在当今数据驱动的商业环境中，数据分析已经成为了企业获取竞争优势的关键工具。无论是为了优化运营效率，提高客户满意度，还是推动产品创新，企业都需要通过分析大量数据来做出明智的决策。随着AI、大模型等技术的发展，特别是AI对话式数据分析工具的出现，势必降低数据分析工具的使用难度，让更多人参与到数据分析中，未来人人皆可成为分析师。
然而必须指出的是，数据分析是一项高度复杂的工作，让企业的数据分析和智能决策依然面对诸多挑战，包括技术与工具门槛的限制、缺乏科学的数据分析方法、报告和沟通能力的限制、管理决策受限于员工的数据能力等。面对以上难题，借助大模型对自然语言的处理能力，可以弥补个人能力的不足，提升整个组织的数据驱动决策能力。以数势科技智能分析助手SwiftAgent为例，一探大模型应用带来的企业级数据智能的价值。
价值一，降低了技术门槛。AI对话式工具通过自然语言处理（NLP）技术，允许员工用平时交流的语言就能查询数据，无需学习SQL或Python等专业查询语言，大大提升数据利用率，从专业领域扩展至非专业用户。此外，基于分析思维内嵌的方式，让大模型可以根据场景化分析知识库，自动规划出分析步骤，帮助业务人员端到端地解决分析问题。
例如，智能分析助手SwiftAgent集成大模型能力，实现自然语言交互式数据分析和查询能力，可以为用户提供便捷的交互式指标查询、元信息查询、可视化等。让数据查询和分析像说话一样简单。
价值二，指标智能归因能力提升了决策效率。AI工具能够提供实时数据分析，帮助一线员工及时了解最 新的业务状况，这对于快速响应市场变化尤为重要。SwiftAgent可以为用户提供问答式维度归因与因子归因能力，大幅提升数据波动探查效率。通过简化的查询和分析过程，一线员工可以更容易地获取数据洞察，支持他们做出更加信息化的决策。
价值三，分析报告自动生成，帮助用户解读数据。AI对话式工具可以自动化生成报告，减少手动制作报告的时间和精力，让员工能够更专注于分析结果和业务决策。还能减少因手动操作导致的错误，让管理者获得更加准确的信息，帮助决策。SwiftAgent可为用户提供自动化的、贴合专业分析师思维的报告，并将数据概览、图表、高 级计算与文字结论有机地整合在一起，提供数据洞见。
在许多的大模型能力赋能数据分析解决方案中，通常会使用大语言模型直接驱动数据库，通过AI生成的SQL语句，实现用户问答数据自动获取。但此方案存在效果瓶颈和性能风险，譬如，企业级数据查询准确率低、多表关联查询方式导致性能不可控、面对海量数据时导致的高额表结构学习成本，以及单纯靠大模型生成SQL无法解决高 级繁复的分析问题等问题。举例来说，当用户查询“本季度A产品的销量和销售额分别是多少”时，由于指标语义模糊并涉及到跨表多指标查询等问题，传统的NL2SQL方式难以实现。
为解决此问题，数势科技采用NL2MQL（自然语言解析成指标语义）方式，将原有指标平台和标签能力与大模型基座结合，帮助客户实现从自然语言查询到准确的指标语义层进行关联与展示，真正实现问答数据自动获取，并在准确率效果与性能稳定性层面带来明显提升。
总之，像SwiftAgent这样的AI对话式数据分析工具，为不会SQL和Python的一线员工提供了一个强大的资源，让他们能够轻松访问和分析数据，促进更智能的业务决策，并在数据驱动的未来中发挥更大的作用。
作为国内首批将大模型技术应用于企业级数据智能领域的服务商，数势科技未来必将探索出更多的应用，将丰富的分析经验沉淀到产品中，形成良性的“飞轮效应”，使产品的使用更加得心应手，帮助企业进行全面的数据经营分析，助力决策更加科学有效。
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