摘要：BI团队火速行动，查报表、调数据、写SQL，三天后拉出一份几十页的PPT，图表密密麻麻，信息应有尽有——但没人敢说一句“该怎么做”。

“查数的工具满街是，敢提建议的AI军师，只此一家。

让我们来设想这样一个场景：老板抛出一个简单问题：“为什么我们上周营收突然下滑？”

BI团队火速行动，查报表、调数据、写SQL，三天后拉出一份几十页的PPT，图表密密麻麻，信息应有尽有——但没人敢说一句“该怎么做”。

这种熟悉的场景，曾在无数企业中反复上演。数据看似无所不在，甚至连实习生都能用BI拖图表、拉曲线，但面对真正需要决策的时刻，管理层往往还是靠“拍脑袋”——不是因为他们不想用数据，而是根本没人能把数据翻译成建议，更没人敢拍胸口说：“我们该做这个”。

这背后，其实是一种被误解已久的“数据智能幻觉”：

·事实≠洞察：有数据不等于知道原因

·图表≠建议：展示不等于判断

·问数≠决策：你会提问，但AI不会给答案

很多企业以为自己在“数据驱动”，实际上只是停留在“图表驱动”的阶段——查完了数，然后呢？

这就是为什么“Data Agent”在过去几个月突然成为行业焦点。它不是BI的升级包，不是ChatBI的换皮肤，而是企业走出数据迷雾、真正走向智能决策的战略高地。

那么，什么是Data Agent ，它有哪些能力，该如何构建一个真正可用的Data Agent ？为了回答这些问题，数据猿专访了数势科技CEO黎科峰博士，跟他讨论Data Agent的发展思路

大多数企业，

只完成了20%的数据分析工作？

近十年来，企业的“数据基础设施”已经有了长足发展：从数据仓库、可视化BI，到自助查询，再到现在的ChatBI，数据获取门槛似乎降到了历史最低。但你如果走进真实的业务现场，会发现一个残酷真相：80%的时间，数据工作都停留在“查出来”，却止步于“做什么”。

这正是“伪数据驱动”的典型特征：查得很快，但不知道怎么用；图表很好看，但没人能拍板；有人负责提问，却没人负责回答“下一步怎么办”。

在数势科技看来，这种“只做了20%”的数据建设，其实是因为认知链条断裂了。

为了解构这一问题，数势提出了“Data-Value金字塔”模型，把数据价值的释放划分为四个层级：

1.Fact（事实）：你查的数据准吗？有没有统一口径？信得过吗？

2.Analysis（分析）：你查到的是现象，背后逻辑呢？是谁在分析、怎么分析？

3.Insight（洞察）：数据异常的根因是什么？影响因子有哪些？

4.Decision（决策）：你准备怎么做？有没有行动建议？

而现实是，大多数企业连第一层“Fact”都未完全迈过——各种口径不一、权限混乱、语义不明，甚至连“查准数”都成了技术难题。即便少数企业搭建了完整的数据平台，真正能走到Insight、Decision层的，更是凤毛麟角。

于是就有了那个经典难题：“查完了数，然后呢？”

图表很多，但建议没有；报表很准，但方向模糊。

业务部门不懂分析，数据团队不懂业务，两个世界之间缺少桥梁。

在这个断链的关键位置，Data Agent扮演的，不是工具角色，而是认知补全者的身份。

它不仅能帮你把事实查准，更能在业务语言下完成分析推理，最终给出行动建议。它不是BI的升级，而是从“认知链条的闭环”出发，重构了从问题提出到决策制定的整条路径。

换句话说：如果说BI是数据的“显示器”，ChatBI是“查询器”，那么Data Agent就是企业的“建议器”。

数据“准”，不是终点，而是基础能力

你信ChatBI查的数，还是老板手工拉的表？这是许多企业在使用类ChatBI工具时真实的心理写照。即便新一代AI看上去会“对话”，但它输出的数据往往让人不敢信、不能用。

原因并不复杂：数据不准，是所有建议无效的前提。

从NL2SQL到NL2Semantic，是一个技术分水岭。

目前，业界很多做ChatBI类产品的企业，采用的是NL2SQL技术路径，也就是将自然语言问题转成SQL语句去数据库中执行。听上去没问题，实际上暗藏杀机：

·用户说“上月销售额”，模型不懂这是自然月还是财务月；

·用户问“活跃用户”，模型搞不清是登录过一次，还是连续多天；

·即便SQL生成了，是否命中了权限？字段是否多义？逻辑是否复杂？

这些都属于“语义错乱”与“业务口径混淆”的问题——你以为你提了个问题，AI却根本没听懂你的意图。

这就导致了一个严重后果：数据结果表面上查出来了，但没人敢采信。

为什么准，是“建议力”的前提？

在数势科技看来，真正具备“建议力”的Agent，一定要从理解你说什么→理解你想干什么这个路径出发。于是他们放弃了传统NL2SQL的路径，转向构建自己的NL2Semantic业务语义层。

