运行规模
部署在业务内网，覆盖业务与数据两类岗位；预置数据集数十张，指标口径卡累计上百项。
数据智能分析指标口径自然语言取数可复现私有化部署
DOSSIER
案例档案
- 行业
- 数据智能分析
- 场景
- 业务人员想要一个口径清晰的数据结论，通常要先写需求、等数据岗排期、拿到表再自己加工。一轮下来好几天，口径还在邮件与电话里来回确认。
- 部署形态
- 客户内网私有化部署
- 对接系统
- 业务数据库（只读账号）/ 数据仓库 / 报表平台
- 发布日期
- 2026-09-09
PROBLEM
难点
- 取数依赖数据岗排期，业务人员自己看不懂库表结构
- 同一指标不同人算出来不一样，口径没有地方沉淀
- 分析过程不可复现，换个时间点再算结果对不上
- 报告要手工贴图贴表，体例反复改
SOLUTION
智能体方案
- 取数 Agent 只生成并执行受控查询（预置数据集与字段白名单，不开放任意 SQL）；分析 Agent 负责清洗、聚合与建模；报告 Agent 按固定体例出稿并附口径说明。
- 指标口径以“口径卡”形式沉淀：指标名、计算式、数据范围、更新频率、责任人；每次出数都引用口径卡版本，口径变更留版本记录。
脱敏说明
不出现单位名称与真实指标数据；示例报表为构造数据。
EFFECT
效果
下面的数字都标了口径：怎么评的、算的是哪一段、什么时候取的。口径没约定的指标，我们不写数字。
自然语言取数方式
受控白名单查询控制
口径卡口径沉淀
可复现过程
从提需求到拿到初步结论，从“天级”变成“小时级”。口径：上线后按需求受理到结论产出计时，样本 50 次。
同一指标多次取数结果一致，口径不再靠邮件来回确认。口径：统计报告的口径卡引用率。
分析过程可复现，每个数都能追到执行过的查询。口径：抽查 30 份历史报告做回溯。
FAQ
常见问题
会不会乱查库？
不会。取数 Agent 不生成任意 SQL，只能在预置数据集与字段白名单里组合查询，且每次查询都留痕。
口径改了怎么办？
口径卡有版本与责任人，变更留记录；历史报告保留当时引用的版本，不会出现同一份报告前后数字不一致。
你的场景能不能这么跑？
留下场景与部署环境，我们会先判断这件事适不适合用智能体、该用哪一种，再谈怎么做。不合适我们会直说。
电话：021-60766182地址：上海市宝山区振园路125号3号楼903室
