技术博客
衡石技术博客是一个围绕数据分析和BI领域提供丰富实用的技术文章、案例分析和实战经验的博客平台。

免费试用

全部

帮助手册

API文档

课堂中心

技术博客

白皮书

Agentic BI破局!衡石HENGSHI SENSE 6.0开启数据智能的“自主决策”新纪元
作者:HENGSHI 时间:2025-08-26

从“工具”到“主体”的质变

在数字化转型的深水区,企业数据分析正经历从“被动响应”到“主动决策”的跨越。传统BI工具因功能深度与部署效率的矛盾陷入“不可能三角”,而衡石科技HENGSHI SENSE 6.0通过Agentic BI架构的突破,重新定义了数据智能的底层逻辑。本文将深度解析这一技术如何开启“自主决策”新纪元,并重塑企业智能化升级路径。

一、传统BI的困局:为何需要“自主决策”?

1.1 传统BI的三大核心矛盾

  • 工具属性桎梏:BI系统长期扮演“数据展示”角色,无法直接驱动业务行动。

  • 认知断层:业务人员与IT团队对指标定义存在理解偏差,导致分析结果失真。

  • 时效性瓶颈:数据更新滞后于业务变化,决策依赖人工经验而非实时洞察。

案例:某零售企业因“双11”库存数据延迟,导致热销商品缺货与滞销品积压并存,损失超千万元。

1.2 Agentic BI的破局之道

衡石科技HENGSHI SENSE 6.0通过AI Agent驱动决策,实现三大质变:

  • 自然语言交互:支持复杂业务场景的模糊查询,准确率超85%。

  • 决策闭环:从数据洞察到行动建议的全流程自动化,例如自动调价、库存补货。

  • 跨系统协同:打通ERP、CRM、供应链等系统,实现端到端的数据价值挖掘。

案例:某连锁零售企业通过AI Agent实现门店补货自动化,补货准确率提升30%,人力成本降低40%。

二、技术架构解密:Agentic BI的“双引擎”驱动

2.1 三层架构设计:从数据到决策的闭环

HENGSHI SENSE 6.0采用松耦合、高扩展的三层架构,支持企业按需启用功能模块:

架构层核心功能技术实现
指标语义层预定义业务指标计算规则,屏蔽多系统数据差异自研HQL语言定义原子指标与衍生指标,支持动态本体映射与向量化元数据
计算逻辑层通过JSON格式描述复杂计算过程,支持函数嵌套与窗口计算可视化配置或自然语言建模,生成可复用的计算逻辑模板
执行引擎层混合查询引擎实现流式处理与分布式计算,简单查询响应时间低于100ms列式存储+向量化计算提升CPU利用率至90%,智能缓存+预计算降低系统负载70%

2.2 AI Agent:决策智能的“中枢神经系统”

  • 分析型Agent:

    • 动态语义解析引擎将自然语言查询准确率提升至85%以上,支持复杂指标(如“华东区Q1销售额Top 10品类”)的自动关联与计算。

  • 执行型Agent:

    • 触发自动化决策流程,如库存补货、价格调整等。某银行通过Agent实现信用卡风险管控自动化,风险识别效率提升40%。

  • 审计型Agent:

    • 动态权限控制与数据脱敏,确保合规操作。某医疗机构实测数据泄露事件归零,审计效率提升17倍。

2.3 联邦学习与边缘计算:突破数据孤岛

  • 联邦学习模块:

    • 在医疗、金融等行业,通过分布式训练与模型共享,实现跨组织数据价值挖掘。某三甲医院利用联邦学习构建疾病预测模型,科研成果转化加速30%。

  • 边缘计算融合:

    • 在终端设备部署轻量化引擎,处理实时数据并同步聚合结果至云端。某工厂通过边缘节点部署,设备故障预测准确率提升18%。

三、行业应用:Agentic BI的实战价值

3.1 零售行业:全渠道运营的智能化转型

  • 自然语言问数:

    • 业务人员通过“最近7天华东区便利店销售额”等查询,系统自动生成可视化报表。

  • 动态归因分析:

    • 当销售额下滑时,AI Agent自动拆解为渠道、促销活动、竞品动作等多维度原因。

  • 决策闭环:

    • 分析结果直接对接业务系统,触发自动调价或库存调整。某家电企业库存周转率提升23%,缺货率下降18%。

3.2 医疗行业:合规与价值共享的平衡术

  • 数据脱敏与联邦学习:

    • 普通医生仅能访问患者诊疗记录的加密字段,科研人员可申请临时权限进行流行病学分析。

  • 实时监控:

