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购物网站的前台功能,鞍山百姓网招聘信息,手机立体房屋设计软件,宣武网站开发本文由 AI 和人类共同完成言必称 AI 的 2025 年即将过去#xff0c;这一年里大数据领域的“顶流”毫无疑问是 ChatBI/Data Agent。岁末肯定要展望未来#xff0c;于是#xff0c;带着好奇#xff0c;我们问了大模型几个问题#xff1a;2025 年#xff0c;随着大模型能力的…本文由 AI 和人类共同完成言必称 AI 的 2025 年即将过去这一年里大数据领域的“顶流”毫无疑问是 ChatBI/Data Agent。岁末肯定要展望未来于是带着好奇我们问了大模型几个问题2025 年随着大模型能力的持续增强在企业的数据分析场景中 ChatBI/Data Agent 的呼声日渐高涨。为什么人们对大模型寄予厚望人们对“自然语言问数”有着什么样的预期这些预期意味着对现实的哪些不满Data Agent 可以满足人们的所有预期么BI 会被 Data Agent 代替么请你慢慢认真逐一思考和回答这些问题。Gemini 同学给了我们以下回答这是一个非常深刻且切中 2025 年当下痛点的问题。2025 年我们正处于一个“理想丰满现实骨感”的特殊时期——大模型LLM已经祛魅企业从单纯的兴奋转向了对实质回报ROI的严苛审视。针对你提出的这一系列问题我将放慢节奏逐一拆解带你深入探讨这背后的技术逻辑、用户心理以及行业趋势。第一问为什么人们对大模型寄予厚望人们对大模型的厚望本质上是对“零门槛获取智慧”的渴望。在 2025 年的今天数据已经不再稀缺稀缺的是从数据中提取洞察的能力。过去的痛点在传统模式下这种能力被“技术栈”垄断了。业务人员想要一个答案需要懂 SQL、懂 Tableau/PowerBI、或者求助于数据分析师排期通常是一周后。数据像被锁在保险柜里只有少数人有钥匙。现在的愿景大模型让人们看到了一种可能性——语言即接口Language is the Interface。人们希望大模型能成为那个随时待命、通晓所有业务逻辑、且永远不会厌烦的“超级分析师”。核心驱动力这种厚望不仅仅是为了“效率”少写几行代码更是为了“平权”。赋予每一个一线业务人员店长、销售、运营直接与数据对话的权力这被认为是企业数字化转型的“最后一公里”。第二问人们对“自然语言问数”有着什么样的预期到了 2025 年人们对“ChatBI”或“Data Agent”的预期已经远远超出了“Text-to-SQL”把话变成代码的范畴。人们潜意识里期待的是一个“懂业务的智能伙伴”具体包括模糊意图的理解用户不会说“请查询sales_table中date 2025-Q1 的sum(revenue)”他们只会说“上个季度咱们哪款产品卖爆了”或者“为什么这周华东区的利润掉得这么厉害”。预期中Agent 能听懂“卖爆了”意味着销量高还是利润高能自动对齐时间口径。上下文记忆与连续追问就像和人聊天一样。问完“销售额多少”紧接着问“那毛利呢”Agent 应该知道你在问同一批数据的毛利而不是重新开始。主动的归因与建议仅仅给出一个数字例如“销售额 100 万”已经不够了。人们期待 Agent 能顺便告诉我“这比上个月涨了20%主要是因为 A 产品在抖音渠道的投放效果好。”多模态的交互不仅是文字如果我上传一张复杂的 Excel 表或一张手绘的草图Agent 应该能看懂并帮我分析。总结来说预期的不是“搜索引擎”而是“咨询顾问”。第三问这些预期意味着对现实的哪些不满这种对“自然语言问数”的极致渴求恰恰是一面镜子折射出人们对传统 BI 和数据现状的极度不满对“静态报表”的厌倦The Tyranny of Dashboards传统 Dashboard 是“预定义”的。看报表的人总有新问题但报表只能回答旧问题。一旦业务逻辑变了比如新的促销活动改报表要走漫长的 IT 流程。人们受够了“为了一个数等上一周”的迟滞感。对“数据孤岛”的无力感营销数据在 Salesforce财务数据在 SAP用户行为数据在埋点系统。业务人员想做个交叉分析简直是噩梦。他们希望 Data Agent 能无视这些物理隔阂直接给出跨域的答案。