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Data Agent — 知识图谱驱动的企业级数据分析智能体

基于 Ontology 语义建模与多 Agent 协同架构,让业务人员用自然语言完成专业级数据分析,每一个结论都有据可循

Data Agent

产品定位

Data Agent 是迈富时自主研发的企业级数据分析智能体,聚焦业务人员"数据取数难、分析门槛高、分析结论难验证"三大痛点,以 Ontology 语义图谱多 Agent 协同架构(DeerFlow + Hermes)为核心支撑,提供快速查询与深度剖析双模式分析能力,助力企业实现从自然语言提问到结构化分析报告的全链路自动化,让每一个分析结论都有图谱路径背书、可解释、可验证、可信赖

产品独特优势

五大核心能力,重新定义企业数据分析

Ontology 语义图谱驱动

基于本体建模构建企业语义图谱,指标口径图谱唯一锁定,模型只能在图谱边界内工作,从源头杜绝分析偏差

分析框架自沉淀、自进化

业务经验编码为可执行的分析 Skill,用户提问后系统自动匹配框架执行,而非 AI 自由发挥。基于 Hermes 自演进机制设计,成功的分析路径自动固化为新 Skill,框架库随使用持续增长

多模型协同策略

关键环节多模型交叉验证,在意图识别、框架匹配、结果输出三个关键环节引入高级模型,发现偏差时自主触发修正重试,确保每一步输出可靠

多 Agent 协同架构

基于 DeerFlow 2.1 的 Lead Agent + Sub-Agent 架构,复杂分析任务自动拆解为 DAG 拓扑依赖图,无依赖步骤并行执行,SSE 流式输出实时推送分析进度

全链路可信保障

所有计算在 Docker 沙盒中隔离执行,中间件全程管控分析行为,每个结论可追溯到原始数据

Ontology 语义图谱驱动

基于本体建模构建企业语义图谱,指标口径图谱唯一锁定,模型只能在图谱边界内工作,从源头杜绝分析偏差

分析框架自沉淀、自进化

业务经验编码为可执行的分析 Skill,用户提问后系统自动匹配框架执行,而非 AI 自由发挥。基于 Hermes 自演进机制设计,成功的分析路径自动固化为新 Skill,框架库随使用持续增长

多模型协同策略

关键环节多模型交叉验证,在意图识别、框架匹配、结果输出三个关键环节引入高级模型,发现偏差时自主触发修正重试,确保每一步输出可靠

多 Agent 协同架构

基于 DeerFlow 2.1 的 Lead Agent + Sub-Agent 架构,复杂分析任务自动拆解为 DAG 拓扑依赖图,无依赖步骤并行执行,SSE 流式输出实时推送分析进度

全链路可信保障

所有计算在 Docker 沙盒中隔离执行,中间件全程管控分析行为,每个结论可追溯到原始数据

产品功能及架构

从数据接入到报告生成,全链路智能化数据分析平台

1

一站式数据分析智能体平台

语义图谱为底座,融合智能分析引擎、分析框架自沉淀与多模型交叉验证能力,覆盖从数据与知识接入、语义建模、框架匹配到分析报告生成的全链路,在降低分析门槛的同时保障输出质量,让每一步推理都有据可依、每一份报告都经得起验证。

2

Ontology 语义建模

自动从数据中抽取实体、事件、属性、指标、关系五类节点,构建企业统一语义图谱,指标口径唯一锁定,为所有分析提供标准化语义基础。

3

智能分析引擎

支持快速查询与深度剖析两种模式,8 阶段工作流自动完成从意图识别到报告生成全流程,每阶段均有异常处理与降级策略,分析链路不中断。

4

分析框架管理

分析经验结构化为可执行 Skill,支持灵活编排、实战沉淀、持续进化,同一 Skill 面对不同场景由 Ontology 自动填充对应指标与维度。框架全生命周期管理:创建、复核、发布、下架,匹配覆盖个人框架 > 企业框架 > 系统内置三级优先级。

5

多模型交叉验证

意图识别、框架匹配、SQL 生成、分析复核、结果输出 5 个环节独立模型审核,AI 自证报告展示完整推导过程,可解释、可验证。

6

多轮对话追问

报告生成后支持细化下钻、延伸分析、质疑验证等多种追问模式,持续深入挖掘数据价值。

7

报告管理

支持生成描述性、诊断性、预测性等多种报告类型,支持报告的分享、导出等功能。

8

项目协作与安全合规

以项目维度组织分析任务,支持多层级结构与知识库关联;多租户架构、角色权限、数据隔离、操作审计全覆盖,满足企业级安全合规要求。

场景解决方案

覆盖企业数据分析全场景,从自助探索到智能预测

自助探索

Ad-hoc Analysis

痛点
临时性分析需求频繁,每次都要等数据团队排期取数、写 SQL
方案
业务人员直接用自然语言提问,系统实时生成 SQL 执行并返回结果,支持多轮追问逐步深入,分析过程全程自助
核心价值:业务自助取数分析,数据团队从重复取数中释放

