袋鼠云智能指标AIMetrics平台

该AI Agent产品由袋鼠云投递并参与数智猿×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国数智产业最具标杆性AI Agent产品》榜单/奖项评选。

智能指标AIMetrics是基于自然语言交互的一体化智能指标平台，帮助企业快速构建、管理和应用指标体系。智能指标AIMetrics让每个业务人员都能像数据分析专家一样决策，通过简单问答快速获取数据和洞见，智能化分析并生成报告，提升业务决策效率。

平台以“智能问数与分析”为核心，覆盖四大典型应用场景：

秒级获取指标，智能可视化呈现：无需再通过SQL或等待数据团队，业务人员只需一句话即可查询各类指标，系统自动生成各类型的可视化图表，趋势一目了然，极大降低了数据获取门槛，提升工作效率。

智能监测与归因分析：AI自动监测指标波动并推送异常预警，结合历史数据和业务逻辑进行归因分析，帮助业务快速定位问题、及时调整，避免业绩损失。

趋势预测与目标管理：通过AI预测业务走势，智能拆解目标并动态跟踪执行进度，为管理者提供科学合理的预警与优化建议，提升目标达成率与经营韧性。

智能指标知识库：平台自动沉淀指标定义、分析经验和历史案例，形成可自学习、可共享的知识体系，让新员工快速掌握指标体系，减少重复答疑，提升组织知识资产沉淀。

智能指标AIMetrics不仅是一个Agent工具，更是企业数据决策智能化的引擎，它让“人人能分析、层层能洞察”成为可能，是面向未来的指标管理范式创新。

2025年重大更新升级

一、AI智能分析，迈向更懂业务的决策引擎

自然语言问答体验升级：支持多对话管理、定向提问快捷入口，进一步提升业务人员使用AI分析的交互效率。

智能归因与趋势预测增强：支持关联因子分析、数据解读模版和未来走势预测，实现更强的趋势洞察与策略建议。

知识库自学习能力构建：支持企业级和个人知识库管理、话术映射、AI问答推荐机制，实现AI自进化与知识沉淀。

AI报告自动生成：支持按指标资源+知识资源生成结构化分析报告，并支持模版定义与个性化工作流配置。

目标管理智能化：AI可回答“目标完成进度如何、下一步该怎么做”等高阶问题，真正将AI能力用于业务目标推进。

透明可追溯的智能分析：通过指标血缘追踪、智能归因分析和可视化解释，确保每一个指标的计算逻辑和分析过程透明可见，避免“黑盒”决策的不信任感。

二、数据权限与安全治理的多维度管控

推动行级、列级、模型级和指标级权限统一管理，兼顾安全合规与数据共享需求。

引入AI辅助的权限申请与审批流程，提升权限管理效率和透明度。

应用场景/人群

智能指标AIMetrics是一款基于自然语言交互的新一代智能指标平台，广泛适用于企业内部从战略制定到业务执行的各类数据使用群体。平台以“指标+AI”为核心，打通数据查询、分析、洞察与决策支持的全流程，显著降低使用门槛，让不同层级人员都能高效使用数据，支撑精细化运营与战略目标达成。

战略层（如企业高管、战略总监等）

战略层人员关注的是企业整体经营目标与发展方向，对跨部门、跨系统的指标分析需求强烈。智能指标AIMetrics支持通过自然语言对话形式，快速获取“经营概况、业务趋势、关键指标对比”等内容，并能借助AI进行趋势预测、目标可达性分析，帮助高层做出前瞻性、数据驱动的战略判断。此外，AI还可根据历史数据、目标偏差及外部因素自动生成决策辅助报告，辅助高管在有限时间内完成高质量的信息获取与判断。

管理层（如中后台业务负责人、产品负责人、财务/运营等中层）

管理层是指标的高频使用群体，往往面临着数据散、分析慢、理解难的问题。智能指标AIMetrics提供智能归因分析、指标波动预警、目标达成监测等能力，帮助管理层快速识别业务异动、定位原因，并辅助其及时优化运营策略。

操作层（如销售、客服、一线执行人员等）

对于不具备数据分析背景的操作人员而言，智能指标AIMetrics的一大亮点在于其“零门槛”的自然语言交互方式。例如销售人员可以通过简单对话获取客户区域销量、达成进度等关键指标。AI充当“数据助理”角色，即问即答、图表自动生成，帮助操作人员在无需依赖技术团队的情况下，快速理解指标背后的含义与业务行动建议。此外，平台的知识库能力也帮助不同岗位员工快速熟悉指标体系，尤其对新员工来说，可大幅缩短上手周期，提升组织整体数据素养与分析能力。

