中国信通院4+评级！第一个能“上岗干活”的Data Agent来了
【数据猿导读】 网易数帆的Data Agent有什么不一样？为了搞清楚这个问题，数据猿对其技术产品进行深入了解，并采访了相关业务负责人，试图一窥其真实面貌。
“每个不会用SQL的人，都值得拥有一个Data Agent。
“今天市场部问我：上周投放ROI为什么波动这么大？可我还在等数据团队给报表……”
这是一位一线业务主管的真实吐槽。
在大多数中国企业内部，一条高频但低效的协作链路每天都在重复上演——业务部门想知道：为什么这个月的投放ROI突然下滑？财务想判断：哪些产品线的成本结构正悄悄恶化？人力想弄清楚：哪些岗位招聘周期开始拉长，是否预示着人才供需变化？
问题很清楚，数据和分析工具也并不缺，但真正的答案却迟迟无法抵达。
与此同时，企业的决策节奏却越来越快。在ROI波动、成本异常、营收下滑面前，等一个报表，就是错过一个窗口期。
这正是“Data Agent”概念被提出的背景——它不仅仅是一个更聪明的报表工具，而是一种面向决策流程的重构方案：以“拟人化协作”的方式理解业务语言、调用底层数据、提供因果归因与建议，并完成最终的任务交付闭环。
近期，网易数帆推出了自己的Data Agent产品——网易知数。
网易数帆并不是孤例。从微软的Copilot到SAP的Joule，再到越来越多中国厂商的Agent化尝试，这一波对数据分析的全新探索已在全球范围内不断上演。
那么，网易数帆的Data Agent有什么不一样？为了搞清楚这个问题，数据猿对其技术产品进行深入了解，并采访了相关业务负责人，试图一窥其真实面貌。
企业真正需要的
是能共创决策的AI搭档
对大多数企业来说，“有数据”从来不是问题，问题是“用不上”。每一个业务团队、每一次市场投放、每一轮预算复盘，似乎都能被数据优化。但每一个数据请求、每一条分析链路、每一次报表协作，却都让人精疲力尽。
数据“用不上”的结构性悖论
比如，在一家互联网大厂，营销部的一个典型问题是：上个月某产品线大促，ROI比预期低了不少。为什么？是投放失效？促销品类错了？节奏不对？还是目标群偏了？
但要回答这个问题，需要从不同系统抽数、比对渠道、拆解漏斗，再来一次数据部和业务方的“翻译游戏”。过程往往是这样的：
业务方：“能不能查一下某个广告位的点击率是不是掉了？”
数据方：“你说的是上周在投的那个campaign吗？是哪一个人群包？”
业务方：“嗯……应该是上周？就是我们重点投放的那批人群……我发你个截图。”
这个拉锯战，可能持续两三天。更严重的是，一旦错过最佳复盘窗口，这场“事后追问”就失去了价值。
决策失速，是现实中最常见的数据风险
今天，市场环境的变化节奏远比企业内部流程快。大多数决策，等待不了“审批制的数据支持”。业务窗口转瞬即逝，错过一次，就是成本。
但在企业组织中，数据和行动之间往往还隔着一道“认知墙”。一线业务缺少工具能力，不会提问、不懂解释。数据团队缺少业务语境，只能交付结论，无法给出建议。系统之间信息不通，数据链路靠人力“补”，流程效率极低。
结果是，数据部门被异化为“拉数机器”，而真正的业务决策，还是靠拍脑袋。
在网易数帆的客户案例中，许多业务场景的“提问”其实高度重复：为何日活下降？哪个渠道转化下降？哪个区域业绩异常？但每一次分析，都需要重新走一遍“提数→找人→跑模型→写报告”的流程，无复用，无沉淀。
这种困境催生了一个新的需求：企业不再希望“给我报表”，而是希望“告诉我为什么、让我知道怎么办”。
复合人才缺口，是数据无法落地的最后一公里
理论上，企业应该培养更多“既懂业务又懂数据”的复合型人才。但现实是，这类人才极度稀缺，培养周期长、转化成本高。更麻烦的是，组织并不总有清晰路径把这些人“嵌”进关键业务流程中。
