瓴羊重磅發布：2025數據分析Agent白皮書

“洞見Data×AI未來，駕馭數據分析新變革。

2025年，既是公認的智能體（Agent）落地元年，更是數據智能發展的關鍵拐點。

作為AI技術在數據領域的核心應用，數據分析Agent在這一年實現了突破性能力飛躍與企業級項目落地。回溯技術演進脈絡，從2023年LLM打破自然語言理解的桎梏，到2025年Agent技術賦予數據應用自主規劃、執行、反思的閉環能力，數據分析的演進始終圍繞降低使用門檻、提升分析效率、深化數據價值的核心目標。數據分析Agent的落地，標志著企業數據消費的主邏輯，將從依賴專家經驗的“集中式解讀”，轉向由AI智能體賦能的“普惠式生成”，真正破解數據規模與決策效能之間的長期矛盾。

作為系統性解讀AI數據分析領域的研究報告，瓴羊最新發布的《2025數據分析Agent白皮書》致力于厘清技術架構、梳理落地路徑、展示行業實踐，為這場正在發生的數據變革提供一份關鍵的指向路標。

本白皮書總共分成7大章節，從理論到實踐，深入淺出地解析數據分析Agent的演進、實踐和未來演進路徑。以下為《2025數據分析Agent白皮書》的部分精彩概要：

演進路徑

從“人人都是數據分析師”轉向“人人都是數據消費者”

數據分析Agent是AI技術在數據領域的核心應用，也是當前AI Agent落地的核心形態。其技術核心是以大模型為智能中樞、多Agent協同為執行架構，實現“數據獲取-分析結論-策略輸出-報告撰寫”的自動化全流程。

除了AI技術帶來的革命性突破以外，數據分析Agent的出現也是數據分析行業數十年技術迭代與業務需求升級的必然結果。行業發展歷程可劃分為三個階段，每一輪演進都圍繞著降低使用門檻、提升分析效率、深化數據價值的核心目標展開，最終指向了Agent驅動的智能助手。

隨著AI技術與數據體系的深度耦合，數據分析Agent正告別產品創新功能的初期探索階段，進入規模化落地周期。這一階段的產品打磨將圍繞讓更多人用起來、在更多場景跑起來、為企業帶來實在價值三大目標。通過低門檻打破推廣壁壘、多場景拓寬應用邊界、實用性夯實落地根基，三者共同推動AI數據分析逐漸轉變為企業必備的分析決策基礎設施。

技術解構

三層智能體架構驅動深度分析

數據分析Agent、ChatBI、NL2SQL、Data Agent等諸多的專業詞匯及新興概念讓人目不暇接。而涉及到多源、動態且龐大的復雜數據以及專業化、領域化的技術實踐，即使是數據產品經理或者AI產品經理，也很難對當前AI數據分析領域的技術與產品發展做出深度解讀與判斷。

·什么是NL2SQL、NL2DSL、NL2Code？非技術人員如何快速理解這些技術路線的優劣勢？

·ChatBI、Data Agent、數據分析Agent是一個東西嗎？

·數據分析Agent在技術上做了什么創新？和把數據傳到通義千問里分析相比，有什么本質上的差異？

在本篇白皮書中，我們嘗試用簡潔易懂的語言概括以上問題，并將數據分析Agent的技術內核拆解為多個不同能力組合的Agent能力。

·QueryAgent：準確的數據獲取及統計的能力，這是基礎，我們稱之為取數

·DocumentAgent：非結構化數據分析的能力，這是擴展，我們稱之為理解

·DeepAnalyzeAgent：復雜問題理解并輸出分析報告的能力，這是升階，我們稱之為分析

除了技術內核，要解決取數類問題、分析類問題并廣泛落地，必備一個強大的端到端應用框架。因此需要搭配用戶級交互體驗的工程能力，比如數據可視化展示與交互、企業級加速引擎、數據安全的管控及穩定性保障。

行業實踐

業務場景+智能體驅動帶來可量化價值

短期內，數據分析Agent將作為“超級輔助”，在自動報告生成、智能歸因分析、預測性洞察等方面大幅提升效率。長期看，它將與企業的業務系統深度集成，推動“人驅動流程”轉向“智能體驅動流程”，實現“洞察即行動”的自動化閉環，真正重塑企業的決策和運營模式。

本篇白皮書中詳細介紹了目前數據分析Agent在能源、制造、零售等多個行業頭部企業的落地實踐。

落地之路

場景選準、數據筑基、工具配強、組織拉通

瓴羊基于與上百家頭部企業的合作經驗，發現數據分析Agent項目成功落地需具備四大特征：場景選擇需與用戶價值期待對齊并循序推廣；數據準備是準確性與深度的基石；工具選擇需要找到穩定可靠的企業級方案；組織上必須實現業務、數據與技術團隊的深度協同。

同時需避免三大陷阱：管理期望與項目目標要對齊清晰；始終關注業務價值而非過度追求技術；與業務方共創而非對抗測試，以迭代思維推進落地。

未來展望

展望未來，數據分析Agent的演進之路清晰而堅定：它正在系統性地突破數據準度、分析深度與消費廣度三大核心挑戰，引領數據消費范式發生根本性轉變。

在準度層面，需要綜合性的體系化方案，從根本上夯實可信分析的基石——從專項模型訓練、高質量基礎數據集的構建，到完備的企業級數據語義與知識庫的建立。

在深度層面，數據知識化是明確趨勢。這意味著不僅要連接高頻業務數據，更要通過面向AI的數據工程、

大小模型的協同與高質量非結構化數據的融合，將原始數據轉化為可指導行動的策略知識，實現從描述現狀到診斷歸因、甚至預測推演的跨越。

在廣度層面，要真正實現從被動的“人找數”進化為主動的“數找人”，并最終抵達流程化的“智能行動”，這要求數據分析

深度融入業務肌理，與企業現有的OA、CRM等系統無縫結合，并配備完善的安全、權限與主動推送能力，使數據洞察能在恰當的時間、以合適的方式，自動觸達需要它的人與流程。

我們正見證一個更本質的變革：AI正在消融傳統工具的形態，讓數據智能如同流水般，自然滲透到每一個業務場景之中。想象這樣的未來：生產線主管一句話便可獲知良率波動的自動歸因報告；財務總監步入會議室時，現金流預測看板與決策建議已同步呈現；一線員工通過語音對話即可完成深度分析，管理層基于實時洞察敏捷調整戰略。

站在2025年的節點回望，這場以AI重構數據消費的旅程，才剛剛啟航。向前看，隨著Agent技術突破，垂直能力深化與治理體系完善，數據不會再受到技術門檻束縛，而是成為每個員工觸手可及的能力，數據產品將推動決策效率轉化成為企業真正的競爭優勢。而在開啟這一未來的過程中，瓴羊發布的這份《2025數據分析Agent白皮書》希望能對關心AI數據分析發展的讀者們有所啟發。

洞見Data×AI未來，駕馭數據分析新變革。