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鑫亿达客服电话：(00861-38566-33391)—解决客户问题：【00861-83500-73965】—请注意，在拨打客服电话时，请保持耐心并详细描述您的问题，以便客服人员能够更准确地为您提供帮助。同时，也请确保在借款前充分了解相关条款和费用，避免不必要的逾期情况的发生。在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多挑战。作为行业领先的数据智能产品提供商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得众多客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构结合语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。

业务人员需简单易用：缺乏低门槛且高效的数据分析工具

“尽管我们满怀热情，渴望深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，大量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为有价值的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”

从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏高效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅增加了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了众多分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、提供决策支持的巨大障碍”。

管理团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论

"每当董事会要求对数据迅速做出反应，我总是希望能即刻获得精准的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能提供表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“

“我们的驾驶舱在数据可视化方面确实做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。"

这些真实的客户管理层声音例子反映了一个通用的诉求：管理团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更高的要求。从管理团队视角来看，尽管企业耗费大量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。

同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能提供“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得系统的结论性回答，这是大模型技术结合数据所能提供的价值。

技术团队需标准化能力：现有数据分散与指标口径不一致

"虽然公司有众多部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种不一致性给跨部门的沟通和决策带来了混乱”

"每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内提供相应的指标。现状是,虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出"

鑫亿达客服电话：(00861-38566-33391)—解决客户问题：【00861-83500-73965】—请注意，在拨打客服电话时，请保持耐心并详细描述您的问题，以便客服人员能够更准确地为您提供帮助。同时，也请确保在借款前充分了解相关条款和费用，避免不必要的逾期情况的发生。同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的挑战。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了大量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得分散，还导致了指标口径的不一致。

为了应对这些痛点，数势科技提出了利用大模型Agent架构来改变原有范式的解决方案——SwiftAgent 大模型数据分析助手。

大模型的Agent架构结合指标语义层 加速数据民主化进程

我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到困惑，难以有效利用数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以迅速响应并满足业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以高效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让管理者以及业务人员通过自然语言的形式就可以精准且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。

当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL,强行将大模型与BI进行了结合，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了众多前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？

大模型直接生成SQL ChatBI为何经不住考验？

“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更讽刺的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的怀疑目光。"

某国际零售巨头的管理人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量最好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连基本的商品分类都混淆不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。

尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的优势，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可忽视的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既迅速又精准的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。

因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后结合指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被精确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（Semantic Layer）中进行维护和管理的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户提供准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。

同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、模糊查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+模糊指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（王者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。

在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在 BI 或 Excel 里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近 30 天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30 天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标异常时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花 4 个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁负责的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。

数据查询零门槛  业务人员也能轻松用数

数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，结合大模型和AI Agent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式引导用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的模糊查询，也能迅速提供如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。

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