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阿里巴巴推出"超级数据分析师"Agent,让不懂数据的业务人员也能10秒获取数据、20分钟生成专业报告,彻底改变企业数据分析方式。 核心内容: 1. 三大核心Agent功能:问数、解读、报告,实现从数据提取到洞察生成的全流程自动化 2. 三重技术体系保障:智能模型匹配、行业专属数据训练、十年引擎沉淀,解决大模型幻觉问题 3. 实际应用案例:销售管理场景分析效率提升90%,会议准备时间从2小时缩短至30分钟
8月28日,阿里巴巴旗下的瓴羊发布首个数据分析Agent,Quick BI里的“智能小Q”升级为一名由问数、解读和报告三大核心Agent组成的“超级数据分析师”,可以帮助用户快速获取数据、解读数据和输出洞察报告。
以往,在企业海量分散的数据里,数据分析师可能需要一天时间才能获取和整理数据,现在,最快只需10秒;而即便是一名专业的数据分析师,也得花上数天时间才能完成一份兼具洞察和深度的数据报告,现在,最快只需要20分钟,业务人员就能清晰了解问题的症结以及决策方向。
数据分析Agent让人人都能拥有一名超级数据分析师,用户无需懂数,不用看数,轻松问数,就能心里有数。
作为中国唯一且连续6年入选Gartner ABI 魔力象限的BI 产品,Quick BI此次通过三重技术体系提升企业级数据分析的可靠性:首先,基于对多种大模型的深度理解,结合企业实际需求(如数据查询、指标解读等)智能匹配最优模型和提示词,降低大模型的幻觉;其次,在通用大模型基础上,产品团队持续三年积累超百万条行业专属训练数据,覆盖近20个细分行业,每周自动化迭代;最终,集成打磨十年以上的底座引擎沉淀上千家企业的实战经验,预先解决了常见的BI疑难问题,相当于在上述基础上,加装了一具个性化的涡轮发动机。这让“超级数据分析师”不仅能回答问题,更能理解企业级数据分析的实际需求。
此次发布的三个核心Agent能力——问数、解读和报告,不仅让用户一句话就能获取数据,对杜邦、帕累托、RFM等通用分析框架信手拈来,通过大小模型的结合,“超级数据分析师”能深入理解行业和业务,进行深度波动归因,在海量数据中进行多个指标的交叉分析,提供建设性的精准意见和洞察。
例如:问数Agent能够通过一句话完成数据提取与分析,快速反馈数据结果并提供图表展示。解读Agent则可以深入理解并总结数据,支持用户自定义解读逻辑,包括组件选择、图表级解读以及整体解读方案,从而帮助用户获得更加精准的数据结论。报告Agent可在20分钟内依据指令自动生成专业数据报告,涵盖数据统计分析、数据洞察至内容整合全流程,且支持用户编辑调整样式和内容以满足个性化需求。
企业可以根据自身需求和企业特性,组合使用不同的Agent,快速为业务部门提供数据决策依据。
例如在销售管理场景下,管理层最关心的是收入增长和分布情况,以往,这需要2名分析师耗时4小时,才能处理20%的核心经营数据,效率低下。通过报告Agent,系统可在1小时内完成全量数据扫描,输出经营问题、机会、风险及建议,分析效率提升90%。
“我们每周从总部到区域需要开上百场管理会,一场会议可以多达千人参加,就是为了对齐经营数据,之前,我们10个子公司需要10个人每天花2小时进行业务数据分析;现在,借助新的智能小Q,20到30分钟就可以完成深度解析报告,除了提升效率,更能够根据管理层的要求进行分析。”牧原肉食数据治理与应用负责人宋伟表示。
而在电商运营场景中,智能小Q可以成为一个精通平台规则和政策的好帮手,在淘宝平台上,解读Agent已帮助超过30万的商家在推广、交易、直播、客服、物流等十多个场景,在1500多个数据指标中找出经营问题,提高店铺的经营效率。
在连锁饮品门店经营管理场景中,智能小Q通过问数Agent和报告Agent即时响应门店管理者的实时查询需求,将原本需要数小时的杯量数据获取缩短至10秒内完成。当店长发起"今日已售杯量"、"单品增长趋势"等查询时,Agent可以即时生成可视化报表,同步关联天气指数、节假日特征等外部变量进行交叉分析。
从连锁饮品门店的经营日报自动生成,到牧原肉食的千人会议数据对齐;从门店的实时售出杯量查询,到电商卖家的指标交叉分析——Quick BI通过可落地的Agent和对BI行业的深入理解,改变企业数据分析的规则。这种“技术普惠”不仅让数据分析师从重复劳动中解放,更能让每个业务决策者都能随时心里“有数”。
截至目前为止,已有瑞幸咖啡、牧原肉食、微医、益海嘉里等百余家企业客户,正在使用瓴羊的“超级数据分析师”在企业内部提升数据分析效率。9月9日,Quick BI的完整Agent能力将全面开放给所有的企业用户,现在立刻扫码,抢先体验“超级数据分析师”。
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