这个语义层不是简单的指标映射，而是一个多维的、组织语境化的“认知图谱”，它理解的不只是字段，更是业务上下文。

“语义层”这个词，过去是数据工程师才会谈的东西，现在，它成了AI Agent能否落地的分水岭。

Data Agent不是一个能“查出数据”的聊天工具，而是一个能“听懂你话里有话”的业务助理。它不仅识别你说了什么，更能理解你在这个岗位上，这个时刻，提出这个问题，是想要什么样的回答。

数势科技内部有一条“底线要求”：问数必须100%准确，否则后续分析与建议都是幻觉。

这不是宣传口号，而是技术路径重构带来的实际结果。据悉，他们在多个大型企业中，已经实现复杂问数任务的高准确率支持，做到了“可信的数据入口”，为后续的分析归因、决策建议，打下了坚实的地基。

从模型能力到流程智能，

是AI走向认知闭环的关键一步

查得出数据，不代表想得出结论，更不代表提得出建议。

这是大多数BI工具和ChatBI止步于“数据呈现”阶段的根本原因——它们擅长展示，却不会思考；能说结果，却不会建议。

而Data Agent的跃迁，正是从一个“查数器”变成了“分析军团”。不是一个AI在单打独斗，而是一组有分工、会协作的智能体，像分析师团队一样，思考业务问题、追溯根因、给出判断。

为了解决这个问题，数势科技构建出Magic框架——一套类人类分析的Agent结构。

在数势科技打造的Magic框架中，三个核心Agent分别承担着分析链条上的关键角色：

·Planner（任务拆解官）：像个精明的业务主管，能读懂人类提出的问题，把一句模糊的提问拆解为明确、结构化的子任务；

·Analyzer（数据归因师）：像个经验老道的分析师，善于用对比、趋势、异常分析找出“为什么”，聚焦问题本质；

·Reporter（洞察输出者）：像个业务咨询顾问，把分析结果整理成报告、归纳出可执行建议，输出给管理者或一线团队。

这不是把模型叠加起来拼性能指标，而是一次从模型集成到“流程型智能”的范式跃迁。关键点在于，每个Agent都不是在执行代码，而是在完成类人类的“思考过程”。

那么，在实际业务场景中，这套框架如何发挥效力呢？接下来，我们来看一个具体的案例。

某全国连锁零售企业，某区域门店GMV突然下跌，总部负责人只说了一句话：“帮我看看怎么回事。”

过去需要BI团队出三轮报表，交叉比对、层层分析，少则一天、多则三天才有结论。而这次：

·Planner自动识别问题为“GMV波动归因”类任务，拆解出关键维度：时间、区域、商品、客单价等；

·Analyzer对比异常门店与整体平均、历史同期，发现客流量未变但客单价下跌；

·进一步归因发现促销活动断档、爆品库存预警未处理，成为主要成因；

·Reporter总结问题原因，提出补充促销策略、优化补货频次等建议，并生成一页报告发给决策人。

全过程不到3分钟，精准度远高于人工分析，从“提问”到“建议”，完全闭环。

ChatGPT、DeepSeek给了我们“语言生成的震撼”，但企业更需要的是“业务逻辑的内化”。Magic框架的底层哲学在于：从“模型堆叠”到“思维链条”，智能的下一个形态是流程化。

在企业真实运营中，分析从来不是一个人干完的活，而是一套协作机制：谁来提问题？谁来查数？谁来归因？谁来建议？Data Agent的突破，就是把这套协作链，用智能体方式在系统内复现出来。

“听懂黑话、会讲人话”，

Agent落地的真正门槛是业务理解

通用大模型之所以落不了地，不是因为不够聪明，而是因为不够懂行。

你可以让它写诗、写代码，但你让它分析一个门店GMV下滑的原因，它就开始“胡说八道”了——因为它听不懂业务里的“行话”和“潜台词”。

“大模型+企业数据”失灵的根因：听不懂业务“暗语”

