“每個不會用SQL的人，都值得擁有一個Data Agent。

“今天市場部問我：上周投放ROI為什么波動這么大？可我還在等數(shù)據(jù)團隊給報表……”

這是一位一線業(yè)務主管的真實吐槽。

在大多數(shù)中國企業(yè)內部，一條高頻但低效的協(xié)作鏈路每天都在重復上演——業(yè)務部門想知道：為什么這個月的投放ROI突然下滑？財務想判斷：哪些產品線的成本結構正悄悄惡化？人力想弄清楚：哪些崗位招聘周期開始拉長，是否預示著人才供需變化？

問題很清楚，數(shù)據(jù)和分析工具也并不缺，但真正的答案卻遲遲無法抵達。

與此同時，企業(yè)的決策節(jié)奏卻越來越快。在ROI波動、成本異常、營收下滑面前，等一個報表，就是錯過一個窗口期。

這正是“Data Agent”概念被提出的背景——它不僅僅是一個更聰明的報表工具，而是一種面向決策流程的重構方案：以“擬人化協(xié)作”的方式理解業(yè)務語言、調用底層數(shù)據(jù)、提供因果歸因與建議，并完成最終的任務交付閉環(huán)。

近期，網(wǎng)易數(shù)帆推出了自己的Data Agent產品——網(wǎng)易知數(shù)。

網(wǎng)易數(shù)帆并不是孤例。從微軟的Copilot到SAP的Joule，再到越來越多中國廠商的Agent化嘗試，這一波對數(shù)據(jù)分析的全新探索已在全球范圍內不斷上演。

那么，網(wǎng)易數(shù)帆的Data Agent有什么不一樣？為了搞清楚這個問題，數(shù)據(jù)猿對其技術產品進行深入了解，并采訪了相關業(yè)務負責人，試圖一窺其真實面貌。

企業(yè)真正需要的

是能共創(chuàng)決策的AI搭檔

對大多數(shù)企業(yè)來說，“有數(shù)據(jù)”從來不是問題，問題是“用不上”。每一個業(yè)務團隊、每一次市場投放、每一輪預算復盤，似乎都能被數(shù)據(jù)優(yōu)化。但每一個數(shù)據(jù)請求、每一條分析鏈路、每一次報表協(xié)作，卻都讓人精疲力盡。

數(shù)據(jù)“用不上”的結構性悖論

比如，在一家互聯(lián)網(wǎng)大廠，營銷部的一個典型問題是：上個月某產品線大促，ROI比預期低了不少。為什么？是投放失效？促銷品類錯了？節(jié)奏不對？還是目標群偏了？

但要回答這個問題，需要從不同系統(tǒng)抽數(shù)、比對渠道、拆解漏斗，再來一次數(shù)據(jù)部和業(yè)務方的“翻譯游戲”。過程往往是這樣的：

業(yè)務方：“能不能查一下某個廣告位的點擊率是不是掉了？”

數(shù)據(jù)方：“你說的是上周在投的那個campaign嗎？是哪一個人群包？”

業(yè)務方：“嗯……應該是上周？就是我們重點投放的那批人群……我發(fā)你個截圖。”

這個拉鋸戰(zhàn)，可能持續(xù)兩三天。更嚴重的是，一旦錯過最佳復盤窗口，這場“事后追問”就失去了價值。

決策失速，是現(xiàn)實中最常見的數(shù)據(jù)風險

今天，市場環(huán)境的變化節(jié)奏遠比企業(yè)內部流程快。大多數(shù)決策，等待不了“審批制的數(shù)據(jù)支持”。業(yè)務窗口轉瞬即逝，錯過一次，就是成本。

但在企業(yè)組織中，數(shù)據(jù)和行動之間往往還隔著一道“認知墻”。一線業(yè)務缺少工具能力，不會提問、不懂解釋。數(shù)據(jù)團隊缺少業(yè)務語境，只能交付結論，無法給出建議。系統(tǒng)之間信息不通，數(shù)據(jù)鏈路靠人力“補”，流程效率極低。