于是，“用上数据”的最后一公里，常常变成了“最后的断点”。
市场期待真正的“AI搭档”而不是另一个搜索框
过去一年，行业内对“Data Agent”的探索不断涌现。但仔细看，多数Agent还存在各种问题，比如：缺乏语义厚度，不懂上下文，不理解行业概念；泛化能力弱，换一个场景就“宕机”；缺乏行动机制，给出建议，却无法真正推动执行。
而市场真正需要的，是一种“具备共创能力”的智能体：既能听懂业务语言，也能理解数据逻辑，更能介入业务流程，形成闭环。
很明显，对Data Agent的探索，还需要更进一步。
网易知数的目标，打造一个真正可落地的“数字员工型Data Agent”
在AI大模型浪潮席卷各行业的这两年，“Data Agent”成为数据智能领域最被寄予厚望的方向之一——但它同时也是最难落地的一个。
大多数产品无法深入到“为什么发生”和“接下来该怎么做”，更谈不上主动推进业务动作、承担分析任务。
网易数帆决定做一件难而正确的事：不只是做一个更强的数据分析工具，而是培养一个“能上岗”的数字员工。
这个重任，落在了“网易知数”这个产品的身上。
不再是工具，而是员工
在内部，网易数帆给它定义了三个标准：能听懂人话（自然语言理解能力），能找到答案（对接企业底层指标与数据源），能讲明白事情（将复杂数据分析结果转化为可理解、可执行的业务建议）。
这并不新鲜。过去几年，大量ChatBI、NL2SQL类产品都声称可以完成这些功能。但在真实企业流程中，工具往往难以撑起场景。
网易知数在架构上选择了“重”的路线：构建统一指标语义层，以稳定数据逻辑；接入底层数据血缘与权限体系，保障信息可用；叠加提示词+知识库+归因框架，实现因果推理与建议生成；再通过IM集成与工单系统打通，推动任务实际执行。
用网易数帆自己的话说，它不是一个“问数机器人”，而是一个“数字BP”。
一个Agent，六项能力
网易知数被拆解成六个能力组件，对应企业数据分析的核心链路：
这些模块不是孤立存在的，而是围绕“一个问题→一次分析→一条建议→一个任务”这一流转链路运行。在设计上，它更接近一个流程执行体，而非一个数据查询和分析工具。
在工程上，这也意味着更复杂的系统集成：对权限、指标、流程的抽象必须准确，归因逻辑要可调可控，安全和可信度必须达到“可向CFO交差”的水准。
这些底层能力背后，是网易数帆十年数据中台、BI与指标体系的长期积累。
能力获得了验证，也获得了使用
需要指出的是，网易知数的这一整套能力，已经得到权威测评机构的认可——网易知数成为首批通过中国信通院可信AI数据分析智能体评估，并获得当前最高 4+评级的数据分析智能体之一。
该评估覆盖21项能力项，分布在技术能力、场景能力、服务成熟度三大维度，评估重点包括语义理解、数据调用、结果可解释性、流程闭环性与系统适配性等。
但比评级更关键的，是落地案例。
在一家大型金融机构，网易知数以“组件化”方式嵌入原有体系：问数、指标管理与资产门户先打通最核心的分析入口，让业务可以直接用自然语言获取指标，并通过统一口径解决跨部门数据不一致的问题。随后，NL2MQL、自动归因、报告生成等能力接入，机构内部第一次形成“提问—归因—建议”的连续链路。变化最终体现在组织节奏上：数据请求实现秒级响应，沟通链路被显著压缩，整体分析效率提升约50%。
在另一家证券公司，知数被整合进管理层使用的经营驾驶舱。原本静态的指标面板接上了归因、波动诊断、下钻和建议，预警机制基于阈值和历史趋势自动触发。管理层在同一界面中既能看到指标，也能看到“指向哪里、为何如此”。决策因此更早、更清晰，也更可控。
这些案例说明，网易知数所依托的底座和智能体能力，不仅完成了技术封装，还在客户实践中逐步走向“业务嵌入”，而这也是Agent从“能演示”到“能上岗”的真正分水岭。
从“可分析”到“可决策”
