data agent

根据业务角色创建 AI 数据分析助手，满足集团型企业多部门个性化需求集团型企业规模庞大、业务复杂，不同部门的数据分析需求差异显著。以 HR 部门为例，需要分析员工招聘渠道的有效性、培训投入与产出的比例，以及员工流失率与绩效的关系等；财务部门则聚焦于成本结构分析、预算执行偏差原因查找，以及不同业务板块的盈利能力评估；区域经理则关心各区域市场的销售业绩对比、客户群体特征差异，以及市场推广活动的效果评估；门店运营人员便更为关注各门店销售业绩差异分析、库存周转情况监控、顾客消费行为洞察等。

当BI遇见AI Agent：衡石科技如何重塑企业数据分析工作流在当今企业组织中，数据分析工作流已形成一种近乎标准化的模式：业务人员提出需求 → 数据团队提取清洗 → 分析师建模分析 → 管理层决策讨论 → 执行团队落地实施。这套沿用数十年的流程，在数据量指数级增长、业务变化加速的今天，正面临系统性挑战：需求响应延迟以周计算，分析产能受制于专家数量，决策与执行脱节成为常态。

周卫林｜大数据通往大模型的钥匙：NoETL to Trusted AI此时此刻，站在 Data 和 AI 的十字路口，我不禁扪心自问：是创造还是涅灭，大数据如何通往大模型，数据资产如何成为 AI 资产？是廿年戎马终归碌碌无为，还是四载厚积一朝破茧成蝶——让 Aloudata 成为大数据通往大模型的钥匙，开启数据智能变革的黄金十年。

我是有底线的