在数字化转型浪潮中，企业数据建设面临着一个核心矛盾：业务部门需要敏捷响应的指标分析，而传统BI工具却依赖技术团队编写SQL，导致需求交付周期长达数周。

在数字化浪潮席卷全球的今天，企业每天产生的数据量呈指数级增长。然而，一个令人尴尬的现实是：90%的企业数据从未被有效利用。这些堆积在服务器中的"数据垃圾"，不仅占用存储成本，更因维护、治理和安全投入形成沉重的"数据负债"。当企业为数据管理每年支付数百万费用时，这些数据真的创造了等价价值吗？

当大多数企业还在为数据质量、指标口径不一和AI落地难而苦恼时，衡石科技已经通过三大技术基石的深度协同，让智能体真正理解了业务。 某大型零售企业曾面临一个典型困境：每个业务部门都有自己定义的“销售额”指标，财务、运营和营销部门的数据永远对不上。直到引入衡石科技的平台，智能体才首次能够基于统一的指标体系，准确识别出“促销期间销售额增长但利润率下降”的深层问题。 这背后是衡石科技在数据工程、指标工程和AI Agent三大技术领域的深度耕耘。这三个层次如同建造智能大厦的基石，共同支撑起企业级智能分析应用的高效运转。

在当今数字化浪潮席卷全球的时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑各个行业。对于独立软件开发商（ISV）而言，抓住AI带来的机遇，成为垂直领域的AI应用专家，是在激烈市场竞争中脱颖而出的关键。然而，传统AI应用开发面临着技术门槛高、开发周期长、成本投入大等诸多挑战。衡石AI引擎凭借其“零代码”构建分析智能体的独特优势，为ISV开辟了一条通往垂直领域AI应用专家之路的捷径。

“周五下午三点，系统自动推送了一条预警：华东区域某畅销产品库存周转率异常下降30%，原因是竞争对手突然降价。同时，系统已经生成了三种应对方案，包括调整促销策略和优化库存分布。” 这不再是未来场景，而是某零售企业应用衡石Agentic BI后的日常。传统BI需要人工反复查询与探索的模式正在被颠覆，数据分析的范式革命已然来临。

深夜十点，某零售企业的供应链总监收到一条自动推送：“华东区域A产品库存周转率异常下降23%，关联原因是B竞品促销活动影响，建议调整安全库存参数并启动定向营销。” 这不是科幻场景，而是衡石科技Agentic BI在日常商业中的真实应用。当大多数企业还在为数据孤岛和分析师资源短缺而苦恼时，AI智能体已开始重新定义企业数据分析的边界。