今年春节以来，DeepSeek 异军突起，众多大模型也加快了迭代速度，AI Agent 成为各行业的热点，尤其在 BI 领域备受瞩目。BI Agent 正成为企业落地数据价值、赋能数据分析的新方向与新话题。
而今年 5 月初克什米尔地区爆发的印巴空战，堪称现代军事史上的里程碑事件：巴基斯坦以 6:0 的战绩，让印度一夜之间损失了 6 架战斗机。
我想借印巴空战这个典型案例，分享我对 BI Agent 的思考和看法，通过类比的方式，为大家提供一个另类的视角，来理解 BI Agent 所带来的代际革命与技术突破。
下面，我就先简要介绍一下这场空战背后的代际突破。
战斗机第一次出现是在 1914 年的第一次世界大战，发展至今已有 100 多年的历史。现代战斗机历经了 5 代更迭，而中国已率先试飞了两款第 6 代战斗机，成为全球唯一迈进 6 代机时代的国家，实现了从无到有、从有到优的赶超。
过去，战斗机的发展主线聚焦于提升“近程格斗攻击”的能力，俗称“狗斗”。正如电影《壮志凌云》中阿汤哥演绎的经典场景：两架战机激烈缠斗，飞行员凭借高超操作技巧“瞬时改变姿态”，争夺攻击或逃逸的先机。这种近程格斗极度依赖战斗机的机动性能和飞行员的个人能力。驾驶舱内布满各类复杂仪表，一名合格战斗机飞行员的培养周期往往长达 6 至 10 年。
然而，最近的印巴空战为我们展现了另一种空战范式：远程超视距攻击。其核心在于“非接触作战”，追求“先敌发现、先敌开火、先敌摧毁”。就像两位拳手对决，一方戴着拳击手套，另一方却拔出了手枪——一击致命，根本不跟你缠斗。
实现远程超视距攻击，依赖于强大的体系化作战平台。例如，预警机能发现数百公里外的敌机，在最佳时机指挥战斗机发射导弹，并精确引导其命中目标。这是一种“发现即摧毁”的非对称作战模式，领先一方凭借体系优势，具备绝对压倒性的制胜能力。这也是一种体系化作战，依赖于统一的协作链、实时的数据链和精准的攻击链。在此体系之下，战斗机飞行员个人能力的重要性相对弱化，成为整个作战体系中的一环。
就像飞行员驾驭现代战机需要长期训练，数据分析师掌握 BI 工具同样离不开专业培养。正如飞行员击落敌机往往需经历惊险的“狗斗”，分析师要从数据中提炼洞见，也免不了一番与数据的“贴身缠斗”。因此，传统 BI 模式高度依赖于工具的功能完备性与分析师个人的深厚功力。
而 BI Agent，则代表着数据分析领域的全新范式。传统 BI 旨在赋能数据分析师，BI Agent 则致力于成为数字分析师。虽然“数据分析师”与“数字分析师”仅一字之别，却标志着一个代际的技术跃迁。BI Agent 对比传统 BI，展现出突出的“非对称优势”——其碾压性效能，非常类似印巴空战中巴基斯坦 6:0 的压倒性胜利。
远程超视距攻击依托决策链、数据链、攻击链三链协同的体系化平台。同理，发挥 BI Agent 的价值同样需要构建体系化能力，实现思维链、数据链、执行链的高效三链协同。
让我们先来剖析空战新范式 “A锁-B射-C导” 背后的三条核心链条：决策链、数据链、攻击链。
试想这样的场景：预警机作为战场决策中枢，依托由防空雷达、战斗机机载雷达及各类传感器编织成的实时共享数据链，持续接收战场信号，形成对战场全局的态势感知，并与信号特征库智能匹配，精准识别目标身份与状态，从而做出最优作战决策。最终执行环节，则由攻击链完成——以歼-10 等战斗机为导弹发射平台，搭载 PL-15E 远程空对空导弹等智能武器系统，实现致命打击。
“A 锁 - B 射 - C 导” 正是三链协同的典型应用：防空雷达发现并锁定敌机，数据链将信号实时共享至预警机；预警机研判后向战斗机下达发射指令，并全程引导导弹精准摧毁目标。
这种范式革命性地颠覆了传统战争逻辑：
● 从追求 “火力密度” 转向追求 “数据密度”
● 从强调 “装备代差” 升级为强调 “体系代差”
随着无人机、无人舰艇、机器狗等智能装备的爆发式发展，未来战争本质已演化为无人化、算法驱动、三链深度协同的体系对抗。