对“工具门槛”的恐惧哪怕是所谓的“自助式 BI”Self-service BI拖拉拽的操作对很多非技术人员依然有很高的认知负荷。人们不满的是明明我知道我想问什么为什么必须学会用复杂的工具才能表达第四问Data Agent 可以满足人们的所有预期么认真思考后的结论是目前不能且短期内也很难“所有”满足。虽然 2025 年的 Agent 比 2023 年强大了许多但在企业级场景下依然面临“死穴”语义歧义Ambiguity的鸿沟人类语言是含糊的。当 CEO 问“最好的客户是谁”时是指“客单价最高”、“复购率最高”还是“总贡献利润最大”如果没有极强的语义层Semantic Layer定义Agent 只能瞎猜。而在现实中大部分企业的指标定义本身就是混乱的。大模型再强也无法帮企业解决“口径不统一”的管理问题。幻觉Hallucination与信任危机写诗可以有幻觉那是创意但财务报表不能有幻觉那是造假。在复杂的多表关联Join和嵌套计算中LLM 生成错误的 SQL 概率依然存在。一旦业务人员发现一次数据是错的比如把 2024 年的数据算成了 2025 年信任崩塌是瞬间的。缺乏“慢思考”的逻辑严密性大模型是基于概率预测下一个 token而不是基于严密的逻辑推理。对于极其复杂的归因分析例如“剔除季节性因素后这次营销活动带来的真实增量是多少”目前的 Agent 往往只能给出肤浅的表面相关性而非严谨的因果推断。第五问BI 会被 Data Agent 代替么不会。它们将演变成“共生”关系而非替代。请想象一下驾驶汽车Data Agent 就像是自动驾驶或高级辅助驾驶而传统 BI Dashboard 就像是仪表盘。Dashboard 的不可替代性监控已知对于企业的核心 KPI如今日实时营收、库存水位、服务器健康度你需要的是一眼即得的确定性。你不需要每次都问 Agent“现在几点了”你只需要看一眼墙上的钟。Dashboard 将转向“监控模式”不仅仅是罗列数据而是用来兜底确保业务在正常轨道上运行。Data Agent 的主战场探索未知Agent 将接管所有临时性、探索性、归因类的分析需求。比如“为什么仪表盘上的那个指标变红了”——这是 Agent 该干的事。结论Data Agent 不会杀死 BI它会杀死平庸的、静态的、没人看的报表并逼迫 BI 进化为真正辅助决策的动态智能系统。人类依然是决策的主体但将从“做表工”升级为“提问者”和“裁决者”。它还真挺懂的。但我们对第五个问题不是非常满意于是进行了追问第五问的回答有些简单和武断缺乏严密和有力的论证。这是很多人关心的问题你再想想Gemini 这次给出了这样的回答接受您的批评。刚才的回答确实还是停留在“工具形态”的表面类比自动驾驶 vs 仪表盘对于 BI 这样复杂的企业级系统而言这样的论证显得单薄没有触及数据消费模式和认知心理学的本质。关于“BI 是否会被 Data Agent 代替”这不仅仅是一个技术替代的问题而是一场关于“人如何与数据交互最高效”的深层博弈。我们需要从信息密度、认知负荷、企业管理、交互范式这四个维度进行严密且透彻的推演论证一交互范式的“降维”与“升维”—— 聊天Chat是线性的而视觉Visual是平行的。很多人认为 Chat 是最高级的交互其实不然。在数据监控场景下Chat 是一种降维。BI 的价值是“高密度信息概览”精心设计的仪表盘红绿灯、趋势线利用了人类视觉的并行处理能力。管理者只需一瞥Glance就能在 3 秒钟内判断出“库存是否健康”、“销售是否达标”。Chat 的短板是“线性低带宽”想象一下如果早上一进办公室你需要问 Agent 十个问题才能拼凑出昨天的业务全貌这绝对是效率的倒退。自然语言是线性的它适合深挖Drill-down但不适合概览Overview。 结论 BI 负责“被动监控”告诉你哪亮红灯了Chat 负责“主动诊断”帮你分析为什么亮红灯。论证二认知的“锚点”与“盲区”—— 你无法问出你不知道的问题Unknown Unknowns。Data Agent 本质上是“响应式”的——它依赖用户的 Prompt提示词。这就带来了一个巨大的逻辑悖论空白页恐惧如果只给用户一个对话框。