從 “人找數” 到 “數找人”：Data Agent 破壁企業數據價值，告别 “玩具級” 應用

　　企業數據的價值長期被 “鎖” 在 IT 系統與少數人手中。大模型催生了 ChatBI 熱潮，但多數産品仍停留在 “玩具級”，難以滿足企業級複雜場景需求。當 Data Agent 讓每個業務人員都能直接與數據對話時，企業決策将從 “經驗驅動” 邁入 “全員智能” 的新紀元。

　　基于這樣的大背景，本次邀請到數勢科技 CTO 韓秀鋒，圍繞數據分析民主化、Data Agent 技術突破、行業競争策略等方向展開深度解析。

　　(内容已做精簡，如需獲取專家完整版視頻，請掃碼領取。)

　　一、數據分析民主化的演進：從 BI 到 Data Agent 的本質變革

　　數據分析領域正在經曆一場深刻的生産關系革命。

　　在傳統 BI 時代，數據被層層封鎖在技術壁壘之後 —— 從數據庫、數據湖倉到數據中台，最終需通過 IT 人員加工成報表，僅有少數決策者能觸及數據。這種 “人找數” 的模式，讓數據價值被嚴重禁锢：它僅用于驗證高管的假設，且依賴數據分析師、工程師的人工協作鍊條，本質上仍是 “少數人特權”。

　　Data Agent 的誕生徹底打破了這一枷鎖。其核心在于重構人機交互模式：通過自然語言對話，數據能主動響應 “數找人” 的需求，徹底繞過分層建設的技術鍊路。這一變革讓數據服務從 “驗證工具” 升級為 “決策夥伴”—— 普通業務人員無需技術背景即可直接調取數據，真正撕開了 “數據民主化” 的突破口。

　　推動這場變革需直面 ToB 産品的獨特邏輯，與 ToC 産品截然不同：

　　反饋周期長：企業客戶需求需數月甚至數年沉澱，遠非 ToC 的天級反饋可比;

　　場景深度綁定：必須深入客戶現場，理解業務痛點後逆向疊代産品;

　　共創式進化：上百家大客戶的長期共建實踐表明，唯有紮根場景才能打磨出真正可用的民主化工具。

　　未來，數據分析民主化的實現需跨越三重關卡：

　　技術關：突破自然語言解析與底層數據調用的瓶頸，降低交互門檻;

　　場景關：從服務高管擴展到業務一線，解決碎片化需求響應難題;

　　生态關：通過客戶共創積累場景庫，讓數據從 “驗證假設” 走向 “驅動行動”。

　　二、數據分析決策：突破掣肘與構建壁壘

　　Data Agent 的核心價值在于推動數據民主化。在工程化應用層面，突破掣肘的關鍵在于解決兩大核心問題：

　　1. 語義層構建：企業級應用的 “任督二脈”

　　語義層是行業共識的核心壁壘，負責将企業的業務知識、分析策略、指标體系和一方原生數據，轉化為模型可理解、可利用的外挂能力。缺乏精準的語義層，Data Agent 的準确率(尤其是企業級要求的 90%-95% 甚至 100%)便無從談起。企業特有的行業術語、個性化 “黑話”，都需要在此層被精準理解和映射。

　　2. Multi-Agent(多智能體)協作框架：複雜任務的拆解與協同

　　企業級任務交付通常複雜且多步驟，單一 Agent 無法完成。需将任務拆解為意圖理解、任務規劃、取數、分析、可視化、報告生成等環節，由不同專業化 Agent 模塊分工協作，并通過工作流編排引擎(即任務規劃器)高效銜接，類似軟件工程的模塊化或分治思想。

　　任務規劃器的核心是企業 Know-How 主導，必須深度融入企業的特定經驗、流程和上下文才能有效工作，基礎模型無法勝任。同時，其構建和優化是垂直 Data Agent 廠商的核心職責與價值所在 —— 基模提供通識能力，但落地時必須由垂直廠商結合具體行業和客戶場景進行深度改造與集成。

　　數勢科技在語義層構建上有着長期壁壘，核心優勢源于其 “原生指标平台” 基因的延續與轉化：

　　起點優勢與深度積累：作為國内指标平台的先行者和标準制定者，數勢從 2021 年起深耕企業級指标體系和數據資産化平台建設，擁有大量行業頭部客戶實踐沉澱，為語義層構建提供了深厚的 “企業語義模型” 基礎。

　　精準語義與工程保障：将成熟的指标平台能力原生轉化為語義層，确保了企業語義的精準性;同時，該層天然集成了企業級所需的精細權限管理、秒級響應、支持實時交互等關鍵工程能力。

　　差異化路徑：區别于其他廠商 “從零向上” 構建指标平台以支撐語義層，數勢是 “從高維向下” 融合 AI 能力，其語義層在準确性和成熟度上具備天然先發優勢和工程化深度。在此基礎上疊加 Data Agent，能更順暢地實現取數準确、權限可控、響應高效的核心價值。

　　三、基礎模型并非吞噬 Agent，而是催化垂類 Agent 的進化

　　當前業界存在一種擔憂：基礎模型的快速進化會 “吞噬” Agent 的價值空間，尤其是基礎模型廠商自身也在積極向 Agent 應用領域擴展。然而，這種 “吞噬論” 并不準确 —— 基礎模型的發展實際上是在 “催化” Agent 生态的進化，而非消滅 Agent 的價值。

