数势科技：2024年AIAgent在智能分析领域的价值与实践（28页）.pdf

1、AI Agent在智能分析领域的价值与实践分享主题李飞（博士）数势科技 AI负责人截屏扫码，领取网络研讨会资料合集(含本期)目录Contents传统数据分析的痛点智能分析产品介绍管理团队痛点业务团队痛点数据开发团队痛点基于对话式交互的难点和复杂性如何解决对话式数据分析的难点Swiftagent产品介绍02.01.客户案例介绍案例背景项目解决方案项目效果03.10传统数据分析的痛点管理团队之痛：现有数据产品无法端到端快速产出深度结论痛点以下是3个不同客户发出的真实声音示例，反映了管理团队对现有数据驾驶舱大屏产品的痛点体验：Data Insight：我们公司花了很大精力建设了驾驶舱和各种大屏，看起

2、来很高端，但数字并不等于见解。每次有具体问题，团队还得回去挖数据、分析指标，周报变成了无尽的等待游戏。Speed is Everything：每当董事会要求针对数据作出快速反应时，我都希望能够立刻拿到结论，这个数据大屏却只能给我表面的数，深入分析还得是手工在数仓里建作业，太慢了。The Golden Why Question：我们的驾驶舱解决了数据展示的问题，但未触及数据解释的关键。当涉及到业务背后的为什么时，它似乎没有答案。这些真实的客户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

3、即时交互性有着更高的期待。信息过载业务团队之痛：BI产品学习门槛高，数据解读靠人工痛点以下是3个不同客户发出的真实声音示例，反映了业务团队在指标获取、数据分析与数据挖掘方面的核心痛点：SQL学习难度高：尽管我们有意愿深挖数据背后的真相，但SQL的复杂性让我们非技术人员望而却步。许多时间都浪费在了查询语言的学习上，而不是洞察和行动。BI报表配置难度高：我们依赖BI工具来提供数据的可视化，但每次都需要技术团队介入来配置数据集和报表，它的复杂程度令人沮丧。大量时间花费在导出数据到Excel里输出结论：分析团队的日常就像Excel的奴隶，时常花费大把时间将数据导入、整理和分析，这种重复低效的工作限制了

4、我们对数据快速反馈的能力。SQL学习难度高BI报表配置难度高导出到Excel手动看数成了日常工作高SQL学习曲线、BI工具配置的复杂性以及对Excel的过度依赖，这些都是业务团队在追求灵活性和效率时的主要痛点。这反映出业务团队对于更加智能、响应迅速的数据分析解决方案的强烈需求，希望借此能够加速从数据中获取洞见、生成结论，并解释数据背后的相关性。数据团队之痛：重复报表需求杂、指标口径不统一、难以实时响应业务变化痛点以下是3个不同客户发出的真实声音示例，反映了数据团队在指标定义、指标开发和指标管理方面的核心痛点：报表需求灵活多变，临时表冗余：我们数据团队大部分时间都花在了应对业务部门多变的报表需求

5、上，每次业务流程一变，我们就得开发各种临时表、中间表。这不仅效率低，还很容易造成错误，甚至有的表用一次就废了指标口径不一致：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难以实时响应业务新增指标需求：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，有苦说不出这些客户声音深刻地揭示了数据团队在建立和维护指标体系时面对的实际困境。他们需要的不光是将数据转换成视觉呈现，更加迫切地需要一套能够简化重复性报表需求、统一指标

6、定义，并能够实时响应业务变化的解决方案。报表需求灵活多变指标口径不一致难以实时响应业务新增指标需求01交易额A02交易额B03交易额C20智能分析产品介绍看似简单的提问，实则面临诸多挑战1最近7天XX产品的订单总量多少2XX产品今年累计卖了多少？3今年XX品牌在国内和海外的整体销量是多少4XX品牌最近3个月国内销量最好的产品是哪一款？每个产品平均每月销量多少？5华北地区XX的销量月环比为什么下降了难度系数难点维度识别维度识别语义模糊语义模糊跨表查询累加聚合排序多任务任务依赖均值计算归因分析报告解读多任务任务依赖累加聚合累加聚合维度识别用户提问方式的多样性带来实现上的三个难度解决方案1语义配置和