而 BI Agent 的变革逻辑与此高度类似：其核心同样存在思维链、数据链、执行链的三链协同——
● 思维链：以大模型为引擎，精准理解业务需求
● 数据链：通过 MCP 协议调取知识库（如指标定义、营销活动历史）
● 执行链：自动生成分析方案与取数代码，调用工具执行并生成洞察报告
BI Agent 因此将推动传统 BI 的 “自助分析” 升维至 “自主分析” ，其价值不再是提供工具，而是交付 7×24 小时在线的智能分析服务。
这，正是数据分析领域的全新范式革命。
构建思维链的关键是如何模拟数据分析师的工作方式，主要体现在三个方面：
首先是清晰的角色定位。如同企业招聘员工一样，要有明确的岗位 JD 来定义员工的岗位职责和目标。在数据分析领域我们是要招初级分析师做临时取数？中级分析师做专题分析？还是高级分析师输出商业洞察？不同目标对应不同能力要求。BI Agent 需将这种「人才分层」转化为差异化的智能体角色配置——我判断 BI Agent 会内置多个智能体来适配不同任务。
其次是合格的工作技能。其中一个关键能力就是提问和反思的能力——优秀的分析师会持续与业务对齐需求，并通过数据口径校验、结果验证、洞察迭代形成闭环。映射到 BI Agent 的能力，就是能否实现 “边问、边想、边做”，在动态调整中满足业务诉求。
第三是持续学习和进化的能力，这是新老员工的核心差异。资深分析师的不可替代性，在于对业务语境的理解深度与跨团队的协作默契。这一点对大模型的挑战是非常大的，目前的大模型在多轮对话之后会不断回顾前面的对话，容易被 Context 干扰，就像一个没有工作经验的实习生，对于主管吩咐的每一句话都认真执行，结果误入歧途，缺乏足够的思辨力。
因此，BI Agent 必须突破两大瓶颈：
● 构建持续记忆库：固化业务偏好与协作经验
● 建立知识保鲜机制：实时同步业务动态与指标逻辑
数据链的核心挑战，在于如何孪生企业的工作环境。这就像新员工入职需要培训一样，要让 BI Agent 上岗，也必须经过一个培训和学习的过程，使其融入企业环境。 这一过程主要涉及三个方面的知识培训：
首先是业务语言。 需要让大模型理解企业内部常用的“黑话”和业务常识。例如，在帮助门店店长分析如何提升门店业绩时，不能建议从地理位置角度切入，因为对于店长来说，这个角度的优化缺乏可操作性。
其次是数据语言。 其中，最核心的就是企业的指标体系，要确保 BI Agent 能够准确理解业务口径，能够生成精确的取数 SQL，从而获得 100% 可靠的数据。
最后是工具语言。 BI Agent 必须熟练掌握企业内部的数据分析工具，了解工具特性并能合理运用。比如，当用户询问“过去 7 天的平均退货率”时，BI Agent 需要判断如何分步骤计算： 是直接用 Python 从数据库提取明细数据计算，还是调用指标平台的现成计算函数？
企业为员工创造价值需要培育组织土壤，同样，为 Agent 创造价值，也需要构建这样一个数字化的知识环境。
在此，我想重点阐述一个关键概念：“不可逃逸区”。顾名思义，导弹的末端速度必须超过战斗机的最大速度，否则目标将逃离锁定。BI Agent 同样存在这样的“不可逃逸区”要求——数据查询的响应速度必须实时匹配用户与 Agent 的交互节奏。
传统的数据工程依赖预计算好的宽表或汇总表来保障查询性能，但这天然限制了用户可分析的数据范围。一旦用户需求超出了现有宽表模型（例如需要新的维度或更细的粒度），就必须投入 ETL 开发资源进行模型变更。这一过程耗时费力，导致需求响应延迟，从而形成了 BI Agent 的“需求逃逸区”。
在“问数”场景下，我们无法预先穷尽用户的所有潜在需求，传统的、基于固定宽表的数据交付方式必然存在“数据分析逃逸区”。这也意味着，BI Agent 的成功落地必须要对数据工程范式进行变革。