综上，智能指标AIMetrics通过场景化能力配置与智能化数据服务，已成为覆盖战略层、管理层与操作层的全员数据工作平台，帮助企业构建“人人用数据、人人懂指标”的数智化决策文化。

产品功能

一、产品定位

智能指标平台（AIMetrics），作为一个一站式的指标开发管理应用平台，覆盖了指标规范化定义到标准化开发落地的过程，同时提供上层的综合查询、共享服务、取数分析、指标看板、指标树、目标管理、指标AI智能分析等应用。消除数据的二义性，降低业务和技术的沟通成本，搭建企业级数据指标体系，沉淀企业指标资产，支撑业务场景分析，精准辅助决策，实现指标数据的可视、可用、可管。

二、产品架构

三、产品功能模块

智能指标AIMetrics整体基于先进的大数据底层生态技术，支持EasyMR、CDH、TDH、HDP、Hive、Trino、Doris、StarRocks等大数据存储计算引擎，平台覆盖了指标的生产开发、发布下线、计算落地、分析应用等全周期的管理过程。目前主要包括指标市场、指标中心、运维中心、指标应用等核心模块。

1.指标市场

指标开放市场，汇集所有发布的指标，方便快速精准地定位到需要的指标信息，及时掌握指标的动态，把控指标资产的全生命周期：

·指标元数据

指标元数据涉及业务属性、技术属性的展示，其中，业务属性涉及名称、编码、负责人、口径、更新时间等内容；技术属性涉及维度支持、计算口径、指标落表等内容；

·指标计算结果

指标计算结果的综合查询，一键查询对应指标的计算结果；

·指标动态

包括更新情况、访问记录、应用情况等实时动态内容，方面及时掌握指标资产的变化情况；支持指标版本间对比，方便查看版本变更内容；

·指标血缘

反应指标上下游依赖的血缘情况，指标口径变更时便于做影响评估。

2.指标中心

指标生成管理中心，主要面向管理人员以及相关的技术人员，提供指标的开发和管理能力，通过指标中心，可以快速准确地搭建指标体系，在线开发指标，迭代指标资产，为上层指标市场的指标资产沉淀提供数据基础，同时也提供了相关的安全配置内容，全面保障指标的质量和安全：

·指标开发

基于原子指标、派生指标、复合指标的指标体系拆分，建立标准化的指标开发方式；

·数据模型

指标开发的数据基础，支持对事实表和维表建立关联关系，为后续的指标定义建立数据基础；

·维度管理

统一维度信息，为上层指标应用提供更好的支持；

·指标安全

指标安全信息配置，保障数据安全。

3.运维中心

指标计算的运维保障中心，保障指标计算结果的正常产出，及时发现问题解决问题，包括调度管理和监控告警：

·指标调度

保障指标周期性计算任务的正常运行；

·补数据

创建指标后，支持将历史数据进行物化，保障后续数据查询的高效性；

·监控告警

指标告警规则的生成和应用，及时发现问题解决问题。

4.指标应用

指标资产的上层应用中心，针对现有的指标资产，提供综合应用中心，用户可以在该模块完成灵活的数据查询、分析洞察等一系列动作，实现指标定义即可用：

·指标API

一键生成指标API，轻松实现为下游业务系统应用数据提供数据服务；

·指标取数

自助取数功能允许用户自主查询和提取数据，无需依赖技术团队支持，可灵活的选取指标、维度，在线自助查询取数生成报表。通过友好的界面，用户可以快速筛选、检索并导出所需数据，实现即时分析与决策。该功能提升了数据获取的灵活性与效率，降低了沟通成本，同时查询结果可保证整体数据的准确性和一致性。业务人员在此基础上能够更敏捷地响应市场变化，支持日常运营及战略规划。

·指标分析

指标异动监测和归因分析功能帮助用户自动识别关键业务指标的异常波动，并深入探究其背后的原因。

该功能通过实时监控数据变化，快速定位异常指标，同时结合多维度数据分析，提供详细的归因报告。它使企业能够及时发现潜在问题或机遇，支持决策者采取有效措施优化业务表现，提升整体运营效率与市场竞争力。

