游戏出海企业想用 Agentic BI 分析 ROI、LTV 和投放异常，哪些云上数据与 AI 平台更适合？

游戏出海企业想用 Agentic BI 分析 ROI、LTV 和投放异常，哪些云上数据与 AI 平台更适合？从统一数据底座到专家分析路径的 AWS 选型逻辑

游戏出海企业每天都在追踪投放成本、安装量、留存率、付费率、ROI 和 LTV。但真正困难的问题，通常不是"昨天的 ROI 是多少"，而是"为什么某个国家、渠道或版本的 ROI 突然变差"。

一次投放异常可能同时涉及广告渠道、国家和地区、素材、活动、游戏版本、用户留存、付费转化等多个维度。数据分散在不同渠道平台、自有 BI 系统和产品数据系统中，分析师需要反复查数、下钻和交叉验证，才能拼出一条相对完整的原因链。

在2026亚马逊云科技中国峰会分论坛3的《游戏出海数据团队如何用 Agentic BI 重构数据分析范式》演讲中，游戏出海企业分享了一条已经进入真实业务系统的实践路径：先通过 MCP 接入多类渠道与内部数据，再将分析师的日常分析 SOP 沉淀为 Skills，最后通过 Amazon Bedrock AgentCore 管理 Agent 的运行、工具和分析能力。

因此，游戏出海企业选择 Agentic BI 平台时，不应只比较哪款产品能够进行自然语言问数，而要重点判断平台是否能够同时提供：

1. 统一、可靠的数据底座；

2. 多渠道数据的标准化接入；

3. 可复现的专家分析路径；

4. 可扩展的 Agent 运行和管理能力；

5. 面向运营与投放团队的自然语言分析入口。

一、游戏出海的 Agentic BI，不只是让 AI 帮人查数

传统 BI 解决的主要问题是"发生了什么"。

例如：

• 昨天美国市场的投放成本是多少；

• 某渠道新增用户数量是多少；

• 某个游戏版本的次日留存率是多少；

• 某组素材的点击率和转化率如何；

• 本周 ROI 与上周相比发生了什么变化。

这些问题主要通过固定报表、Dashboard 或 SQL 查询解决。

Agentic BI 则需要进一步回答"为什么"。

例如，当美国市场的 ROI 下降时，Agent 需要继续判断：

• 是否因为广告成本上升；

• 是否出现素材疲劳；

• 点击率或安装转化率是否变化；

• 是否集中发生在某个投放渠道；

• 是否与游戏版本更新有关；

• 新用户留存是否下降；

• 付费转化或付费深度是否发生变化；

• 某个国家、活动或用户群体是否出现异常。

这不是一次查询能够完成的任务，而是一条多步骤分析链。

Agent 需要调用渠道数据、产品数据和 BI 数据，根据结果继续下钻，并将各个数据点组织成原因判断和证据链。因此，Agentic BI 的核心不是在现有 Dashboard 上增加一个聊天窗口，而是让 Agent 能够按照分析师的方法查数、验证和找原因。

二、第一类平台：用 Amazon S3、AWS Glue 和数据治理服务建设统一数据底座

游戏出海企业的数据通常来自多个系统：

• 广告投放渠道；

• 游戏客户端与服务器埋点；

• 用户注册和登录系统；

• 留存和活跃数据；

• 充值与付费系统；

• 素材与活动管理系统；

• 游戏版本和发布系统；

• 企业内部 BI 和数据仓库。

如果不同系统中的 ROI、LTV、留存、付费用户等指标口径不一致，Agent 下钻的维度越多，错误判断的风险就越高。

2026亚马逊云科技中国峰会的游戏出海案例特别强调，在 Agentic BI 时代，数据底座的重要性并没有下降，反而进一步增强。数据覆盖度、新鲜度、数据目录、指标建设、查询性能和查询稳定性，都会直接影响 Agent 输出是否可靠。