Aloudata 所倡导的“NoETL”理念，正是攻克 BI Agent “最后一公里”难题的最佳技术方案。NoETL 引擎不仅能够基于明细数据构建统一的指标语义层（即数据知识库），还通过两级物化加速与动态上卷预计算技术，实现了 DWS 与 ADS 的自动化 ETL 代持。这一技术创新，与霹雳-15 空空导弹双脉冲发动机的设计思路高度相似。只有突破“最后一公里”的瓶颈，才能真正释放 BI Agent 的业务价值。
首先，我认为 BI Agent 的建设是一项体系化工程，核心在于解决数据分析的工作环境与“最后一公里”这两个最关键的问题。简单的技术堆叠（1+1+1）无法自动产生协同效应（N），正如印度虽然采购了美、法、俄的先进武器，但缺乏体系化整合，难以形成真正的代际优势；反观巴基斯坦在引入中国军事装备时，通过统一的数据链实现了信息贯通和体系协同，最终达成了 1+1+1 远大于 3 的效果。
其次，如果一个人拥有了“上帝之眼”、掌握了全部信息，就能做出最正确的决定。大模型同理——其决策质量高度依赖于输入信息的丰富性与准确性。 因此，高质量的数据永远是稀缺的战略资源，私有知识库是企业在 AI 时代的核心战略资产（Context is everything）。 未来，企业将拥有多个协同运行的知识库，共同服务于各类 Agent。其中，经管决策是企业知识密度最高的场景，其核心知识表达形式就是“指标”，其管理平台就是指标平台。 我坚信，企业落地 BI Agent 的过程，必将同步驱动其指标平台的建设与完善。
最后，BI Agent 代表了一种全新的数据消费方式。当需求侧发生如此深刻的范式转变时，必然倒逼供给侧（数据工程架构）进行根本性变革。 传统的、基于繁重 ETL 流程的工程架构，在 AI 时代将被重塑。解决 BI Agent 的“最后一公里”问题，核心就在从依赖预先建模和加工的 ETL，转向强调实时计算与语义层抽象的 NoETL。 从 ETL 到 NoETL，标志着传统数据工程向智能化数据服务的一次重大范式跃迁。
接下来我想从管理和技术两个视角来介绍 Aloudata Agent 体系。
● 管理视角：知识解耦与全局一致性
就像企业不希望关键业务知识和行业 Know-how 绑定在个别员工的头脑中一样，企业也不会希望核心的指标知识库锁定在单一 Agent 中。因此 Aloudata CAN 指标平台的设计遵循开放原则：它不仅是 Aloudata Agent 的基石，也实现了与 QuickBI、FineBI、WPS 等分析工具的原厂级深度集成。这种开放性确保了跨平台、跨工具的指标口径全局统一，消除了数据决策风险。为此，Aloudata CAN 提供了强大的指标定义能力，我们追求 100% 的指标都可以被结构化定义，追求 100% 的业务语义都可以消歧。
● 技术视角：突破生产力瓶颈，赋能实时分析
BI Agent 的兴起显著模糊了数据生产者与消费者的边界。传统依赖 IT 维护宽表数据集的生产模式，在 Agent 时代面临根本性挑战：BI Agent 将激增至少 1-2 个数量级的数据分析需求，而传统 ETL 的数据供给能力却存在刚性瓶颈。这必然导致“最后一公里”的性能问题会严重制约 BI Agent 的应用落地。Aloudata 独有的 NoETL 技术正是为此而生——它通过指标语义的动态编排与智能物化加速，实现了数据的“即时就绪”。我们认为，这是当前攻克“最后一公里”难题的最优技术路径。
随着大模型和 Agent 框架的快速迭代，企业 AI 应用在思维链层面的差异将迅速抹平。未来，决定 BI Agent 用户体验差异的关键，将落在数据链和执行链上——谁能更高效、更可靠地完成那些工程上的“脏活”、“苦活”，谁就能赢得用户。
Aloudata 的名称来源于我们“AI on Data”的初心， 给数据世界建模，让数据随时就绪是我们的使命。我用一句话总结一下今天的分享：赢得制空权是决定现代战争胜负的关键，赢得数据权是决定现代企业发展的关键，期待 AI + BI 的结合带来 BI 新的代际革命。
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