·指标看板

指标看板可基于业务主题将多个数据整合到一起进行数据呈现与分析，方便集中业务情况。看板功能提供直观的数据展示界面，集中呈现关键性能指标与业务数据。用户可通过定制化的图表和仪表盘实时监控重要数据，迅速掌握业务动态。其灵活配置选项支持不同业务需求，简化数据分析，增强决策效率，确保团队能够及时响应变化，优化绩效。

·指标树

指标树功能通过层级结构可视化展示各类关键性能指标（KPIs）及其相互关系，帮助用户全面理解复杂的业务数据。它将核心指标按逻辑分层排列，便于追踪各层级指标的变化对整体业绩的影响。当部分业务数据出现异常时，可以基于指标树的数据做交叉呈现与验证。指标树支持钻取分析，让用户可以从概览到细节逐步深入探究数据，从而更精准地识别问题所在，优化决策过程，提升管理效率。

·目标管理

目标管理功能帮助企业设定、跟踪和评估各项业务目标的实现进度。通过明确的目标设定和分解，将公司战略转化为可执行的任务，并实时监控各层级目标的完成情况。企业使用目标管理可以确保团队聚焦关键任务，及时调整策略以应对偏差。目标管理提升了组织的执行力与协同效率，助力达成长期业务成功。

基于设定的目标，可在目标实现周期内实时查看目标完成情况，方便业务方及时进行策略调整，以保证最终目标的达成以及超额实现。

5.智能问数与分析

智能指标AIMetrics的AI智能分析模块深度融合大模型技术，意在为企业用户提供全链路智能化分析能力，实现全民用数：通过自然语言交互实现智能问数，实现"对话即分析"；基于机器学习的智能监测自动识别数据异常；多维度智能归因精准定位问题根源；时序预测模型实现指标趋势预判；自动生成可视化分析报告。同时具备智能洞察建议、根因分析等能力，基于企业沉淀的知识库，将数据洞察转化为可落地的业务建议，真正实现"数据驱动决策"的智能化升级。

智能问数

智能分析

趋势预测与目标管理

产品优势

一、产品核心特性及优势

目前市场上有两种主流的方案：

一种是传统BI增强方案，基于传统数据架构（数仓+BI+AI）

另外一种是智能指标驱动方案，基于AIMetrics架构（数仓+智能指标+AI+BI）

综合来看差异化有时可以总结为以下三点：

完整的数据产业链支撑：不同于传统BI仅提供数据可视化，依托袋鼠云完整的数据产业链，智能指标AIMetrics具备从数据采集、存储、治理到智能分析的全栈能力

透明可追溯的智能分析：通过指标血缘追踪、智能归因分析和可视化解释，确保每一个指标的计算逻辑和分析过程透明可见，避免“黑盒”决策的不信任感。

智能指标驱动精准决策：智能指标AIMetrics通过 “指标+AI” 的深度融合，提供从数据查询、异常监测、趋势预测到智能优化的全流程决策支持。

以下是对产品优势的详细阐述：

1.一站式指标管理，建立精准的数据分析洞察基础

覆盖指标管理从定义、开发、调度、落地、发布、应用的全过程，提供一站式的指标开发与应用服务，通过平台能够实现指标管理中的各个过程，落地指标管理全流程，统一指标管理规范，沉淀指标资产。

应用层面可实现指标定义即可用，实现需求分钟级响应。

打破开发和业务方的沟通壁垒，双方通过指标市场来统一查看、查找指标，双方沟通步调一致，可以极大程度上降低沟通成本。

2.规范化指标体系建设

平台提供指标开发功能的同时，也搭建了一套基础的指标管理方法论，即通过指标的分类，结合指标的开发方式，将指标开发按照指标类型分为原子指标、派生指标、复合指标、自定义指标四种，同时基于指标开发方式将指标开发分为基于模型开发、基于指标开发、自定义sql开发三种方式，通过指标类型与指标开发方式的结合，搭建企业标准指标体系。用户在平台上基于这一套方法论开发指标，不仅降低了技术门槛，也沉淀了标准的指标资产。

3.可视化轻代码开发

针对指标开发，平台提供了可视化的操作配置界面，简单快速配置指标生成技术口径，降低指标开发的技术门槛，让不懂sql的用户也能够根据业务逻辑，实现指标的开发生成：

·向导式配置方式

整体的开发指标方式，均采用向导式配置方式，用户更多的是去下拉选择，点击输入相关的配置信息，生成指标。

·可视化拖拉拽

基于现有的指标，提供可视化的画布操作界面，用户可以直接基于自己

对业务逻辑的理解和需求，选择现有的指标拖动到界面中，拼接指标计算公式形成新的指标，平台会自动根据页面配置的逻辑生成指标的技术口径，全程无代码即可生成指标，满足多样化的指标配置场景，降低技术开发成本。