結果是，數(shù)據(jù)部門被異化為“拉數(shù)機器”，而真正的業(yè)務決策，還是靠拍腦袋。

在網(wǎng)易數(shù)帆的客戶案例中，許多業(yè)務場景的“提問”其實高度重復：為何日活下降？哪個渠道轉化下降？哪個區(qū)域業(yè)績異常？但每一次分析，都需要重新走一遍“提數(shù)→找人→跑模型→寫報告”的流程，無復用，無沉淀。

這種困境催生了一個新的需求：企業(yè)不再希望“給我報表”，而是希望“告訴我為什么、讓我知道怎么辦”。

復合人才缺口，是數(shù)據(jù)無法落地的最后一公里

理論上，企業(yè)應該培養(yǎng)更多“既懂業(yè)務又懂數(shù)據(jù)”的復合型人才。但現(xiàn)實是，這類人才極度稀缺，培養(yǎng)周期長、轉化成本高。更麻煩的是，組織并不總有清晰路徑把這些人“嵌”進關鍵業(yè)務流程中。

于是，“用上數(shù)據(jù)”的最后一公里，常常變成了“最后的斷點”。

市場期待真正的“AI搭檔”而不是另一個搜索框

過去一年，行業(yè)內對“Data Agent”的探索不斷涌現(xiàn)。但仔細看，多數(shù)Agent還存在各種問題，比如：缺乏語義厚度，不懂上下文，不理解行業(yè)概念；泛化能力弱，換一個場景就“宕機”；缺乏行動機制，給出建議，卻無法真正推動執(zhí)行。

而市場真正需要的，是一種“具備共創(chuàng)能力”的智能體：既能聽懂業(yè)務語言，也能理解數(shù)據(jù)邏輯，更能介入業(yè)務流程，形成閉環(huán)。

很明顯，對Data Agent的探索，還需要更進一步。

網(wǎng)易知數(shù)的目標，打造一個真正可落地的“數(shù)字員工型Data Agent”

在AI大模型浪潮席卷各行業(yè)的這兩年，“Data Agent”成為數(shù)據(jù)智能領域最被寄予厚望的方向之一——但它同時也是最難落地的一個。

大多數(shù)產品無法深入到“為什么發(fā)生”和“接下來該怎么做”，更談不上主動推進業(yè)務動作、承擔分析任務。

網(wǎng)易數(shù)帆決定做一件難而正確的事：不只是做一個更強的數(shù)據(jù)分析工具，而是培養(yǎng)一個“能上崗”的數(shù)字員工。

這個重任，落在了“網(wǎng)易知數(shù)”這個產品的身上。

不再是工具，而是員工

在內部，網(wǎng)易數(shù)帆給它定義了三個標準：能聽懂人話（自然語言理解能力），能找到答案（對接企業(yè)底層指標與數(shù)據(jù)源），能講明白事情（將復雜數(shù)據(jù)分析結果轉化為可理解、可執(zhí)行的業(yè)務建議）。

這并不新鮮。過去幾年，大量ChatBI、NL2SQL類產品都聲稱可以完成這些功能。但在真實企業(yè)流程中，工具往往難以撐起場景。

網(wǎng)易知數(shù)在架構上選擇了“重”的路線：構建統(tǒng)一指標語義層，以穩(wěn)定數(shù)據(jù)邏輯；接入底層數(shù)據(jù)血緣與權限體系，保障信息可用；疊加提示詞+知識庫+歸因框架，實現(xiàn)因果推理與建議生成；再通過IM集成與工單系統(tǒng)打通，推動任務實際執(zhí)行。

