大数跨境

浪潮DataAgent:让数据能力对话即达

浪潮DataAgent:让数据能力对话即达 浪潮软件集团
2026-09-22
7

PART 01

一个绕不开的选择

INSPUR IN FUTURE

AI落地元年,让大模型“会聊天”已经不值钱。把AI放进真实业务,差距立刻出现:报表仍靠人写,一次归因要从拉数耗到两周;对话式数据分析真正难的不是让AI开口,而是让它答得准、说得稳、让人敢把真实业务数据放心交出来。

浪潮DataAgent进组织有两条路:一是在业务工具入口挂个大模型,让用户先问起来;二是先把数据、指标、权限整理到位,再让AI在可靠范围内工作。我们选了第二条。

前者上手快、试点轻,但要让它在真实业务里给出可被采信的结论,仍需把数据底座、口径治理与权限体系补齐;后者建设周期更长,却能为AI进入业务关键流程提供可持续的根基。

浪潮DataAgent只回答一个问题——AI时代的数据分析,该从哪里开始。

PART 02

两个变化

INSPUR IN FUTURE

AI原生的私域数据工作台

01

指标体系、口径定义、权限边界、数据标准,这些不能外包给公网大模型,必须以组织数据为底盘,把AI的规划与推理能力原生嵌入数据“进得来、管得住、找得到、看得懂、算得准”的全过程。



自然语言改变参与方式

02

取数、查口径、做看板本是少数人的技能,如今成本趋近于零,业务人员可直接表达“我想知道什么”,数据分析从专属能力变成组织内的通用语言。



PART 03

落到产品上的四个能力

INSPUR IN FUTURE

01

专家级自主分析

  直接输出深度专业报告

浪潮DataAgent能像数据专家一样思考与规划,自主完成任务拆解、工具选择、过程纠错,一站式输出包含图表、逻辑推导与业务洞察的完整报告。区别于RPA写死脚本、业务一变就要重做的做法,智能体可自主适配流程变更,能力可沉淀、可复用。

02

把数据基建搬进对话窗

  数据全流程可知、可管、可用、可控

区别于普通ChatBI“先聊天、再分析”的模式,浪潮DataAgent把整套数据治理能力前置到分析入口——支持对话式数据采集、元数据编目、自动提取数据标准、数据质量校验。除对话式查询、多源融合分析等基础能力外,先把组织数据治理到位,AI对话分析才有可靠底座。

03

继承组织权限体系+安全沙箱

  全流程安全可控

完全复用组织已有的数据连接与权限体系:管理员可管控哪些数据连接可用、哪些角色可以使用;查询严格遵循数据表、行、列级权限约束。任务运行于独立安全沙箱环境,所有操作全程留痕。本地化场景下提供清华源、阿里源等国内下载通道,极端情况可自主搭建下载源,保障交付与运维自主可控。

04

业务语义优先

  全链路可解释、可人工干预

用户一句自然语言问数,不会直接丢给大模型底座。系统优先解析业务语义,从意图识别、逻辑规划、SQL生成到结果输出全链路可追溯:模型负责探索规划,底层平台提供准确的元数据、指标语义与血缘绑定;通用能力与自定义配置可灵活切换,每一步支持人工介入修正,告别AI“黑盒式”结果。

AI数据分析的终点,不是会聊天的工具,而是让组织沉淀的数据资产,真正可以被业务人员用起来、信得过。

浪潮DataAgent






以AI原生的私域数据工作台

让数据分析回归业务价值本身


END


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