　　真正具備長期價值的 Agent，必然存在于基礎模型無法覆蓋的領域 —— 即那些深度依賴企業一方專屬數據、隐性知識、特定業務上下文和獨特經營策略的垂直場景。Agent 的核心價值在于，能将這些企業特有的核心資産有效内化、學習，并轉化為産品能力，進而賦能客戶，甚至衍生出具有創造性或針對性的智能服務。這才是企業級或垂直領域智能體的根本價值所在。

　　基礎模型廠商與垂直 Agent 廠商的發展路徑存在顯著差異：

　　基礎模型廠商的 AGI 路徑：利用強大的基礎模型能力，結合開放的公共數據與經驗，提升通用應用能力(如生成 PPT、Excel、Word 等)，是一種自上而下、能力驅動的範式。

　　垂直 Agent 的場景驅動路徑：從客戶的實際業務場景和具體需求出發，通過逆向工程，抽象、萃取出高價值業務環節，并将其 Agent 化和産品化。在此過程中，基礎模型的能力、行業通識數據等僅作為輸入資源之一。

　　垂直 Agent 的核心競争壁壘在于 “雙引擎”：

　　企業專屬 Know-How 與數據：這是垂直 Agent 最堅固的護城河。企業一方數據、隐性知識和獨特的業務邏輯，是基礎模型廠商或其他大廠無法複制的核心資産。需特别注意的是，企業絕不能将這些核心知識訓練進基礎模型本身，否則它們将瞬間轉化為行業通識，喪失獨特性。

　　模型應用與工程化能力：如何将基礎模型的能力與企業專屬資源有效整合并最大化利用，是另一關鍵壁壘。這包括深刻理解業務場景、設計上層工程架構，以最大化模型在特定環境中的價值。盡管基礎模型本身技術快速疊代，但在企業級應用中，堅持選用并有效集成當下最優的基礎模型技術是核心策略。

　　Agent 應用廠商應堅定擁抱基礎模型技術路線，相信其持續進化将帶來更多可能性;同時，持續挖掘、内化并創新應用企業的獨特知識資産 —— 這是其不可替代的進化空間。

　　四、Data Agent 廠商的核心應對策略：提升産品力，聚焦業務價值

　　客戶最終是為實際價值付費，而非 AI 概念本身。當前市場上的 Data Agent 産品存在明顯分層：大部分産品僅能處理寬表取數、簡單數據集連接或可視化交互升級，解決的是淺層需求，難以滿足高端客戶的核心痛點。

　　真正服務大型企業客戶的 Data Agent，需要具備企業級産品力。這類客戶通常面臨複雜場景：管理數百張表、多年積累的海量數據;業務語義複雜且隐性;對數據安全與高性能有多場景嚴苛要求。滿足這些需求與基礎方案相比，如同車規級與玩具級的本質差異。

　　Data Agent 能力的核心分級體現在其價值輸出深度。超越基礎查數功能的産品，應能主動幫助客戶發現高價值的商業洞察。例如，某國際知名商超客戶案例中，通過構建以商品 SKU 為核心的精細化指标與語義體系，結合多維商品對比分析，Data Agent 在一個月内即幫助客戶挖掘出關鍵問題：部分高流量位置商品實際轉化不佳、某些高銷售額商品利潤空間不合理。基于這些洞察，客戶優化了商品陳列、調整了供應商并重新議價，兩個月内僅這部分優化就帶來約兩三千萬的淨收益提升。

　　因此，廠商構建核心競争力的關鍵在于兩點：

　　技術領先性：在 Data Agent 的能力上持續領先，打造真正解決複雜企業級需求的産品力，形成稀缺性;

　　價值可量化：能夠通過産品應用，為客戶輸出顯性化、可量化的業務結果，清晰證明産品價值。

　　具備這兩點，廠商才能在預算縮減的市場環境下，依然有能力赢得并支撐高預算項目。

　　五、總結

　　Data Agent 正從 “概念工具” 蛻變為企業決策的 “智能引擎”。其核心價值在于消除數據壁壘，讓 “數找人” 成為現實，驅動 “全員智能” 決策。數勢科技憑借深植于指标平台的業務語義層優勢與對垂直場景的深刻理解，正通過紮實的企業級産品力與可量化的業務價值，助力客戶跨越技術鴻溝，将數據洞察切實轉化為增長動能。

　　數據民主化的新紀元已至，而這場變革的關鍵鑰匙，掌握在真正理解企業需求的實幹者手中。

　　「愛分析・對話首席」欄目介紹

　　《對話首席》是一檔面向科技行業從業者的深度對話直播欄目，聚焦數智化浪潮下的戰略思考與商業實踐。欄目每期邀請 1-2 位對科技領域有獨特見解的高層管理人員，通過 1.5 小時的高濃度對談，解構數智化關鍵命題。

　　欄目話題涵蓋宏觀形勢研判、前沿技術落地、行業格局變遷、競争壁壘構建及業務增長路徑等。通過嘉賓之間實踐經驗與行業洞察的碰撞，還原科技領軍者在技術創新與商業博弈中的決策邏輯，為從業者提供兼具思想縱深與實踐價值的行業參考。