    • 动态追踪疫苗接种率、病床使用率等关键指标,支撑疫情期间的资源调配。某医院疫情响应时间缩短50%。

3.3 制造行业:智能运维与效率提升

  • 边缘计算与Agentic BI结合:

    • 某车企在生产线部署微型Agent,实时计算“设备OEE=可用率×性能率×良品率”,故障预测准确率提升18%。

  • 动态本体学习:

    • 通过强化学习持续校准指标计算逻辑,自动识别异常波动并建议补充维度拆解。

四、市场影响:重构百亿BI生态的“衡石范式”

4.1 传统BI市场的格局重构

  • BI 1.0(IT驱动型):依赖专业团队开发报表,响应速度慢,无法满足业务部门需求。

  • BI 2.0(自助分析型):虽然降低使用门槛,但未能解决“业务-技术”认知断层问题,增速已放缓至个位数。

4.2 衡石科技的“三环赋能模型”

HENGSHI SENSE 6.0通过开放生态与垂直深耕,构建下一代BI的竞争壁垒:

  1. 给ISV(独立软件开发商):

    1. 开放指标市场,预置医疗、零售、制造等200+业务模型。

    2. 提供SDK定制分析Agent,例如物流公司的“运费优化助手”、零售ERP的“智能商品管理模块”。

  2. 给开发者:

    1. 低代码开发环境与自然语言建模功能,使1人天即可完成传统需10人天的分析模型开发。

    2. 支持Python/R脚本集成,满足深度定制需求。

  3. 给企业:

    1. 开箱即用的智能决策工作台,覆盖财务、供应链、营销等核心场景。

    2. 动态权限控制与审计日志,确保数据安全与合规。

市场数据:

  • 某零售SaaS厂商集成衡石引擎后,客户ARPU值提升40%。

  • 衡石科技合作伙伴数量在过去一年增长200%,覆盖金融、医疗、制造等10+行业。

五、未来展望:Agentic BI的终极形态

5.1 技术演进方向

  • 语义层自动构建:

    • 利用大模型从自然语言描述中自动提取指标定义、维度关系等元数据,减少人工配置工作量。

  • 多模态交互:

    • 支持语音、手势、AR等新型交互方式,进一步降低使用门槛。某制造企业通过AR界面实时查看设备OEE数据,故障定位效率提升40%。

5.2 行业影响预测

  • BI与AI的深度融合:Agentic BI将成为企业AI战略的核心入口,推动从“单点智能”到“系统智能”的升级。

  • 数据价值的全民化:通过自然语言交互与自主决策闭环,使一线员工也能高效利用数据,释放基层创新力。

结语:Agentic BI时代的衡石坐标

衡石科技HENGSHI SENSE 6.0的发布,标志着数据智能从“工具时代”迈入“主体时代”。通过“Data + AI Agent”架构,衡石科技不仅解决了传统BI的“不可能三角”,更以三层解耦设计、多智能体协同与联邦学习等创新,重新定义了数据智能的演进路径。

在这场革命中,企业收获的不仅是效率的提升,更是决策模式的根本性转变——从被动响应到主动预测,从经验驱动到数据驱动,从工具依赖到智能赋能。Agentic BI时代的帷幕已然拉开,而衡石科技,正以数据智能的“自主决策”新纪元开创者身份,引领全球企业迈向智能化升级的新征程。

衡石注册banner.jpg


相关资讯
热门标签
衡石科技 衡石BI BI ChatBI BI数据分析 BI PaaS平台 AI+BI 企业级BI BI工具 HENGSHI SENSE Agentic BI 嵌入式BI AI BI Agent BI平台 ISV/SAAS 厂商 指标平台 BI PaaS HENGSHI SENSE 6.0 AI Copilot ChatBI解决方案 Data Agent BI系统 指标管理 指标中台 AI Agent 对话式BI 传统BI 一站式BI分析平台 deepseek HENGSHI SENSE 6.1 Chat2Metrics BI可视化 数据中台 BI报表 零代码BI 可视化报表 应用模版市场 嵌入式分析 多租户 Deep Seek AI数据 语义层 交互式BI 大数据模型BI BI软件 BI解决方案 NL2SQL 生态伙伴 NL2DSL 衡石ChatBot OA crm Agentic Analytics ChatBot HQL Gen AI 智能问数 生成式BI 多源异构数据 自助式BI React SDK 爱分析 衡石API 问答式BI SDK
丰富的资源 完整的生态
邀您成为衡石伙伴