在当前信息时代，数据分析产业的迅速崛起为商业决策注入了全新动力。数据洪流与计算能力的提升，赋予了大型模型及指标平台在商业应用场景中前所未有的潜力。

近来，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）在江苏省扬州市举办了一场第15届全体工作会议。在此次会议上，数势科技的副总裁宋丽针对大型模型与指标平台在数据分析领域的应用进行了深度演讲。她与通信研究院的领导及行业专家共同探讨了大数据技术的最新进展与未来走向。

演讲中，宋丽着重介绍了数势科技的智能分析工具SwiftAgent。这款工具通过集成大型模型技术，实现了基于自然语言的交互式数据分析与智能归因功能。她以具体实例演示了SwiftAgent在互动指标查询、智能洞察分析以及自动报告生成等方面的应用情况，阐述了大型模型如何优化数据获取速度与决策精准度。

结合大型模型优势，通过自然语言交互，业务人员和管理层能更简便地利用企业经营数据，生成类似专业分析师级别的报告，进而融入企业决策过程。这为数据的广泛运用开辟了新路径，标志着数据智能决策迈入新阶段。

宋丽强调了“数据民主化”的重要性。她指出，数字化转型的关键在于激发更多企业成员参与数据生产、消费与反馈，以强化数据在价值创造中的核心地位。当前，企业数据应用多集中于少数BI分析师或数据专家手中，通过数势科技的大型模型与指标平台，至少可让50%的业务人员及合作伙伴轻松开展数据分析，实现数据普及，挖掘数据潜在价值。

此外，宋丽分享了数势科技的NL2MQL（自然语言解析至指标语义）技术，这是一种创新的大型模型应用方法。相较于业界常用的NL2SQL（自然语言解析至SQL），NL2MQL能更精确地将自然语言转化为逻辑性强的SQL，提高数据查询准确性。同时，它还能有效解决多表关联查询的性能挑战、处理大规模数据学习成本问题，以及复杂分析（如预测、归因）的难题。

举例而言，面对“本季度A饮品销量与销售额”这样的查询需求，传统的NL2SQL难以实现，因为指标语义模糊且涉及跨表多指标查询。而采用NL2MQL，则先解析自然语言至指标语义，再通过自研指标引擎将指标语义转换为可执行SQL，从而提高数据查询效率与稳定性，降低业务人员的数据使用门槛。

宋丽还分享了数势科技在零售、汽车、金融等领域的成功应用案例。通过SwiftAgent，企业能够高效应对市场变化，实现精细化管理与运营决策。以某新茶饮零售连锁为例，SwiftAgent实现了经营分析自动化，显著提升了数据分析效率与质量。在汽车与金融行业应用中，SwiftAgent亦展现了其在数据分析与业务决策上的卓越性能。

通过宋丽的分享，我们认识到大型模型与指标平台在推动企业数字化转型与数据价值普惠化方面发挥着关键作用。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经验与参考。

展望未来，数势科技将持续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）工作，通过持续技术创新与实践探索，携手行业同仁，共同在数据智能领域开拓前进。