4.自动化上下游血缘解析

自动解析指标上下游血缘链路，通过可视化图谱的方式，简洁直观地展示指标的血缘关系，为指标溯源、问题定位、指标影响力评估提供数据基础。

此外，对于业务场景发生变更的情况，修改上游指标后，下游指标也会同步更新，保证任务正常有序运行。

5.版本管理历史留痕

平台维护了每个指标的历史版本记录，方便用户溯源获取历史版本的信息，了解指标变更的生命周期。同时支持选择任意两个版本在线进行差异性对比，方便用户直观地了解到版本差异。同时不仅支持基本属性、调度信息的差异对比，也支持sql代码级别的差异对比。

6.全方位数据安全保障

智能指标AIMetrics构建了全方位的数据安全防护体系，通过多层权限管控确保数据资产安全可控：

平台支持功能模块级的精细化权限配置，可针对不同用户角色灵活设置查看、编辑和管理权限；同时实现了指标数据的行级权限、指标级权限控制，确保用户仅能访问授权范围内的计算结果，从源头杜绝数据越权风险。

基于大模型的智能问答系统更内置安全管控机制，所有问答交互均自动遵循预设权限规则，既保障了"对话即分析"的便捷性，又严格规避敏感数据泄露隐患，让企业在享受AI分析便利的同时，数据安全始终处于零信任架构的保护之下。

7.AI助力轻松实现业务分析与洞察

智能指标AIMetrics通过深度集成AI技术，彻底革新传统业务分析模式，让复杂的数据洞察变得简单高效：

·对话即分析：业务人员无需编写SQL或依赖IT支持，通过自然语言提问（如“华东区Q3销售额下降的原因？”），即可获得自动生成包含根因分析、趋势预测和优化建议的智能报告；

·智能诊断：AI自动识别数据异常（如波动超阈值指标），关联多维数据追溯根因，并提供可落地的优化建议（如“建议检查A产品促销库存匹配度”）；

·预测推演：基于历史数据与机器学习，预判业务趋势（如“下月客户流失风险升高15%”），并模拟策略效果（如“若折扣提升5%，GMV预计增长多少？”）；

·知识沉淀：将分析过程转化为可复用的数据故事，形成企业知识资产，加速团队经验共享。

智能指标平台的引入，将传统需要数天完成的分析工作压缩至分钟级，真正实现从数据到决策的无缝衔接，让每位业务人员都具备数据科学的洞察力。

8.与下游可视化分析平台等应用平台的高效对接

数据计算结果展示多样化，不管是可视化大屏，还是业务平台等各种分析平台，都能够通过数据指标计算结果的呈现更好地辅助业务了解行业现状，支撑业务决策。

二、产品应用场景

智能指标AIMetrics平台深度融合AI能力，适用于企业多业务场景的智能化决策支持：

1.高层管理：通过自然语言对话快速获取战略指标分析，实时监控经营健康度，AI自动生成季度战略报告；

2.业务部门：即时查询业绩达成进度，接收自动化的根因分析和优化建议，如销售团队动态调整区域策略；

3.数据团队：通过指标中台统一管理口径，AI辅助生成数据模型，减少70%的重复取数需求；

4.一线员工：在钉钉/企微等入口直接提问（如“当前库存周转天数异常原因？”），获取基于指标计算的实时答案与行动指南。

覆盖从战略规划到执行监控的全链路场景，实现“数据—洞察—决策—反馈”的闭环提效。

服务客户/使用人数

服务客户：

高校：中山大学、温州大学；

能源行业：杭州亿普科技有限公司；

矿产冶炼行业：株洲冶炼集团股份有限公司；

大宗贸易：物产中大国际贸易集团有限公司。

目前袋鼠云智能指标AIMetrics平台已服务700+客户，涵盖央国企、金融、交通、水利、能源矿产、制造业、高校教育等行业。

产品总使用客户量：789

市场价值

AI渗透当前，企业数据化应用进入新阶段：从解决“数据可视化”问题，迈向“以指标为核心的数据驱动决策”。尽管BI工具在过去为企业提供了数据透明化的基础能力，但面对组织复杂度提升、决策节奏加快等新挑战，仅靠传统报表分析已难以满足高频、前瞻、智能的决策需求。