Data Agent进入中国实用元年
智能体不是新词。早在2023年，微软就已将Copilot植入全家桶产品中，在Power BI中实验性地接入GPT，尝试将“人类语言”转译为数据洞察。可以说，近几年，“AI与BI”的结合已经成为一个显性趋势。
但趋势归趋势，落地归落地。大模型让数据“被问到”更容易，却没有让决策“更好做”。
问题并不在模型本身，而在于它接入的是一个“碎片化、不可迁移、难以执行”的数据系统。这是所有希望做Data Agent的公司都需要正面解决的难题：不是让AI成为一个提问工具，而是让它成为流程的一部分。
网易知数的选择是明确的——用流程能力重构数据智能。
从看得见，到做得成
网易数帆提出了Agent的“三步走”：先“看见问题”，再“提出判断”，最终“落到行动”。
这个思路之下，Agent就不能只是“前端界面”，它必须向下连接指标体系与分析框架，向上连接任务系统与业务目标。它要理解哪些数据属于谁、哪些问题是异常、哪些建议可行、哪些任务必须落地。
这种闭环不止是技术能力的复合，更是流程控制权的重新定义——让AI不仅参与判断，也参与执行。
Data Agent要实现从“工具智能”到“流程智能”的跃迁，必须具备以下三类系统性能力：
1.语言驱动交互：核心是让任何职能人员都能“用自然语言工作”，完成从提问、诊断到复盘的全链式沟通；
2.知识与指标耦合：不仅能访问指标，还能解释它、组合它、归因它、落地它，背后是稳定语义层与推理模型的协同；
3.嵌入业务工作流：把分析结果变成任务分发、工单触发和执行跟踪，彻底打通“用数→懂数→改业务”的闭环路径。
这三者的组合，意味着Data Agent不再局限于数据分析助手，而是组织内的“数字员工”。
中国路径：底座→能力→拼装
回到中国路径，网易数帆并非一开始就以Agent形态出现。在产品演化路径中，它先构建了底座——EasyData、指标平台、数据血缘、权限体系，然后形成能力层——语义识别、归因引擎、知识库，最后才拼装出“网易知数”这一可上岗的数字体。
这个“拼图式战略”不是巧合，而是当前阶段中国厂商常见的落地路径：先做好数据底座，再在上面叠智能体能力。
原因很现实，国内企业的业务节奏远高于流程成熟度，数据质量远低于使用要求。若没有对接底层数据的能力，Agent不过是“花哨的摆设”。若没有流程嵌入的能力，智能分析无法产生实际影响。
在这个意义上，网易数帆正在完成一个更加底层的战略转型：从“工具提供者”变为“数据价值赋能者”。正如网易数帆总经理封雷所说：“AI时代，我们要让数据表达再向前一步。”
历史车轮滚滚向前，数据分析是时候来一次真正的变革了
人类自从学会用数据记录世界起，分析与决策就从经验主义的土壤中，缓慢转向更理性的方法论。
20年前，Excel和数据仓库开启了第一轮“数据工具化”的革命。10年前，BI平台与ETL流水线将“可视化分析”普及至每个部门。而在今天，当数据量、业务复杂度与组织反应速度的鸿沟日益扩大，传统方法与工具正在失效，企业迫切需要一种“随问随答、所见即所得”的新平台，也需要新的方法论。
Data Agent是数据分析的一次深层次变革，它标志着，数据系统第一次从“被动服务者”变成“主动协作者”。第一次，AI可以与人类在“理解上下文→构建分析→提出建议”的全链条中，成为真正的决策合伙人。
网易知数的落地探索，正是这个拐点的缩影——它要将分析师的能力“平权化、规模化”，让每一个人都能拥有一个“懂数据、懂业务、懂流程”的数字拍档。
诚然，这场演进还在早期，但方向已经明确。
它现在或许还走得磕磕绊绊，但前方的空间足够大，也足够值得我们全力以赴。
来源：数据猿
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