Data Agent如何帮助企业打造懂你的“电子牛马”？

Agent产品正迅速发展，但真正懂企业、懂决策的Agent仍不多见。许多企业的业务数据尚未被高效利用，而Data Agent可能成为解决方案。

什么是“懂业务”的Agent？

数势科技谭李表示，“懂业务”的Agent如同跟了你多年的秘书，能快速推断需求并执行任务。相比之下，不懂业务的Agent更像是刚入职的外包人员，缺乏对业务语境的理解。“懂业务”可分为三个层次： 1. What（知道是什么）：理解业务概念。例如，不同企业对“商品毛利”的定义差异巨大。 2. Why（知道为什么）：理解背后的逻辑。例如，洗发水毛利低与品牌定价权相关。 3. How（知道怎么办）：提出实际操作建议。例如，调整商品结构以提高整体毛利。

飞轮科技肖康补充道，懂业务的Agent需基于“有语义的数据”，而非裸数据。通过语义层映射自然语言到业务指标，避免传统Text-to-SQL查询的低效问题。

Data Agent vs 传统BI

相比传统BI工具，Data Agent具备三大优势： 1. 个性化（Personal）：根据用户角色和需求提供定制化分析支持。 2. 主动性（Proactive）：主动推送数据、预警问题，而非被动等待提问。 3. 强大性（Powerful）：不仅能查询信息，还能触发执行任务，实现决策与行动联动。

例如，在零售行业，Data Agent可帮助督导实时了解门店经营情况，显著提升巡店效率。

数据库的支持作用

飞轮科技指出，AI时代对数据库提出了更高要求： 1. 高并发与高频访问：支持数千甚至上万并发查询。 2. 更强的实时性：从小时级延迟到秒级响应。 3. 多样化数据类型：支持结构化与非结构化数据的分析。

SelectDB等新型数据库为此优化了索引、计算资源，并提供了弹性伸缩能力。

应用场景与未来趋势

Data Agent适合灵活、及时决策的场景，如零售督导巡店、营销活动分析等。其核心价值在于激活“沉睡数据”，让业务人员直接触达数据，提升决策效率。

未来，随着私域数据治理完善，员工将借助AI Agent成为“超级个体”。例如，分析师从手动处理数据转为管理多个Agent，专注于维护数据质量和设计分析模板。

数据与模型的关系

数势科技谭李认为，好的数据与强模型缺一不可。高质量私域数据是AI落地的关键，而强大的底座模型则提供通用能力。两者结合才能打造真正智能的企业级Agent。

总结

无论是数据分析还是业务决策，Data Agent正在重塑人与数据的交互方式。企业应积极拥抱AI，治理好私域数据，挖掘适合的应用场景，从而在智能化浪潮中占据先机。