用網(wǎng)易數(shù)帆自己的話說，它不是一個“問數(shù)機器人”，而是一個“數(shù)字BP”。

一個Agent，六項能力

網(wǎng)易知數(shù)被拆解成六個能力組件，對應企業(yè)數(shù)據(jù)分析的核心鏈路：

這些模塊不是孤立存在的，而是圍繞“一個問題→一次分析→一條建議→一個任務”這一流轉鏈路運行。在設計上，它更接近一個流程執(zhí)行體，而非一個數(shù)據(jù)查詢和分析工具。

在工程上，這也意味著更復雜的系統(tǒng)集成：對權限、指標、流程的抽象必須準確，歸因邏輯要可調可控，安全和可信度必須達到“可向CFO交差”的水準。

這些底層能力背后，是網(wǎng)易數(shù)帆十年數(shù)據(jù)中臺、BI與指標體系的長期積累。

能力獲得了驗證，也獲得了使用

需要指出的是，網(wǎng)易知數(shù)的這一整套能力，已經(jīng)得到權威測評機構的認可——網(wǎng)易知數(shù)成為首批通過中國信通院可信AI數(shù)據(jù)分析智能體評估，并獲得當前最高 4+評級的數(shù)據(jù)分析智能體之一。

該評估覆蓋21項能力項，分布在技術能力、場景能力、服務成熟度三大維度，評估重點包括語義理解、數(shù)據(jù)調用、結果可解釋性、流程閉環(huán)性與系統(tǒng)適配性等。

但比評級更關鍵的，是落地案例。

在一家大型金融機構，網(wǎng)易知數(shù)以“組件化”方式嵌入原有體系：問數(shù)、指標管理與資產門戶先打通最核心的分析入口，讓業(yè)務可以直接用自然語言獲取指標，并通過統(tǒng)一口徑解決跨部門數(shù)據(jù)不一致的問題。隨后，NL2MQL、自動歸因、報告生成等能力接入，機構內部第一次形成“提問—歸因—建議”的連續(xù)鏈路。變化最終體現(xiàn)在組織節(jié)奏上：數(shù)據(jù)請求實現(xiàn)秒級響應，溝通鏈路被顯著壓縮，整體分析效率提升約50%。

在另一家證券公司，知數(shù)被整合進管理層使用的經(jīng)營駕駛艙。原本靜態(tài)的指標面板接上了歸因、波動診斷、下鉆和建議，預警機制基于閾值和歷史趨勢自動觸發(fā)。管理層在同一界面中既能看到指標，也能看到“指向哪里、為何如此”。決策因此更早、更清晰，也更可控。

這些案例說明，網(wǎng)易知數(shù)所依托的底座和智能體能力，不僅完成了技術封裝，還在客戶實踐中逐步走向“業(yè)務嵌入”，而這也是Agent從“能演示”到“能上崗”的真正分水嶺。

從“可分析”到“可決策”

Data Agent進入中國實用元年

智能體不是新詞。早在2023年，微軟就已將Copilot植入全家桶產品中，在Power BI中實驗性地接入GPT，嘗試將“人類語言”轉譯為數(shù)據(jù)洞察?？梢哉f，近幾年，“AI與BI”的結合已經(jīng)成為一個顯性趨勢。

但趨勢歸趨勢，落地歸落地。大模型讓數(shù)據(jù)“被問到”更容易，卻沒有讓決策“更好做”。

問題并不在模型本身，而在于它接入的是一個“碎片化、不可遷移、難以執(zhí)行”的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。這是所有希望做Data Agent的公司都需要正面解決的難題：不是讓AI成為一個提問工具，而是讓它成為流程的一部分。

網(wǎng)易知數(shù)的選擇是明確的——用流程能力重構數(shù)據(jù)智能。

從看得見，到做得成

網(wǎng)易數(shù)帆提出了Agent的“三步走”：先“看見問題”，再“提出判斷”，最終“落到行動”。

這個思路之下，Agent就不能只是“前端界面”，它必須向下連接指標體系與分析框架，向上連接任務系統(tǒng)與業(yè)務目標。它要理解哪些數(shù)據(jù)屬于誰、哪些問題是異常、哪些建議可行、哪些任務必須落地。