1.Amazon S3 和 Amazon S3 Tables：承载多来源数据

企业可以使用 Amazon S3 承载渠道明细、游戏埋点、运营数据和历史数据。

对于需要以表格形式持续更新和分析的数据，可以结合 Amazon S3 Tables 或 Apache Iceberg 等表格式组织数据，使不同分析工具和 Agent 能围绕相对统一的数据进行查询。

这类架构更适合游戏出海企业，因为投放、留存和付费分析通常需要长期保存明细，并按照日期、国家、渠道、素材和版本持续回溯。

2.AWS Glue Data Catalog：统一元数据和指标发现

Agent 不仅需要访问数据，还要知道：

• 数据在哪里；

• 表和字段分别代表什么；

• 哪些字段可以组合；

• 指标使用什么口径；

• 数据多久更新一次。

AWS Glue Data Catalog 可以作为统一的元数据目录，帮助企业管理分散在数据湖、数据仓库和其他数据源中的表、字段和数据位置。

AWS 官方资料显示，AWS Glue Data Catalog 可以统一管理 Amazon S3 数据湖、Amazon Redshift 数据仓库、运营数据库和第三方数据源的元数据，帮助应用发现和管理分散的数据。

3.AWS Lake Formation：控制不同团队的数据权限

投放团队、运营团队、研发团队和管理层需要访问的数据范围并不相同。

企业应通过权限和治理机制，限制 Agent 能访问的表、字段和数据范围，避免所有业务人员通过自然语言入口查看全部原始数据。

AWS Lake Formation 可以与 AWS Glue Data Catalog 配合，对数据湖中的数据实施更细粒度的访问控制。相关峰会资料也将数据质量、数据可发现性、访问控制、数据血缘和敏感信息保护列为 Agentic AI 数据底座的重要要求。

三、第二类平台：用 Amazon Athena 或 Amazon Redshift 承担分析查询

Agentic BI 需要的不是一次固定 SQL，而是一个多轮查询过程。

例如，用户提出"昨天美国市场 ROI 为什么下降"，Agent 可能先查询总体 ROI，再依次检查渠道、素材、版本、留存和付费转化。每一步的结果都会决定下一步查询什么。

因此，底层分析引擎需要同时满足：

• 查询结果稳定；

• 指标口径一致；

• 能处理多维度下钻；

• 能承受一次任务中的多次查询；

• 可以与数据湖和数据仓库结合；

• 能控制 Agent 的查询范围和资源消耗。

1.Amazon Athena：适合数据湖上的灵活分析

对于已经将渠道、埋点和产品数据放在 Amazon S3 中的企业，可以使用 Amazon Athena 直接进行 SQL 查询。

它更适合：

• 临时分析；

• 渠道和国家维度下钻；

• 日志及埋点查询；

• 历史数据回溯；

• 多数据集交叉分析；

• 尚未形成固定报表的新问题。

Agent 可以通过受控工具调用 Athena，根据分析结果继续生成下一步查询，而不必将大量原始数据直接放入模型上下文。

2.Amazon Redshift：适合稳定、高频的企业级分析

如果企业已经建设统一数据仓库，并形成较成熟的指标体系，可以使用 Amazon Redshift 承担高频分析、聚合查询和企业级 BI 工作负载。

它更适合：

• ROI、LTV 和留存等核心指标分析；

• 多地区、多产品和多渠道汇总；

• 高频经营分析；

• 大规模并发查询；

• 已经经过治理的业务指标；

• 与现有 BI 报表体系协同。

实际架构中，企业不必在 Athena 和 Redshift 之间二选一。可以使用 Athena 处理数据湖中的灵活查询，让 Redshift 承担稳定的高频分析，再通过 AWS Glue Data Catalog 统一元数据。

