来源：阿里云智能集团&瓴羊
该白皮书聚焦数据分析 Agent，围绕技术、产品、案例等多维度展开，核心内容如下：
一、发展背景与趋势
- 发展阶段
：历经固定报表时代（数据开发者为中心）、可视化时代（数据分析师为中心），迈入智能化时代（数据消费者为中心），数据分析 Agent 成为核心落地形态。 - 领域格局
：BI 厂商凭数据处理、场景积累主导落地，AI 厂商借大模型优势参与，形成竞争融合格局。 - 三大趋势
：低门槛降低使用难度、多场景拓宽应用边界、实用性夯实落地价值。
二、技术架构解析
- 核心概念
：明确 NL2SQL、ChatBI、数据分析 Agent 等定义，其中数据分析 Agent 聚焦全流程自动化分析。 - 内核框架
：由 QueryAgent（取数）、DocumentAgent（理解）、DeepAnalyzeAgent（分析）组成，结合模型、知识、语义与数据支撑。 - 应用框架
：需搭配交互体验（可视化、记忆等）与企业级能力（查询加速、数据安全等）。 - 关键技术
：ChatBI 核心技术含 NL2SQL、NL2DSL、NL2Data，各有优劣，NL2Data 为混合优化路线。
三、代表产品与功能
- Quick BI
：阿里推出的全场景 BI 平台，连续 6 年入选 Gartner ABI 魔力象限，融合分析 Agent 与敏捷 BI 能力。 - 超级数据分析师 Agent
：核心功能包括小 Q 报告（智能生成可编辑报告）、小 Q 问数（自然语言取数归因）、小 Q 解读（数据解析诊断）、小 Q 搭建（一键创建美化报表）。
四、行业案例
安防科技龙头企业：构建 “PC + 移动端” 自助问数助手，提升问数准确率与效率。 大型能源央企：落地多场景问数门户，覆盖财务、党建等领域，强化内控与工作精准度。 牧原集团：打造数智分析平台，赋能生鲜销售管理，节省大量人力成本。
五、落地路径与展望
- 成功经验
：需做好场景选择与推广、数据及语义构建、工具选型、组织协同。 - 避坑建议
：对齐目标认知、聚焦业务价值、采用共创演进模式。 - 未来方向
：从数据准度提升、分析深度深化（数据知识化）、消费广度拓展（数找人）三大维度突破。
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