在互联网时代，数据已成为企业发展的必经之路。

从电商平台的用户行为记录，到工业传感器的实时监测，数据渗透在商业活动的每个环节，成为驱动决策的基础资源。

然而数据的价值并不在于简单的堆砌，未经梳理与解读的原始数据如同散落的拼图碎片，既无法呈现完整图景，也难以支撑业务判断。

商业智能（BI）作为数据调取和分析的基础工具，通过结构化查询与报表生成，曾为企业提供关键的信息整合能力。

但随着大数据技术迭代，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、复杂算法支持及非结构化数据处理等方面逐渐显现出局限性。

现在，大模型向智能体的演进正在打破这一困局。

在海外，传统的国际 BI 巨头Tableau，最近发布的 Tableau Next 已摒弃了原来的 BI 架构，转变为完全的智能体（Agent），通过自然语言交互重塑数据行业。

另一方面，DeepSeek 等创新力量凭借大模型训练成本的大幅压缩，正从另一个角度推动着数据分析向 " 智能体化 " 跃迁。

数据特征改变，传统 BI 要招架不住了

当前，企业数据来源已从单一的数据库表单扩展至日志、音视频、传感器信号等多模态信息，并且非结构化程度也越来越强。

传统 BI 依赖的关系型数据库，对这类数据的存储和索引效率低下。

例如文本情感分析需要自然语言处理能力，图像识别依赖计算机视觉算法……但传统 BI 的标准化报表工具无法直接调用此类分析模块，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质冲突。

当前业务场景如金融反欺诈、物流路径优化等，往往要求基于实时数据流在秒级内完成分析，而不是像往常一样做 " 事后诸葛亮 "。

可以说，数据变化带来的新需求，让 BI 开始受到掣肘，而现实中的情况更为复杂，并且已经有传统 BI 导致的 " 惨案 " 发生了。

老王是一家连锁便利店的区域负责人，他在 BI 系统中查看了各门店的销售数据、客流量和库存情况，发现有一家门店销售额很高，但库存周转率却比较低。

这样的异常引起了老王的注意，但仅凭 BI 系统生成的静态图表，老王依然是丈二和尚摸不着头脑，无奈之下只能召集团队开会，手动分析数据，耗费了大量时间，最终得出的结论仍然不足以让他信服。

直到一次偶然的机会，老王到这家门店巡查，翻阅记账本时发现，这家店竟然把退货额也算在了销售额中，难怪销量会和库存不匹配。

老王的故事说明，虽然 BI 在处理静态数据时表现尚可，但无法对深层原因进行归因分析和动态判断，也无法分析不同指标呈现的结果是否合理，给出决策建议就更是天方夜谭了。

然而，BI 虽然在数据深度挖掘上能力一般，使用门槛却不低，操作专业性很强，需要具备专门能力的人进行操作。

说到这，就不得不提到另一个故（事）事（故）。

小张是某公司的一名职员，第二天要在一个重要会议上汇报工作，于是向数据分析师小李提出处理需求。

不巧的是小李打开 BI 工具时，发现系统中还有其他部门的 10 个需求正在排队，一排就是两个小时，等到小李终于开始编写 SQL 调取数据，却发现小张的需求描述不够清晰再次返回与小张沟通确认。