這種閉環(huán)不止是技術能力的復合，更是流程控制權的重新定義——讓AI不僅參與判斷，也參與執(zhí)行。

Data Agent要實現(xiàn)從“工具智能”到“流程智能”的躍遷，必須具備以下三類系統(tǒng)性能力：

1.語言驅動交互：核心是讓任何職能人員都能“用自然語言工作”，完成從提問、診斷到復盤的全鏈式溝通；

2.知識與指標耦合：不僅能訪問指標，還能解釋它、組合它、歸因它、落地它，背后是穩(wěn)定語義層與推理模型的協(xié)同；

3.嵌入業(yè)務工作流：把分析結果變成任務分發(fā)、工單觸發(fā)和執(zhí)行跟蹤，徹底打通“用數(shù)→懂數(shù)→改業(yè)務”的閉環(huán)路徑。

這三者的組合，意味著Data Agent不再局限于數(shù)據(jù)分析助手，而是組織內的“數(shù)字員工”。

中國路徑：底座→能力→拼裝

回到中國路徑，網(wǎng)易數(shù)帆并非一開始就以Agent形態(tài)出現(xiàn)。在產品演化路徑中，它先構建了底座——EasyData、指標平臺、數(shù)據(jù)血緣、權限體系，然后形成能力層——語義識別、歸因引擎、知識庫，最后才拼裝出“網(wǎng)易知數(shù)”這一可上崗的數(shù)字體。

這個“拼圖式戰(zhàn)略”不是巧合，而是當前階段中國廠商常見的落地路徑：先做好數(shù)據(jù)底座，再在上面疊智能體能力。

原因很現(xiàn)實，國內企業(yè)的業(yè)務節(jié)奏遠高于流程成熟度，數(shù)據(jù)質量遠低于使用要求。若沒有對接底層數(shù)據(jù)的能力，Agent不過是“花哨的擺設”。若沒有流程嵌入的能力，智能分析無法產生實際影響。

在這個意義上，網(wǎng)易數(shù)帆正在完成一個更加底層的戰(zhàn)略轉型：從“工具提供者”變?yōu)椤皵?shù)據(jù)價值賦能者”。正如網(wǎng)易數(shù)帆總經(jīng)理封雷所說：“AI時代，我們要讓數(shù)據(jù)表達再向前一步?！?/p>

歷史車輪滾滾向前，數(shù)據(jù)分析是時候來一次真正的變革了

人類自從學會用數(shù)據(jù)記錄世界起，分析與決策就從經(jīng)驗主義的土壤中，緩慢轉向更理性的方法論。

20年前，Excel和數(shù)據(jù)倉庫開啟了第一輪“數(shù)據(jù)工具化”的革命。10年前，BI平臺與ETL流水線將“可視化分析”普及至每個部門。而在今天，當數(shù)據(jù)量、業(yè)務復雜度與組織反應速度的鴻溝日益擴大，傳統(tǒng)方法與工具正在失效，企業(yè)迫切需要一種“隨問隨答、所見即所得”的新平臺，也需要新的方法論。

Data Agent是數(shù)據(jù)分析的一次深層次變革，它標志著，數(shù)據(jù)系統(tǒng)第一次從“被動服務者”變成“主動協(xié)作者”。第一次，AI可以與人類在“理解上下文→構建分析→提出建議”的全鏈條中，成為真正的決策合伙人。

網(wǎng)易知數(shù)的落地探索，正是這個拐點的縮影——它要將分析師的能力“平權化、規(guī)?；?，讓每一個人都能擁有一個“懂數(shù)據(jù)、懂業(yè)務、懂流程”的數(shù)字拍檔。

誠然，這場演進還在早期，但方向已經(jīng)明確。

它現(xiàn)在或許還走得磕磕絆絆，但前方的空間足夠大，也足夠值得我們全力以赴。