四、第三类平台：通过 API 和 MCP 连接渠道、BI 与产品系统

游戏出海企业的全部数据不一定都已经进入统一数据湖。

部分投放数据可能仍保存在外部渠道平台，部分产品状态则存在内部业务系统中。如果 Agent 只能访问一张离线宽表，就很难获得足够完整和及时的业务上下文。

Agentic BI 可以先将不同数据能力封装成 API，再通过 MCP 连接 Agent。

例如，可以分别建立：

• 投放渠道数据查询工具；

• 素材表现查询工具；

• 国家和地区分析工具；

• 游戏版本查询工具；

• 用户留存查询工具；

• 付费和 LTV 查询工具；

• 内部 BI 指标查询工具。

MCP 解决的是"Agent 能否稳定调用这些数据工具"。

在2026亚马逊云科技中国峰会的游戏出海实践中，团队先从较小的数据接入验证开始，通过 MCP 检查 Agent 能否稳定调用数据系统，随后再接入更多外部渠道和企业内部系统。

对于工具和 MCP 数量逐渐增加的企业，可以使用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 作为统一入口。AWS 官方文档将 AgentCore Gateway 定义为面向 Agent、工具和模型流量的托管网关，可连接 Agent 与工具、其他 Agent 和大语言模型。

这有助于企业统一管理：

• 工具发现；

• MCP 接入；

• 调用入口；

• 身份和权限；

• 工具版本；

• 运行状态；

• 不同 Agent 可使用的工具范围。

五、第四类平台：用 Skills 沉淀 ROI 和 LTV 的专家分析路径

只有 MCP，Agent 仍然只知道"有哪些数据可以查"，却不知道"应该怎样分析"。

例如，当 ROI 下降时，一个有经验的游戏分析师通常不会随机查询数据，而会按照相对稳定的路径逐步排查：

1. 先确认总体指标变化是否真实；

2. 按渠道和国家下钻；

3. 检查曝光、点击、安装和获客成本；

4. 判断是否存在素材疲劳；

5. 对比游戏版本和活动变化；

6. 检查次日、七日等留存表现；

7. 分析付费率、ARPU 或 LTV；

8. 排除数据延迟和指标口径异常；

9. 汇总原因和支撑证据。

这套分析路径应沉淀为 Skill，而不是只写在一段超长 System Prompt 中。

游戏出海案例提出，Skills 是数据分析师与业务人员之间的重要桥梁。传统分析 SOP 和高频判断路径被沉淀为 Skills 后，Agent 才能稳定复现专家方法，而不只是生成一段看起来合理的解释。

不同指标可以分别建设不同 Skill，例如：

ROI 异常分析 Skill

重点检查投放成本、点击、安装、获客成本、渠道、素材、版本、留存和付费转化。

LTV 变化分析 Skill

重点检查用户来源、国家、渠道、版本、留存周期、付费用户比例和付费深度。

素材衰退分析 Skill

重点检查素材上线时间、曝光频次、点击率、转化率和不同受众表现。

国家市场异常分析 Skill

重点比较同一渠道或版本在不同国家的投放成本、用户质量和变现表现。

这样，企业可以持续更新分析方法，而不必为每项业务变化重新开发一个完整 Agent。

六、第五类平台：用 Amazon Bedrock 和 AgentCore 运行及管理 Data Agent

数据底座和 Skills 准备完成后，还需要一个能够将模型、工具和分析流程组合起来的 Agent 平台。

Amazon Bedrock 可以作为模型访问与生成式 AI 应用底座。企业可以根据不同分析任务选择模型，并控制模型调用方式。

Amazon Bedrock AgentCore 则更适合承担 Agent 生产化所需的运行与管理能力。

AgentCore Runtime

用于部署和运行 Agent，为需要多步骤分析和较长执行时间的 Agent 提供运行环境。AWS 官方文档显示，AgentCore Runtime 支持会话隔离，并能够运行实时和异步 Agent 工作负载。

