在企业数字化转型的深水区，数据分析能力已成为核心驱动力。然而，一个普遍存在的痛点正侵蚀着企业的效率与创新：不同业务部门、地区分公司对于相似的业务分析需求，如销售报表、人事看板、财务分析等，往往需要数据分析师进行重复性的开发工作。这不仅造成了宝贵技术人力资源的巨大浪费，更延长了从数据到决策的周期，让企业难以在快速变化的市场中敏捷响应。

引言：当所有BI都声称自己“智能” 随着ChatGPT的爆火，几乎每一家BI厂商都在宣传自己的“AI”与“智能”能力。然而，一个能回答问题的ChatBI，与一个能自主完成复杂分析任务的Agentic BI，有着天壤之别。本指南旨在为企业提供一套可操作的评估框架，拨开营销迷雾，找到真正的分析伙伴。

引言：决策疲劳时代的破局者 当企业淹没在海量数据中，而分析师仍在手工编写SQL、拖拽报表时，一种能够自主理解、规划并执行复杂分析任务的“智能体”正悄然带来革命。这不仅是技术的迭代，更是从“人驱动工具”到“智能体驱动业务”的范式转移。

在数字化转型的深水区，企业正面临一个普遍困境：业务部门间对同一指标的理解各异。销售部门的"销售额"是否含税？市场的"活跃用户"如何定义？财务的"回款率"统计口径是什么？这种指标口径不一致导致的决策偏差，正成为阻碍企业数据驱动的隐形杀手。衡石科技通过指标中台解决方案，帮助企业构建统一的业务指标体系，让数据真正成为企业的"通用语言"。

当传统 BI 仍在解决 "数据展示" 问题，Data Agent 陷入 "语义缺失" 的功能陷阱时，衡石科技的 Agentic BI 正以 "技术突破 + 生态构建" 的双重路径，推动企业数据分析从 "工具辅助" 向 "智能驱动" 的范式转型。这种转型不仅体现在效率提升，更在于重构了数据从采集到决策的全价值链，使数据真正成为企业的核心生产要素。

在 AI 与数据分析深度融合的浪潮中，衡石科技推出的 HENGSHI SENSE 6.0 以 Agentic BI 架构重新定义了企业级数据分析的技术边界。相较于传统 BI 工具的流程僵化与 Data Agent 的功能局限，衡石的 Agentic BI 通过 "动态语义层 + 多智能体协同" 的双重创新，构建了兼具深度分析能力与安全可控性的技术体系，彻底解决了业务需求与技术实现之间的适配矛盾。