高馬爾今天小編(郟君昊)要和大家分享的是AI Agent來，傳統BI危,歡迎閱讀~
在互聯網時代，數據已成為企業發展的必經之路。
從電商平台的用戶行為記錄，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。
但随着大數據技術迭代，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，當動态流數據取代靜态報表成為常态，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），通過自然語言互動重塑數據行業。
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着數據分析向 " 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、傳感器信号等多模态信息，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，影像識别依賴計算機視覺算法……但傳統 BI 的标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 " 狀态。
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衝突。
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内完成分析，而不是像往常一樣做 " 事後諸葛亮 "。
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網域負責人，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 系統生成的靜态圖表，老王依然是丈二和尚摸不着頭腦，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 在處理靜态數據時表現尚可，但無法對深層原因進行歸因分析和動态判斷，也無法分析不同指标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确認。
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，效果可能适得其反。
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，能夠将模糊需求轉化為可執行的分析鏈路，從被動響應更新到主動規劃、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，然後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适應能力，能夠更好地面對更龐大、非結構化程度更高的數據場景，甚至适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後的深層次原因，探索數據背後的關聯，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，哪裡能用到？
說了這麼多智能體的好處，那麼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，改為通過指标語義層（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 将 Tableau 智能體（Tableau Agent）與 Tableau Pulse（AI 驅動的指标中樞）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 在指标語義層與智能體架構上的探索也并非孤例。
随着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，包括國内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台SwiftAgent。
它以國内通用大模型為基座，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标語義層，即自然語言到指标語義（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，同時還基于指标行列的權限管控，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後于國際巨頭。
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 已經在國内大批量 " 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 能幹的活，Agent 就更要幹得好了。
其中最關鍵的 " 生命線 "，便是準确性。
而 SwiftAgent 不僅分析準确，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。
當然準确無誤只是及格标準，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。
特别是在接入 DeepSeek-R1 後，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，就能在短時間内整合相關數據。
同時利用 DeepSeek-R1 的動态思維鏈生成能力，針對不同場景，不同形式的數據結構，自動生成結構清晰、内容詳實的行業報告。
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 的能力範疇，成為了數據分析的一種新形态。
但 SwiftAgent 并未止步于這種數據的表明，在做出報告之後，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标出現波動時，SwiftAgent 不再只是簡單展示數據變化，而是深入挖掘背後的因素。
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 不會被感性因素所幹擾，能夠對問題原因或者排查方向給出準确及時的判斷，幫助人們穩住陣腳，并快速找到異常的誘因。
的确，發現問題比解決問題更重要，但既然已經發現問題，為什麼不一道解決呢？
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，可以綜合分析各種内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後，經過多方評估與打分，用戶意圖識别率＞98%，復雜任務規劃準确率＞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确的分析結果，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。申請提交後，風險評估 Agent 整合多方數據評估風險。接着，貸款審批 Agent 依風險評級和規則進行審批決策。貸款發放後，貸後管理 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 還是國内的數勢，都在告訴全體從業者，AI Agent 正在成為數據分析的新技術範式。
它标志着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更新，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，企業競争力的衡量标準将從 " 擁有多少數據 " 轉向 " 多快将數據轉化為行動 "。
是否擁抱這一變革，正在成為企業不可回避的戰略抉擇。
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