等小张收到数据时，已经错过了会议时间，小张因未能及时完成数据统计工作，被公司记录了一次重大失误。

小张的经历又暴露了传统 BI 的另一个缺陷，就是由于过于专业化，导致由专人统一处理的时效，难以保证业务部门的数据分析时效需求。

当然，到了 AI 时代，BI 工具也做了进化，和大模型进行了结合，但效果……就很难评。

小刘所在的公司，在数据分析上选用了配有大模型的 ChatBI 工具，这让数据分析工作繁忙的小刘觉得自己找到了救命稻草。

于是小刘把大模型的结果作为报表的唯一数据来源，结果到了年末，管理层发现公司实际 ROI 比报表中低了 80%，最终小刘被问责。

所以，虽然结合大模型的思路没有错，但如果不解决失真问题，使用时又不认真核对，效果可能适得其反。

大模型和数据分析，只差一个 AI 智能体

当前大模型与 BI 工具的简单嫁接存在明显短板，但也不能因此否认向数据分析中引入 AI 技术的必要性。

关键在于，数据分析中的 AI，需要从简单的问答模型向智能体进化。

AI 智能体通过任务规划、工具调用与结果验证的三层架构，能够将模糊需求转化为可执行的分析链路，从被动响应升级到主动规划、自我反馈，是突破当前瓶颈的核心路径。

基于智能体的任务自动化特点，可以为其预设 " 月度经营分析 "" 日报自动生成 " 等流程，然后由智能体到点自动运行并推送结果。

智能体还拥有更强的环境适应能力，能够更好地面对更庞大、非结构化程度更高的数据场景，甚至适应不同侧重点的分析任务——

如果需要深度，智能体可以挖掘数据背后的深层次原因，探索数据背后的关联，给用户提供行动建议；

如果需要实施决策，智能体也能即时响应业务变化，自动触发预警并推送应对策略。

并且，智能体还打掉了传统 BI 应用的技术门槛，易用性高，无需安排专门人员进行操作，避免了数据分析还要排长队的窘境。

除了智能体本身的优势，DeepSeek 的爆发，也大幅降低了作为智能体 " 大脑 " 的大模型使用成本，不仅凭借强推理能力保证智能体的任务质量，更能平衡智能体消耗巨量 Token 所带来的模型或算力成本。

如果这时回头再看老王、小张和小刘的经历，如果有了智能体，他们遇到的困境就能够避免了。

数据分析智能体，哪里能用到？

说了这么多智能体的好处，那么究竟有没有人在这样做呢？

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

其最新的产品Tableau Next，已经完全推翻了基于数据集的旧架，改为通过指标语义层（semantic layer）+ 智能体（Agent）的架构来帮助其客户解决数据分析的场景。

我们可以看到在 Tableau Next 新的工作模块中，分析流程结合了数据源连接、数据准备、语义模型、可视化等功能。

Tableau Next 将 Tableau 智能体（Tableau Agent）与 Tableau Pulse（AI 驱动的指标中枢）进行深度融合，通过自动化的工作流程提供智能洞察。

无论是分析师、业务用户还是架构师，Tableau Next 都能大幅提升他们的数据分析效率。

一枝独秀不是春，事实上，Tableau 在指标语义层与智能体架构上的探索也并非孤例。

随着企业对实时决策需求的增长，越来越多厂商开始采用类似方法突破传统 BI 的局限，包括国内企业也在这条路径上进行了探索。

比如数势科技就基于这样的技术路径，在智能体的概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。

它以国内通用大模型为基座，应用 RAG 和 AI Agent 核心技术，帮助企业非技术人员通过自然语言完成数据查询、数据分析，以及深刻洞察和决策建议。

并且通过构建统一的指标语义层，即自然语言到指标语义（Natural Language to Metrics）的方式实现精准取数，解决了通过大模型直接生成 SQL 导致的数据不准问题，同时还基于指标行列的权限管控，来保障数据安全。

数势科技介绍，SwiftAgent 和 Tableau Next 二者在产品架构、技术路线与交付形式都非常相似，表明数势的策略和技术都不落后于国际巨头。

经历一年多的迭代更新，再加上今年 DeepSeek 带来了强大又经济的新模型，SwiftAgent 已经在国内大批量 " 上岗 "，帮助解决了 " 事实、洞见、原因、决策 " 这四大企业核心痛点。