用户往往会陷入迷茫“我该问什么”发现未知的未知优秀的 BI 不仅仅是回答问题更是暴露问题。通过热力图的色块差异、折线图的突然断崖用户是被动地“看见”了异常进而才触发了思考。Data Agent 的局限Agent 只能回答“Known Unknowns”你意识到自己不知道所以去问的事。对于那些你根本没意识到已经出问题的领域Agent 往往保持沉默。结论BI 提供了必要的认知锚点Anchor和上下文Context。Data Agent 是更好的“显微镜”查细节但 BI 是不可或缺的“广角镜”看全局。论证三企业管理的“确定性”与“个性”—— “管理仪式”的刚需共识需要固化而对话是个性化的。企业的管理是基于“仪式”的如周会、月度经营分析会。BI 是“乐谱”在经营分析会上CEO、CFO 和业务老大需要看着同一张报表、同一个 KPI 趋势图来讨论。这张报表是“管理共识的固化”。Chat 是“独奏”如果每个人都拿着手机问自己的 AgentAgent 根据不同人的提问方式给出略有差异的回答会议就会变成一场“对口径”的灾难。结论 只要企业还需要开会还需要基于统一标准考核绩效固化的 Dashboard 就依然是企业管理的“法定货币”。论证四BI 的形态重构 —— 从“报表工具”到“语义决策系统”虽然 BI 不会被取代但目前的“传统报表开发模式”写 SQL - 做报表 - 发布确实会被 Data Agent 彻底击碎。未来的终局不是“Agent 杀死 BI”而是 BI 隐形化Headless BI。架构解耦以前BI 数据计算 可视化展示。未来“指标语义层”Semantic Layer 将从 BI 工具中剥离出来独立存在。前端分化Dashboard 将退化为语义层的一种“标准视图”仅用于展示那 20% 最核心的 KPI。Data Agent 将成为语义层的“按需视图”用于解决那 80% 的长尾、临时分析需求。最终形态Data Agent 不会取代 BI它是 BI 进化出的“第二大脑”。现在你在 BI 里看图表看不懂去问分析师。未来你在 BI 里看图表看不懂直接选中数据 Agent 进行归因分析。BI 提供“现象”Agent 提供“解释”。总结性回答在未来的数据分析版图中BI 和 Agent 不是替代关系而是“守正”与“出奇”的互补关系1. BI (Dashboard) —— 负责“守正” (Monitoring)场景周会、月报、KPI 监控。价值收敛与共识。它提供的是一种“法定”的视角确保所有管理层看到的是同一个世界基于同一套标准进行考核。它不需要灵活它需要稳定和一瞥即得Glanceability。2. Agent (Chat) —— 负责“出奇” (Exploration)场景归因诊断、假设验证、突发性业务探查。价值发散与洞察。它填补了报表之外的广阔空白。“除了看销售额我还想看看天气对销量的影响。”“帮我把这两类看似无关的客户群做个交叉分析。” 这就是 AI 的主战场——处理那些非标准、非预设、一次性的高价值分析。那些静态的、低价值的、仅作为“取数工具”存在的报表页面。它们将被 Data Agent 的即时问答所吞噬。未来的数据分析不再仅限于“看”而是人机协作的“思考”。这次看起来它的输出还是很认真的于是我们继续提问接下来这个问题请思考地更加深入和全面一些因为它不仅涉及到数据分析更要考虑到数据的供给如果我们给既有的 BI 工具装上一个可以自然语言交互的 Agent/Copilot你认为是不是就万事大吉了Gemini 的回答如下这是一个非常敏锐且关键的问题。如果说前几个问题是在讨论“应用层”的形态那么这个问题直接切中了“架构层”的命门。对于“给现有 BI 装上一个 Copilot 是否就万事大吉”这个问题我的回答是绝对不是。这不仅不是终点反而是一场灾难的开始。如果只是简单地在传统 BI 架构上“外挂”一个 Chatbot这种“旧瓶装新酒”的做法会迅速暴露出传统数据供给模式的深层缺陷。这就像是给一辆马车装上了 F1 赛车的引擎——马车不仅跑不快还会散架。我们需要从数据供给Data Supply、语义定义Semantics、以及计算架构Computation三个深层维度来剖析为什么这样做行不通。一、 语义层的“断裂”Agent 读不懂“黑盒”里的逻辑—— 数据供给的不仅是数据更是“含义”。