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阿里巴巴發布首個數據分析Agent,讓人人都可擁有AI分析師

8月28日,阿里巴巴旗下的瓴羊發布首個數據分析Agent,Quick BI里的“智能小Q”升級為一名由問數、解讀和報告三大核心Agent組成的“超級數據分析師”,可以幫助用戶快速獲取數據、解讀數據和輸出洞察報告。

以往,在企業海量分散的數據里,數據分析師可能需要一天時間才能獲取和整理數據,現在,最快只需10秒;而即便是一名專業的數據分析師,也得花上數天時間才能完成一份兼具洞察和深度的數據報告,現在,最快只需要20分鐘,業務人員就能清晰了解問題的癥結以及決策方向。

數據分析Agent讓人人都能擁有一名超級數據分析師,用戶無需懂數,不用看數,輕松問數,就能心里有數。

作為中國唯一且連續6年入選Gartner ABI 魔力象限的BI 產品,Quick BI此次通過三重技術體系提升企業級數據分析的可靠性:首先,基于對多種大模型的深度理解,結合企業實際需求(如數據查詢、指標解讀等)智能匹配最優模型和提示詞,降低大模型的幻覺;其次,在通用大模型基礎上,產品團隊持續三年積累超百萬條行業專屬訓練數據,覆蓋近20個細分行業,每周自動化迭代;最終,集成打磨十年以上的底座引擎沉淀上千家企業的實戰經驗,預先解決了常見的BI疑難問題,相當于在上述基礎上,加裝了一具個性化的渦輪發動機。這讓“超級數據分析師”不僅能回答問題,更能理解企業級數據分析的實際需求。

此次發布的三個核心Agent能力——問數、解讀和報告,不僅讓用戶一句話就能獲取數據,對杜邦、帕累托、RFM等通用分析框架信手拈來,通過大小模型的結合,“超級數據分析師”能深入理解行業和業務,進行深度波動歸因,在海量數據中進行多個指標的交叉分析,提供建設性的精準意見和洞察。

例如:問數Agent能夠通過一句話完成數據提取與分析,快速反饋數據結果并提供圖表展示。解讀Agent則可以深入理解并總結數據,支持用戶自定義解讀邏輯,包括組件選擇、圖表級解讀以及整體解讀方案,從而幫助用戶獲得更加精準的數據結論。報告Agent可在20分鐘內依據指令自動生成專業數據報告,涵蓋數據統計分析、數據洞察至內容整合全流程,且支持用戶編輯調整樣式和內容以滿足個性化需求。

企業可以根據自身需求和企業特性,組合使用不同的Agent,快速為業務部門提供數據決策依據。

例如在銷售管理場景下,管理層最關心的是收入增長和分布情況,以往,這需要2名分析師耗時4小時,才能處理20%的核心經營數據,效率低下。通過報告Agent,系統可在1小時內完成全量數據掃描,輸出經營問題、機會、風險及建議,分析效率提升90%。

“我們每周從總部到區域需要開上百場管理會,一場會議可以多達千人參加,就是為了對齊經營數據,之前,我們10個子公司需要10個人每天花2小時進行業務數據分析;現在,借助新的智能小Q,20到30分鐘就可以完成深度解析報告,除了提升效率,更能夠根據管理層的要求進行分析。”牧原肉食數據治理與應用負責人宋偉表示。

而在電商運營場景中,智能小Q可以成為一個精通平臺規則和政策的好幫手,在淘寶平臺上,解讀Agent已幫助超過30萬的商家在推廣、交易、直播、客服、物流等十多個場景,在1500多個數據指標中找出經營問題,提高店鋪的經營效率。

在連鎖飲品門店經營管理場景中,智能小Q通過問數Agent和報告Agent即時響應門店管理者的實時查詢需求,將原本需要數小時的杯量數據獲取縮短至10秒內完成。當店長發起”今日已售杯量”、”單品增長趨勢”等查詢時,Agent可以即時生成可視化報表,同步關聯天氣指數、節假日特征等外部變量進行交叉分析。

從連鎖飲品門店的經營日報自動生成,到牧原肉食的千人會議數據對齊;從門店的實時售出杯量查詢,到電商賣家的指標交叉分析——Quick BI通過可落地的Agent和對BI行業的深入理解,改變企業數據分析的規則。這種“技術普惠”不僅讓數據分析師從重復勞動中解放,更能讓每個業務決策者都能隨時心里“有數”。

截至目前為止,已有瑞幸咖啡、牧原肉食、微醫、益海嘉里等百余家企業客戶,正在使用瓴羊的“超級數據分析師”在企業內部提升數據分析效率。9月9日,Quick BI的完整Agent能力將全面開放給所有的企業用戶,讓人人都輕松擁有一個專屬的“超級數據分析師”。

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