数据分析领域的新篇章：AI大模型引领技术创新与决策优化

在数据分析的前沿阵地，人工智能大模型正在成为推动技术创新和企业决策的关键力量。伴随着数据量的指数级增长和计算能力的显著提升，大模型和指标平台在商业应用中展现出了前所未有的潜力。

近期，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）在江苏扬州举行了第15次全体工作会议，数势科技副总裁宋丽在会议上就大模型与指标平台在数据分析领域的探索与实践进行了重要分享。此次会议汇聚了信通院各级领导及业内同行，共同探讨了大数据技术标准的最新进展与未来趋势。

大模型在数据分析领域的应用探索

宋丽的报告聚焦于大模型在数据分析领域的实际应用，特别介绍了数势科技的智能分析助手SwiftAgent，该助手通过集成大模型能力，实现了自然语言交互式数据分析和智能归因。她通过具体案例展示了SwiftAgent在交互式指标问询、智能洞察归因、分析报告自动生成等方面的应用，阐述了大模型如何提升数据获取效率与决策准确性。

借助大模型的力量，业务人员和管理者可以更加便捷地利用企业的经营数据，获得如同专业分析师般的专业报告，进而将其应用于企业决策之中。这标志着数据应用从精英化向大众化转变，数据智能决策迈入了一个新的里程碑。

大模型+指标平台：开启数据民主化的新时代

在数字化转型的背景下，数据已成为企业转型升级的关键资源。然而，如何高效地挖掘和应用这些数据，成为了众多企业的共同挑战。宋丽提出“数据民主化”的概念，强调在数字化转型过程中，应鼓励更多企业成员参与到数据的生产、消费和反馈过程中，以充分发挥数据作为核心生产资料的价值。

当前，尽管大部分数据应用仍集中在BI分析师或数据分析师手中，但业务管理者和一线员工却难以通过数据获得商业见解。数势科技的大模型+指标平台模式有望改变这一现状，通过至少让50%的业务人员和上下游合作伙伴无门槛地进行数据分析和应用，实现数据民主化，从而真正释放数据价值。

创新的NL2MQL方式：提升海量数据应用的准确性

针对业界大模型赋能数据分析的局限性，数势科技提出了NL2MQL（自然语言解析成指标语义）的创新应用方式。相比于传统NL2SQL方案，这种方法通过先将自然语言解析为指标语义，再转化为可执行的SQL逻辑，有效解决了指标语义模糊、跨表多指标查询复杂性等问题，提升了数据查询的准确性和稳定性，降低了业务人员的数据应用难度。

实践案例：推动企业数字化升级与数据价值普惠

数势科技已经成功构建了大模型垂直应用的商业闭环，其实践案例覆盖了零售、汽车、金融等多个行业。例如，在某新茶饮零售连锁客户的应用中，SwiftAgent实现了经营分析的自动化，显著提升了数据分析效率与质量。在汽车和金融领域，SwiftAgent也展现出了其在数据分析和业务决策方面的卓越性能。

通过此次分享，可以看出大模型和指标平台在促进企业数字化升级与实现数据价值普惠化方面发挥着重要作用。数势科技的成功案例不仅验证了这些技术的有效性，也为行业提供了宝贵的实践经验与参考。

未来展望：持续创新与合作

数势科技将继续深度参与中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）的工作，通过不断的创新与实践探索，携手各位领导、业内同行，共同推动企业数据智能的发展，迈向更广阔的未来。