在当今数据驱动的商业环境中，数据分析工作已成为企业决策的重要依仗。通过从海量数据中提取有价值的信息，企业能够做出更明智的决策，提升竞争力。但在数据分析的过程中，不同部门人员面临着不同的数据应用难题。

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，业务人员需自学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；对管理团队而言，他们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；在技术人员看来，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。

目前市面上的ChatBI通常使用的是NL2SQL的技术路径，即通过大语言模型直接生成SQL，这种解决方案容易出现数据查询准确率低，通常准确率在60%-70%，如果跨表查询或者多表关联查询准确率会更低。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。

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；能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整查询，更加精准地满足用户需求；将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在相似问询场景中直接提供结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力等。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。

数据分析、策略建议零等待，管理团队即问即答

数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且提供归因分析与策略建议的数据分析体验。无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及异常分析，无需等待秒级获取企业核心经营数据；能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推送洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助管理团队进行策略建议；提供强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势异常，精确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面提升数据洞察能力。

统一口径零幻觉，技术团队无需反复校验

前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅提升技术团队的工作效率。

来源：智能科技网