對策略。

并且，智能體還打掉了傳統BI應用的技術門檻，易用性高，無需安排專門人員進行操作，避免了數據分析還要排長隊的窘境。

除了智能體本身的優勢，DeepSeek的爆發，也大幅降低了作為智能體“大腦”的大模型使用成本，不僅憑借強推理能力保證智能體的任務質量，更能平衡智能體消耗巨量Token所帶來的模型或算力成本。

如果這時回頭再看老王、小張和小劉的經歷，如果有了智能體，他們遇到的困境就能夠避免了。

數據分析智能體

哪里能用到？

說了這么多智能體的好處，那么究竟有沒有人在這樣做呢？

開頭提到的Tableau，就是一個傳統BI巨頭通過智能體進行“自我革命”的代表。

其最新的產品Tableau Next，已經完全推翻了基于數據集的舊架，改為通過指標語義層（semantic layer）+智能體（Agent）的架構來幫助其客戶解決數據分析的場景。

我們可以看到在Tableau Next 新的工作模塊中，分析流程結合了數據源連接、數據準備、語義模型、可視化等功能。

Tableau Next將Tableau智能體（Tableau Agent）與Tableau Pulse（AI驅動的指標中樞）進行深度融合，通過自動化的工作流程提供智能洞察。

無論是分析師、業務用戶還是架構師，Tableau Next都能大幅提升他們的數據分析效率。

一枝獨秀不是春，事實上，Tableau在指標語義層與智能體架構上的探索也并非孤例。

隨著企業對實時決策需求的增長，越來越多廠商開始采用類似方法突破傳統BI的局限，包括國內企業也在這條路徑上進行了探索。

比如數勢科技就基于這樣的技術路徑，在智能體的概念還更多存在于學術界的2023年，研發出了數據智能分析平臺SwiftAgent。

它以國內通用大模型為基座，應用RAG和AI Agent核心技術，幫助企業非技術人員通過自然語言完成數據查詢、數據分析，以及深刻洞察和決策建議。

并且通過構建統一的指標語義層，即自然語言到指標語義（Natural Language to Metrics）的方式實現精準取數，解決了通過大模型直接生成SQL導致的數據不準問題，同時還基于指標行列的權限管控，來保障數據安全。

數勢科技介紹，SwiftAgent和Tableau Next二者在產品架構、技術路線與交付形式都非常相似，表明數勢的策略和技術都不落后于國際巨頭。

經歷一年多的迭代更新，再加上今年DeepSeek帶來了強大又經濟的新模型，SwiftAgent已經在國內大批量“上崗”，幫助解決了“事實、洞見、原因、決策”這四大企業核心痛點。

作為新型數據分析工具，基本功依然要扎實，或者說，傳統BI能干的活，Agent就更要干得好了。

其中最關鍵的“生命線”，便是準確性。

而SwiftAgent不僅分析準確，甚至能夠看出數據本身存在的問題，比如前面連鎖便利店的老王，他所遇到的統計方式問題，SwiftAgent就能輕松看破。

當然準確無誤只是及格標準，數據的可視化也是呈現分析結果的關鍵步驟，SwiftAgent在這方面做得同樣很好。

特別是在接入 DeepSeek-R1后，SwiftAgent的數據可視化能力又得到了進一步加強，可以根據輸入的需求，瞬間生成各式各樣豐富、易懂的圖表。

但真正困住打工人的，還未必是這些圖表，把一個個圖表串聯起來，形成分析報告才是真正的重頭戲，也是最耗時費力的環節。

作為一個智能體助手，SwiftAgent也選擇幫忙幫到底，只需簡單輸入報告主題和要求，就能在短時間內整合相關數據。

同時利用DeepSeek-R1的動態思維鏈生成能力，針對不同場景，不同形式的數據結構，自動生成結構清晰、內容詳實的行業報告。

而且既然接入了DeepSeek-R1，就要把它的能力發揮到最大，因此SwiftAgent還可以對報告進行“深度定制”，根據企業的品牌風格、語言習慣進行文案設定，從數據圖表到文字闡述，都能精準符合企業需求。

這樣的報告定制，可以說已經遠遠超越了傳統BI的能力范疇，成為了數據分析的一種新形態。

但SwiftAgent并未止步于這種數據的表明，在做出報告之后，它還可以進一步利用DeepSeek-R1，進行精準的歸因分析。

比如當企業的某項業務指標出現波動時，SwiftAgent 不再只是簡單展示數據變化，而是深入挖掘背后的因素。

人們在面對出現的異常情況時，可能會因為種種原因無法在第一時間冷靜分析，判斷出問題的來源。

但SwiftAgent不會被感性因素所干擾，能夠對問題原因或者排查方向給出準確及時的判斷，幫助人們穩住陣腳，并快速找到異常的誘因。

的確，發現問題比解決問題更重要，但既然已經發現問題，為什么不一道解決呢？

所以，SwiftAgent把最終的落腳點設定在了決策建議，全面挖掘數據價值，可以綜合分析各種內外部數據為企業提供多個可行的決策方案，并評估每個方案的潛在風險和收益。

這樣一來，從原始數據到最終決策，SwiftAgent幫助人們完成了數據處理的全套流程。

實際成績也證明，SwiftAgent不僅獲得了權威機構的認證，也已經得到了金融、零售、快消、餐飲等各種行業的用戶認可。

某銀行客戶系統上線后，經過多方評估與打分，用戶意圖識別率＞98%，復雜任務規劃準確率＞95%，證明系統具有較高的穩定性和可靠性，其負責人表示：

“這個項目真的給我們帶來了很大的便利，以前我們需要花費大量時間收集和整理數據，現在通過SwiftAgent，我們可以快速獲取準確的分析結果，為我們的決策提供了有力支持。”

可以想象，在未來工作場景中，如果對智能體規模進行擴展，讓多個智能體能夠形成集群，進行分工協作，完成更復雜的數據處理任務，甚至是數據之外的場景。

比如在銀行貸款業務當中，客戶咨詢時，需求理解Agent精準把握客戶的需求。申請提交后，風險評估Agent整合多方數據評估風險。接著，貸款審批Agent依風險評級和規則進行審批決策。貸款發放后，貸后管理Agent持續監控還款和信用狀況，發現風險及時預警。

總之，無論是海外的Tableau還是國內的數勢，都在告訴全體從業者，AI Agent正在成為數據分析的新技術范式。

它標志著數據分析從被動響應到主動決策的躍遷。

傳統BI時代，企業需人工定義問題、提取數據、運行分析，本質是“人驅動數據”的單向流程，而AI智能體構建起了“數據驅動人”的雙向閉環。

并且這場轉型已非單純的技術升級，而是商業邏輯的重構。

當AI Agent能夠自主完成“監測數據-發現問題-歸因分析-生成策略-驗證效果”的全鏈條時，企業競爭力的衡量標準將從“擁有多少數據”轉向“多快將數據轉化為行動”。

是否擁抱這一變革，正在成為企業不可回避的戰略抉擇。