作为新型数据分析工具，基本功依然要扎实，或者说，传统 BI 能干的活，Agent 就更要干得好了。

其中最关键的 " 生命线 "，便是准确性。

而 SwiftAgent 不仅分析准确，甚至能够看出数据本身存在的问题，比如前面连锁便利店的老王，他所遇到的统计方式问题，SwiftAgent 就能轻松看破。

当然准确无误只是及格标准，数据的可视化也是呈现分析结果的关键步骤，SwiftAgent 在这方面做得同样很好。

特别是在接入 DeepSeek-R1 后，SwiftAgent 的数据可视化能力又得到了进一步加强，可以根据输入的需求，瞬间生成各式各样丰富、易懂的图表。

但真正困住打工人的，还未必是这些图表，把一个个图表串联起来，形成分析报告才是真正的重头戏，也是最耗时费力的环节。

作为一个智能体助手，SwiftAgent 也选择帮忙帮到底，只需简单输入报告主题和要求，就能在短时间内整合相关数据。

同时利用 DeepSeek-R1 的动态思维链生成能力，针对不同场景，不同形式的数据结构，自动生成结构清晰、内容详实的行业报告。

而且既然接入了 DeepSeek-R1，就要把它的能力发挥到最大，因此 SwiftAgent 还可以对报告进行 " 深度定制 "，根据企业的品牌风格、语言习惯进行文案设定，从数据图表到文字阐述，都能精准符合企业需求。

这样的报告定制，可以说已经远远超越了传统 BI 的能力范畴，成为了数据分析的一种新形态。

但 SwiftAgent 并未止步于这种数据的表明，在做出报告之后，它还可以进一步利用 DeepSeek-R1，进行精准的归因分析。

比如当企业的某项业务指标出现波动时，SwiftAgent 不再只是简单展示数据变化，而是深入挖掘背后的因素。

人们在面对出现的异常情况时，可能会因为种种原因无法在第一时间冷静分析，判断出问题的来源。

但 SwiftAgent 不会被感性因素所干扰，能够对问题原因或者排查方向给出准确及时的判断，帮助人们稳住阵脚，并快速找到异常的诱因。

的确，发现问题比解决问题更重要，但既然已经发现问题，为什么不一道解决呢？

所以，SwiftAgent 把最终的落脚点设定在了决策建议，全面挖掘数据价值，可以综合分析各种内外部数据为企业提供多个可行的决策方案，并评估每个方案的潜在风险和收益。

这样一来，从原始数据到最终决策，SwiftAgent 帮助人们完成了数据处理的全套流程。

实际成绩也证明，SwiftAgent 不仅获得了权威机构的认证，也已经得到了金融、零售、快消、餐饮等各种行业的用户认可。

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%，复杂任务规划准确率＞95%，证明系统具有较高的稳定性和可靠性，其负责人表示：

这个项目真的给我们带来了很大的便利，以前我们需要花费大量时间收集和整理数据，现在通过 SwiftAgent，我们可以快速获取准确的分析结果，为我们的决策提供了有力支持。

可以想象，在未来工作场景中，如果对智能体规模进行扩展，让多个智能体能够形成集群，进行分工协作，完成更复杂的数据处理任务，甚至是数据之外的场景。

比如在银行贷款业务当中，客户咨询时，需求理解 Agent 精准把握客户的需求。申请提交后，风险评估 Agent 整合多方数据评估风险。接着，贷款审批 Agent 依风险评级和规则进行审批决策。贷款发放后，贷后管理 Agent 持续监控还款和信用状况，发现风险及时预警。

总之，无论是海外的 Tableau 还是国内的数势，都在告诉全体从业者，AI Agent 正在成为数据分析的新技术范式。

它标志着数据分析从被动响应到主动决策的跃迁。

传统 BI 时代，企业需人工定义问题、提取数据、运行分析，本质是 " 人驱动数据 " 的单向流程，而 AI 智能体构建起了 " 数据驱动人 " 的双向闭环。

并且这场转型已非单纯的技术升级，而是商业逻辑的重构。

当 AI Agent 能够自主完成 " 监测数据 - 发现问题 - 归因分析 - 生成策略 - 验证效果 " 的全链条时，企业竞争力的衡量标准将从 " 拥有多少数据 " 转向 " 多快将数据转化为行动 "。

是否拥抱这一变革，正在成为企业不可回避的战略抉择。

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