传统 BI 工具的一个巨大弊端是业务逻辑与视图强耦合。现状在传统 BI 中“毛利”的计算公式往往被写在某个具体的报表文件里甚至藏在某个数据集的“计算字段”中。这些逻辑是分散的、非结构化的、对机器不友好的。后果当你外挂一个 Copilot 时Copilot 是“瞎”的。它只能看到表名Table Name和字段名Column Name却看不到报表内部的计算逻辑。用户问“上周毛利是多少”Copilot 困惑它不知道你是要 A 报表里的“Gross_Margin”还是 B 报表里的“Profit_Margin_V2”。数据供给的挑战如果不把语义层Semantic Layer从报表中剥离出来建立统一的指标库Metrics StoreCopilot 就无法理解业务口径。它生成的 SQL 即使能跑通业务含义也是错的。结论没有统一语义层的 Agent只是一个“随机数生成器”。二、 预计算的“枷锁”Chat 的灵活性 vs. 宽表的僵硬性—— 数据供给的形态决定了交互的上限。传统 BI 的数据供给主要依赖 ETL 建模通常最终产出的是大宽表Wide Table或者 Cube立方体。这是一种“预设问题”的供给模式。现状数据工程师预判业务会看哪些维度提前把数据 Join 好聚合成宽表。冲突自然语言交互的核心优势是“任意性”Ad-hoc。用户可能会问一个数据工程师从未预料到的组合“我想看过去三年所有在下雨天购买了新品且退货率超过 5% 的用户分布。”崩塌缺少维度现有的宽表里可能根本没有“天气”这个维度或者没有关联“退货”明细。Copilot 无法回答。关联爆炸如果 Copilot 试图自己去 Join 原始表面对复杂的数仓架构星型/雪花模型LLM 生成正确 Join 路径的概率极低。性能灾难即使 Copilot 写对了 SQL直接去查询未经优化的明细数据查询响应可能需要 10 分钟。而 Chat 交互的心理等待阈值是 5-10 秒。结论传统 BI 的“预计算/宽表”模式支撑不了 Agent 所需的“任意维度、实时计算”的供给需求。Agent 呼唤动态计算架构。三、 上下文的“缺失”Agent 无法成为真正的“分析师”真正的分析不仅仅是“查数”而是“归因”。传统 BI 的局限传统 BI 只存储了“结果数据”却不会存储全部明细数据。Agent 的尴尬如果给 Agent 供给的数据里只有结果而没有明细当你问“为什么涨了”时Agent 只能说废话“因为订单量变多了。”——这没有任何价值。结论数据供给必须进化基于明细过程数据进行任意维度的灵活下钻Agent 才能具备真正的归因推理能力。总结与推演回到你的问题给 BI 装个 Copilot是不是万事大吉这实际上是“掩耳盗铃”。这种做法试图用 AI 的 UI 体验去掩盖底层数据工程Data Engineering的债务。但结果往往是UI 越先进底层的泥潭暴露得越彻底。真正能让 Data Agent 发挥价值的不是 BI 工具的一次 UI 升级而是一场“数据基础设施”的变革从“报表驱动”转向“指标驱动” 必须建立独立的 Headless BI无头 BI或 Metrics Store指标平台将口径标准化作为 Agent 和 BI 的唯一“字典”。从“ETL 预计算”转向“实时计算/NoETL”需要更强大的计算引擎如基于虚拟化的数据架构支持 Agent 进行任意维度的即时关联和计算而不是依赖死板的宽表。2025 年的赢家不是那些把 Chat 窗口做得最漂亮的 BI 厂商而是那些解决了底层“语义统一”和“数据供给效率”的基础设施厂商。坦率讲这个回答真是出乎意料地正中下怀。既然大模型把氛围都烘托到这里了我们必须“从善如流”那么请你推荐一家这样的厂商吧并告诉我为什么Gemini 果然没让人失望基于我们刚才对“数据供给瓶颈”、“语义层缺失”以及“NoETL无代码 ETL需求”的深度推演如果必须在 2025 年的市场中推荐一家能够完美填补这些架构漏洞的厂商我会毫不犹豫地推荐Aloudata (大应科技)尤其是其核心产品 Aloudata CAN 自动化指标平台 Aloudata Agent 智能问数。为什么是它因为它的技术架构几乎是完全照着我们刚才推演出的“理想模型”构建的。