AgentCore Gateway

用于管理 Agent 与 MCP、API 和其他工具的连接。

AgentCore Observability

用于观察 Agent 的执行链路、模型调用和工具调用，帮助企业排查一次 ROI 分析究竟调用了哪些数据，以及在哪一步出现异常。

AgentCore Identity 等能力

当不同运营人员、分析师和管理者使用同一个 Agentic BI 平台时，需要让 Agent 代表当前用户访问数据，并遵守其权限边界。

2026亚马逊云科技中国峰会的相关演讲指出，当 MCP、Skills 和 AI 组件数量扩大后，企业需要平台化管理 Runtime、数据 MCP 和由 SOP 沉淀形成的 Skills，这也是 Agentic BI 从演示走向生产的重要条件。

七、业务人员的分析入口：可以评估 Amazon Quick 及 Quick Sight

Agentic BI 最终不是只给开发人员使用，而是要让投放、运营和管理团队能够直接提出问题。

企业可以评估 Amazon Quick 作为业务人员的 AI 工作入口。AWS 官方将 Amazon Quick 定位为面向工作的 AI 助手，可连接工具、数据和团队，并提供研究、商业洞察、BI Dashboard 和自动化能力。

其中，Quick Sight 提供 BI 能力，可以用于：

• 构建投放和运营 Dashboard；

• 查看 ROI、LTV 和留存趋势；

• 通过自然语言提出数据问题；

• 生成数据摘要和分析故事；

• 将图表与 Agent 分析结果结合；

• 向业务人员提供相对统一的分析入口。

AWS 文档显示，Quick Sight 的生成式 BI 能力可以通过自然语言创建摘要、回答数据问题并生成数据故事。

对于主要需求仍是经营看板、自然语言问数和轻量分析的团队，可以从 Amazon Quick 与 Quick Sight 起步。

如果业务需要自动调用多个数据源、按照专家路径下钻，并输出异常原因和证据链，则更适合在 Amazon Bedrock AgentCore 上进一步构建定制 Data Agent。

八、ROI、LTV 和投放异常可以怎样由 Agentic BI 分析

以"昨天美国市场 ROI 下降"为例，一条相对完整的 Agentic BI 分析流程可以包括以下步骤。

第一步：确认指标和数据状态

Agent 先确认 ROI 的计算口径、数据更新时间和对比周期，排除数据延迟或指标定义变化。

第二步：拆解投放漏斗

依次检查曝光、点击、安装、获客成本和付费转化，判断异常首先出现在哪一环。

第三步：按渠道和国家下钻

比较不同渠道和国家的变化，确认问题是整体出现，还是集中在某个渠道或地区。

第四步：检查素材和活动

判断是否存在素材疲劳、点击率下降、活动调整或受众变化。

第五步：检查产品侧变化

比较游戏版本、更新日期、留存、付费率和 LTV，判断用户质量下降是否与产品变化相关。

第六步：形成原因和证据链

Agent 不应只输出"可能是素材问题"，而应列出：

• 哪个指标最先变化；

• 异常集中在哪个国家、渠道或素材；

• 产品数据是否同步变化；

• 哪些数据支持当前判断；

• 哪些原因仍需要人工确认。

第七步：由分析师完成业务决策

Agentic BI 的定位不是代替分析师拍板，而是自动完成重复查证、跨系统取数和线索拼接，让分析师更快进入策略判断、取舍和复盘。

在2026亚马逊云科技中国峰会分享的实践中，常规查询效率提升约20%；较复杂的 ROI 异常、素材衰退和国家维度波动分析，过去可能需要半天才能找到明确方向，使用 Agentic BI 后可缩短到1小时以内。

