每一個企業中的每一個部門都會生產出一定的數據，目前，各類數據在企業生產經營中起著至關重要的作用。數據已經成為了企業生產、經營、戰略等等幾乎所有的經營活動所依賴的，不可或缺的信息。精準高效的數據分析可以幫助企業做出明智的業務經營決策，通過數據可以反映出經營的問題，猶如舵手依賴導航一樣。
數據于企業的重要性不言而喻，但企業在數據分析與決策領域通常會遇到諸多問題，如數據口徑混亂、數據人才缺乏、數據使用門檻高、數據分析周期長、無法賦能業務決策等。數勢科技SwiftAgent2.0在大模型和AI Agent的加持下，解決了上述問題，并實現了企業數據分析與決策的范式變革，它將大模型和數勢指標、標簽產品的數據分析能力相結合，為企業管理者、數據分析師、業務人員等提供了一個強大而直觀的智能分析工具。
首先，數勢科技SwiftAgent2.0構建了統一的指標與標簽語義層，即Natural Language to Metrics+Labelto SQL，實現兩段式數據洞察。第一段解決大模型對底層業務語義難理解和幻覺的問題，建立行業標準、指標、人貨場標簽等易于理解的語義層；第二段解決企業各部門數據口徑統一的問題，有效避免數據臟亂差等現象，將傳統的經驗決策升級為以數據為核心的智能決策。
其次，數勢科技SwiftAgent2.0可通過更自然的方式引導用戶，如當用戶提出“我想看一下最近的銷售情況。”這種模糊的數據查詢，SwiftAgent會給出“最近7天銷售額”、“本月北京地區銷售額”等選項，供用戶選擇，用戶還可以根據提示重新提問，最終得到他真正想要看的分析內容。此外，SwiftAgent2.0還可以通過用戶“點贊”和“踩”的反饋進行強化學習，不斷糾正錯誤、調整查詢，從而更懂用戶所想所需，也讓分析更準確。
第三，SwiftAgent2.0可將所有使用用戶過往的問答分析沉淀到知識庫，加上上文提到的強化學習結果，在之后其他用戶相似的問詢場景中，直接提供結論并提供思考過程。這種不斷反思學習的能力，也發揮了大模型最大的特點。隨著時間的推移不斷進步，SwiftAgent2.0可以變得更加聰明、好用，并更貼近業務需求。
第四，SwiftAgent2.0還實現了多源異構的數據接入，不僅能接數倉，還能導入文本、Excel、圖片、音視頻等非結構化知識，滿足全面分析思路。如：“美國數據反映勞工市場有降溫跡象，減息預期加強，推動金價上漲，導致黃金ETF產品持倉量持續升高。”
第五，SwiftAgent2.0采用了數勢科技獨創的數據計算加速引擎，可以實現秒級數據查詢，真正實現實時的人機交互。底層選用了StarRocks、Doris等數據分析引擎作為執行引擎，在大寬表查詢、跨模型關聯查詢和物化視圖等方面性能更好；結合對數據加工和使用場景進行了一系列優化，提供基于視圖的預計算能力和基于預計算結果的查詢優化能力；數據虛擬化技術，將數據定義和物理數據（業務）解耦，實現指標/標簽靈活加工使用，無需排期開發。
在數勢科技SwiftAgent的幫助下，企業管理者和業務人員都可以輕松掌握分析數據的能力，即使不會使用專業的數據分析工具、沒有分析師工作經驗，也可以直達數據，做出更加精準科學的判斷。其最核心的優勢在于效率的提高和門檻的降低，省去了數據整理、核對、分析的冗雜環節，讓人人皆可成為“數據分析師”，讓企業數字化轉型更上一個臺階。