袋鼠云推出的智能指标AIMetrics平台，正是在这一趋势下应运而生，围绕“指标的定义、管理、监测与分析”构建完整链路，并通过大模型与AI Agent技术嵌入，显著提升指标使用的智能化水平。该平台具有以下几个方面的市场价值：

1.助力企业突破传统BI使用瓶颈：智能指标AIMetrics不再局限于数据展示，而是深入到指标本身的治理与应用，使“指标”从静态产物转变为主动式的业务洞察与行动。它能有效缓解企业在传统BI使用中遇到的“数据看得到、但用不上”的普遍问题。

2.降低指标分析门槛，扩大可服务人群：借助自然语言交互能力，平台大幅降低了数据访问和分析门槛，使非专业用户也能便捷完成指标查询、趋势判断和归因分析，推动数据工具从“技术部门专属”向“业务全员普惠”演进。

3.提升指标响应速度与使用频率：通过内置的智能问答、自动可视化、归因分析等功能，用户可实现“秒级”获取指标并完成初步分析，显著提升经营数据的响应效率和业务调整的时效性，增强管理层对业务的实时掌控能力。

4.推动指标体系与业务流程深度融合：平台通过知识库积累、预警机制、预测算法等能力，将指标管理与日常业务流程融合起来，提升了指标体系的业务贴合度，也为企业构建“可用、可控、可反馈”的数字化管理闭环提供了抓手。

5.具备行业通用性与灵活部署能力：智能指标AIMetrics平台已在制造、能源矿产、高校等行业落地多个项目，验证了其在多场景下的可适配性。同时平台支持私有化部署，满足大型企业对数据安全与系统集成的要求，具备广泛的推广前景。

综上，智能指标AIMetrics不以“打造又一个数据工具”为目标，而是致力于通过技术手段解决企业指标使用中的根本问题，为组织提供切实可用的数据决策能力。它的市场价值不仅体现在数据效率的提升上，更体现为对企业管理机制与认知体系的实际改进，是企业迈向高质量数智运营的重要基础设施。

相关评价

袋鼠云提出的“指标+AI”双轮驱动模型，突破了传统AI应用“重算法轻业务”的局限。指标体系作为AI的“业务语义层”通过构建覆盖研产销全链路的统一指标体系，将企业业务逻辑转化为AI可理解的结构化知识，解决了AI模型“懂技术不懂业务”的痛点。AI作为指标的“智能神经”，通过智能问数、归因分析等AI能力，将静态指标转化为动态决策工具。这种“指标发现问题、AI解决问题”的闭环，体现了人机协同的共生智慧，提供了显性成本降低、隐性成本优化、机会成本转化的三重降本增效实施路径，能有效驱动全要素生产率提升，从而很好地验证了AI作为“新生产要素”的经济学价值。

——大数据科学研究院副院长、

杭州师范大学经济学院教授彭伟斌

我们在推进企业内部多业态、多条线的数据整合过程中，曾长期面临指标定义不统一、数据分析响应慢、报表工具使用门槛高的问题。智能指标AIMetrics平台很好地解决了这些核心痛点，通过自然语言对话，我们一线业务人员无需依赖数据团队就能快速完成指标查询、归因分析等操作，极大提升了决策响应效率。同时，平台的指标知识库功能也有效沉淀了业务逻辑和指标资产，实现了从“数据孤岛”到“指标共享”的跨部门协同，对我们构建指标统一治理体系起到了关键作用。

——某特大型供应链国有企业

智能指标AIMetrics所体现的，是从传统BI工具走向智能决策体系的关键跃迁。相比市面上多数仍停留在“图表展示”层面的产品，它在指标定义、治理、分析和业务结合方面体现出更强的体系化设计。尤其是与大模型技术结合之后，其在提升数据可用性、拓展业务使用场景方面展现出极强潜力。

——某有色金属冶炼集团

·产品所属企业：袋鼠云

杭州玳数科技有限公司依托顶尖的技术团队和丰富的业务场景，自主研发了从数智基建到数智应用的完整产品体系，包括AI驱动的大数据开发治理平台“数栈”、国产信创的大数据基础平台“EasyMR”、统一运维监控可观测平台“YCOS”、基于大模型的智能指标问数平台“AIMetrics”、数智视融合的数字孪生仿真渲染引擎“EasyTwin”和数字孪生可视化应用平台“EasyV”等。从基建到应用，做Data+AI的长期主义者，让数据产生价值。

来源：数据猿