很多企业在尝试ChatGPT类工具时，最大的问题不是技术门槛，而是语义错位：

·“打卡率”不是时间统计，而是教育行业的核心KPI；

·“动销率”不是库存数据，而是零售商品活跃的生命线；

·“R12M”不是数学公式，而是财务人挂在嘴边的滚动周期逻辑。

AI看得懂这些词，却理解不了它们的意义和场景——这不是语言模型的错，而是缺乏“业务语义层”的训练和沉淀。

数势打法：以用治数，反推语义图谱

数势科技不是靠把大模型“训得更大”，而是靠“训得更懂行”。

他们的独特方法论是：“以用治数”：边用边训、边训边改，让AI不断在真实业务场景中“听懂”人的表达方式和行业特有指标，最终沉淀成可复用的业务语义图谱。

·每一次用户提问，系统都会记录背后的“数据意图”和“分析动因”；

·每一次任务拆解，Agent都会反推结构化逻辑，沉淀在场景库中；

·每一个行业项目，都在不断打磨出“听得懂人话”的业务表达模板。

不是训练一个万能AI，而是打造一个“专属你行业的AI搭档”。

依据这套打法，数势科技针对不同业务场景，落地多个“懂行Agent”。例如：

·教育行业：家长看“打卡率”、老师关心“年级均值”，业务指标术语错综复杂，Data Agent能在课时消耗、学习进度、用户流失等维度完成自动归因分析。

·零售行业：商品维度的异动分析极其复杂，Data Agent可识别“促销断档”、“转化率异常”，从动销比中推导品类建议。

·金融行业：面对交易逻辑复杂、指标体系庞大的场景，Agent能理解“R12M”、“净增长贡献度”等专业指标，助力投顾与理财顾问快速做出判断。

值得指出的是，随着Data Agent深深扎根于各行各业，其服务对象也在慢慢发生变化：不是服务数据团队，而是赋能“不会分析”的人。

传统BI和分析系统，默认用户会分析、会提问、会解读。而现实是：业务线的人其实不懂数据、不会提问题、也不敢下判断。

这正是Data Agent的独特定位：它不是分析师的工具，而是普通员工的教练；不是让你学会分析，而是带着你一起分析；不是替代数据人，而是让人人具备分析能力。

哪怕是一个新入职的实习生，只要会提一句“这个月用户流失为什么上升了？”，Agent就能像一位高级咨询顾问一样，帮他层层拆解、逐步引导、最终输出一页建议书。

数据分析，需要被重新“发明”一次

过去20年，企业数据工具一路进化，从出报表、做图表、能聊天，终于来到了“能建议”的新阶段。这不只是一次产品升级，而是一次决策范式的切换：从“人拍脑袋”→到“拍了AI的脑袋”再做决策。

回望历史，企业数据工具经历了四个关键阶段：

·IT导数：报表靠IT写，老板等三天；

·自助BI：业务会拖图，会拼报表；

·ChatBI：可以聊天，但“问得出”不代表“看得懂”；

·Data Agent：不仅能回答问题，更能给出判断、引导方向。

这是一场从“展示事实”到“生成判断”的范式跃迁，是从“查数工具”到“认知搭档”的角色升级。

在下一个十年，谁掌握建议力，谁就掌握企业的“神经中枢”。

如果说数据是企业的血液，那“建议力”就是大脑的中枢神经。

过去BI厂商比的是图表、响应速度、权限系统；但未来的分水岭只有一个：谁能把分析结果变成判断建议，谁就掌握了企业决策的入口。

这不仅是产品竞争的分水岭，也是CIO、CDO们战略思维的换挡时刻——看得懂图表，不如听得懂建议；会提问的系统，不如能引导你的系统；能查数的AI，不如会提方向的AI。建议力不是个附加值，而是智能分析的“护城河”。

更进一步Agent=第二大脑，企业将进入“思考自动化”时代。

今天的Agent，远不止是个问答工具，而正在成为组织的认知副手。

它不是替你决策，而是加速你决策：把模糊问题拆清楚；把异常信号揪出来；把经验推理标准化。

这意味着：企业正在进入“思考自动化”的新阶段——信息不再等老板开会，洞察不再靠分析师天赋，AI会第一时间告诉你“这不对劲”、“该调整了”、“可以试试看”。

它是企业的业务镜子+决策催化剂+洞察雷达。

行业Agent或将成为下一个SaaS赛道

当Data Agent真正能“懂行、会说、敢建议”之后，它就有了成为行业基础设施的潜力。

正如CRM、ERP一样成为企业标配，未来或许每个行业都将拥有自己的Agent军师：

·懂电商GMV逻辑的Agent；

·懂教育留存率的Agent；

·懂金融合规指标的Agent；

·甚至懂你公司的独特语言的Agent。

而围绕Agent的行业化能力、语义图谱、建议库、场景模板，正在成为下一个SaaS决胜点。

也许，你不会再买一套BI工具，而是买一个“能跟你团队一起开会、做判断、给方向”的AI搭档。

来源：数据猿