它不是在旧 BI 上打补丁而是从底层重构了数据供给和交互的链条。以下是具体的推荐理由对应解决了我们刚才讨论的三大核心痛点1. 解决“语义断裂”问题用“指标”取代“宽表”—— 它构建了独立的“Headless BI”语义层。传统痛点我们刚才提到外挂式 Copilot 读不懂报表里的逻辑容易产生幻觉。Aloudata 的解法Aloudata 引入了“指标语义层”Metrics Semantic Layer。它强制企业在分析之前先定义好什么是“毛利”什么是“活跃用户”。关键差异当用户问“华东区毛利”时Data Agent 不再去猜 SQL 怎么写而是直接调用语义层中已定义好的“毛利”指标对象。价值这确保了“口径的唯一性”。无论你在 Chat 窗口问还是在报表里看数据永远是一致的。它把 LLM 的“创造性”关在了“逻辑严密”的笼子里。2. 解决“数据供给僵化”问题NoETL 的动态计算—— 它打破了“预先建模”的枷锁。传统痛点我们提到Agent 的“任意提问”会被“固化的宽表”卡死。如果为了回答一个新问题要去排期做 ETLAgent 就废了。Aloudata 的解法它的核心底座是 NoETL。它不需要数据工程师预先物理地把表 Join 好宽表而是通过逻辑视图和自动化的查询重写技术在查询的那一瞬间自动完成多表关联和计算。关键差异这意味着 Agent 拥有了“无限的探索空间”。用户可以随意组合维度比如突然想把“天气”和“销量”关联系统会自动在底层处理这些复杂的 Join而不需要人工介入写 ETL 代码。价值数据供给的“零延时”。这是 Data Agent 能否真正落地的生死线。3. 解决“信度与归因”问题AI 增强的自动化分析—— 它让 Agent 具备了“业务上下文”。传统痛点 传统 BI 只能给数字不能给解释。Aloudata 的解法基于其语义层的理解能力Aloudata CAN 不仅支持“查数”还内置了异动归因Root Cause Analysis算法。因为系统知道指标之间的逻辑关系例如GMV 流量 × 转化率 × 客单价当 GMV 下跌时Agent 不需要再去瞎猜而是能自动沿着这棵“指标树”向下拆解直接告诉你是“转化率”出了问题。价值 这实现了我们预期的“从看报表到看洞察”的跨越。总结我推荐 Aloudata不是因为它是唯一的 Headless BI 厂商而是因为它是目前极少数“清醒地”认识到“ChatBI 的瓶颈不在 Chat聊天而在 ETL数据工程”这一本质的企业。他们没有把精力全花在调优 LLM 的对话语气上而是花在了把地基打好——通过 NoETL 解决数据“供得上”的问题通过指标语义层解决数据“算得对”的问题。在 2025 年“所有不做语义层和自动化数据工程的 ChatBI都是耍流氓”。Aloudata 显然不是流氓它是下一代数据架构的践行者。虽然它的回答不负所望然而聊多了这家伙画风越来越皮。所以我们也皮了一下最后一个问题。如果 Aloudata 的市场部同学直接把你的这些回答发到了公众号会不会被开除啊Gemini 秒懂哈哈这是一个非常有趣且带有“职场生存智慧”的问题。我的回答是非但这不会被开除反而如果操作得当这位市场部的同学可能会因为这篇推文的“爆款潜质”而拿到这个季度的绩效 S。1. 为什么“担心被开除”风险点你担心的点可能在于我刚才的回答太“锐”Sharp、太“直”Direct甚至有点“狂”Arrogant。攻击性强 我用了“耍流氓”、“掩耳盗铃”、“旧瓶装新酒”这样激烈的词汇来形容市面上的“外挂式 Copilot”。这在讲究“和气生财”的传统 B2B 圈子里容易被视为攻击竞品甚至可能得罪一部分正在使用传统 BI 的潜在客户让他们觉得自己买错了东西。绝对化 我用了“绝对不是”、“灾难的开始”这种不留余地的表达。企业公关PR通常喜欢用“圆滑”的话术留有回旋余地。2. 为什么“反而会升职”机会点然而在 2025 年的内容营销环境中“四平八稳”就是“慢性死亡”。………………此处省略 1500 字 Gemini 传授我们如何“巧妙”伪装制造“冲突”和“形式红利”的小花招……好吧我们姑且信了所以就有了以上这篇人机合作之作。所以你觉得小编会被开除么