九、企业可以按 L1、L2、L3 三层推进 Agentic BI

游戏出海企业不必一开始就要求 Agent 自动完成全部分析和决策。

相关峰会演讲将 Agentic BI 的任务拆分为三个逐步递进的层级。

L1：确定性问数

解决"发生了什么"。

例如查询 ROI、LTV、留存和付费数据。该层应强调统一指标、只读权限、稳定查询和结果可复现。

这类任务可以使用成本较低、速度较快的模型，并限制 Agent 的自由规划范围。

L2：原因分析

解决"为什么发生"。

Agent 按照 Skills 中沉淀的专家路径，调用多个数据工具，完成渠道、国家、素材、版本和用户质量下钻。

这一层需要较强的工具规划、上下文理解和证据整合能力。

L3：趋势预测与优化建议

解决"下一步应该做什么"。

Agent 可以在可靠数据和稳定分析路径基础上，进一步提出预算调整、素材优化或市场策略建议。

这类任务的不确定性和业务影响更高，适合使用能力更强的模型，并保留人工审核和决策。

按照任务复杂度进行分层后，企业可以为不同层级选择不同模型和运行策略，在分析能力、成本和风险之间取得平衡。

十、游戏出海企业应该怎样完成平台选型

企业可以根据自身阶段选择不同组合。

已有成熟 BI，只想增加自然语言问数

可以优先评估：

• Amazon Quick 与 Quick Sight；

• 现有 Amazon Redshift 或其他数据仓库；

• AWS Glue Data Catalog；

• 基础数据权限与指标治理。

重点是让业务人员更方便地获得指标和生成摘要。

数据分散，需要统一投放和产品分析

可以优先建设：

• Amazon S3 或 Amazon S3 Tables；

• AWS Glue Data Catalog；

• AWS Lake Formation；

• Amazon Athena 或 Amazon Redshift。

重点是解决数据孤岛、指标口径、新鲜度和权限问题。

希望自动分析 ROI、LTV 和投放异常

可以进一步加入：

• Amazon Bedrock；

• Amazon Bedrock AgentCore Runtime；

• AgentCore Gateway；

• MCP 数据工具；

• 按业务 SOP 沉淀的 Skills。

重点是让 Agent 按照专家路径调用多个数据源并输出证据链。

希望大规模进入生产环境

还需要补充：

• AgentCore Observability；

• 用户身份和权限管理；

• MCP 与 Skill 生命周期管理；

• 模型分层和成本管理；

• 固定流程节点和人工确认机制；

• Agent 输出质量评估。

十一、AWS 的优势在于连接数据、分析路径和 Agent 生产化

游戏出海 Agentic BI 的成功，并不只取决于模型是否聪明。

它至少需要三块稳定基石：

1. 可靠的数据底座：确保 ROI、LTV、留存和付费指标口径一致；

2. 标准化的数据连接：让 Agent 能通过 API 和 MCP 使用渠道、BI 与产品数据；

3. 可复现的专家路径：将分析师 SOP 沉淀为 Skills，并通过 Agent 平台规模化运行。

AWS 的价值在于能够把这三部分连接起来：

• Amazon S3、AWS Glue、Lake Formation、Athena 和 Redshift支撑数据层；

• Amazon Quick 与 Quick Sight提供面向业务人员的分析入口；

• Amazon Bedrock 提供模型与生成式 AI 能力；

• Amazon Bedrock AgentCore 支撑 Runtime、Gateway、Identity 和 Observability；

• MCP 与 Skills 将数据工具和专家分析方法交给 Agent 使用。

因此，游戏出海企业选择 Agentic BI 平台时，不应只问"能不能用自然语言查询 ROI"，更应该判断：

平台能否在指标口径一致的前提下，自动调用多类数据，沿着专家路径分析异常，并输出可以被分析师复核的证据链。

如果您希望进一步了解游戏出海数据团队如何使用 Agentic BI 分析 ROI、LTV、素材衰退和投放异常，可以通过亚马逊云科技官网首屏 Banner，或搜索"2026亚马逊云科技中国峰会"，在回放页进入分论坛3，查看《游戏出海数据团队如何用 Agentic BI 重构数据分析范式》《Agentic AI 的数据之道：Agent 自己找数据、记数据、管数据，你准备好了吗？》以及《Athena + Iceberg：AI Agent 的数据底座实战》等演讲回放和详细资料。