经营指标诊断与归因

Root Cause Analysis

痛点
业务指标波动时,人工排查维度多、耗时长,难以快速定位根因
方案
用户提问后自动匹配归因分析框架,沿"总量→结构→细分→转化"逐层拆解,量化每个维度的正负贡献,精准定位驱动因子
核心价值:从发现问题到定位根因,分析周期从天级缩短至分钟级

综合经营分析报告

Business Report

痛点
定期经营分析报告撰写耗时长,指标口径不统一,分析质量参差不齐
方案
一句话触发全维度经营分析,从规模、效率、盈利、增长等维度自动生成结构化报告,指标口径由 Ontology 统一锁定
核心价值:标准化分析口径,报告质量稳定可比,释放分析师时间

趋势预测

Predictive Analytics

痛点
依赖人工经验判断未来走势,历史数据利用不充分,周期性规律难以系统化识别
方案
基于历史数据自动识别趋势方向、周期性波动与异常拐点,结合业务语义生成可解读的趋势洞察,为业务规划提供数据支撑
核心价值:让历史数据真正发挥预判价值,用数据替代经验判断

客户成功案例

数据驱动决策,从一个好问题开始

某头部零食企业

接入全渠道销售数据构建语义图谱,基于经营诊断与品类归因分析框架,业务人员自助完成日常分析,数据团队取数需求减少51%

某大型家居集团

打通线上线下门店经营数据,基于 Ontology + 核心指标口径,周度经营分析报告从人工撰写 2 天缩短至自动生成11 分钟

某连锁餐饮品牌

对接门店 POS 与供应链系统,基于单店诊断与区域对比分析框架,区域经理可自主定位门店业绩波动根因,大幅度提升运营效率。

某快消品上市公司

构建经销商分销与终端动销语义图谱,渠道经理通过自然语言查询实时掌握分销数据,月度渠道分析报告实现全自动输出。

某股份制商业银行

接入零售信贷与财富管理数据,基于客群分析与指标异动归因框架,分行经营分析从依赖总行数据团队转为业务自助完成,分析响应周期从周级缩短至小时级

某新能源汽车企业

整合生产、销售、售后多源数据,构建覆盖全价值链的指标体系,管理层通过自然语言提问即可获取跨部门经营全景分析。

某医药流通集团

对接 ERP 与 WMS 系统,基于库存周转与品种结构分析,采购部门实时掌握各品类库存健康度,滞销品种识别准确率显著提升。

某服饰上市品牌

构建商品全生命周期语义图谱,基于新品追踪与季末清仓分析框架,商品企划团队数据分析自助率从 15% 提升至81%

某区域乳企

接入生产运营数据,统一集团内多家子公司指标口径,集团层面综合经营报告实现一键生成,数据口径争议归零。

某跨境电商平台

多站点经营数据统一建模,基于站点对比与利润归因分析框架,运营团队可自主完成跨市场经营诊断,海外业务分析不再依赖国内数据团队排期。

某头部零食企业

接入全渠道销售数据构建语义图谱,基于经营诊断与品类归因分析框架,业务人员自助完成日常分析,数据团队取数需求减少51%

某大型家居集团

打通线上线下门店经营数据,基于 Ontology + 核心指标口径,周度经营分析报告从人工撰写 2 天缩短至自动生成11 分钟

某连锁餐饮品牌

对接门店 POS 与供应链系统,基于单店诊断与区域对比分析框架,区域经理可自主定位门店业绩波动根因,大幅度提升运营效率。

某快消品上市公司

构建经销商分销与终端动销语义图谱,渠道经理通过自然语言查询实时掌握分销数据,月度渠道分析报告实现全自动输出。

某股份制商业银行

接入零售信贷与财富管理数据,基于客群分析与指标异动归因框架,分行经营分析从依赖总行数据团队转为业务自助完成,分析响应周期从周级缩短至小时级

某新能源汽车企业

整合生产、销售、售后多源数据,构建覆盖全价值链的指标体系,管理层通过自然语言提问即可获取跨部门经营全景分析。

某医药流通集团

对接 ERP 与 WMS 系统,基于库存周转与品种结构分析,采购部门实时掌握各品类库存健康度,滞销品种识别准确率显著提升。

某服饰上市品牌

构建商品全生命周期语义图谱,基于新品追踪与季末清仓分析框架,商品企划团队数据分析自助率从 15% 提升至81%

某区域乳企

接入生产运营数据,统一集团内多家子公司指标口径,集团层面综合经营报告实现一键生成,数据口径争议归零。

某跨境电商平台

多站点经营数据统一建模,基于站点对比与利润归因分析框架,运营团队可自主完成跨市场经营诊断,海外业务分析不再依赖国内数据团队排期。

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