爱分析·对话式数据分析厂商全景报告｜爱分析报告

数据分析领域这些年经历了不小的变革。从早期固定报表，到后来的自助式分析，再到眼下大热的对话式分析，每一步迭代本质上都是在做同一件事：降低业务部门用数据的门槛，提升分析的灵活性与深度。说到底，数据分析的终极目标，就是挖出数据里的价值，给经营决策提供可靠的依据。

前沿趋势：从“报表找数据”到“对话要答案”

数据分析技术的发展，背后一个很清晰的逻辑是向业务部门持续赋能。这三个阶段的演进脉络很值得梳理一下。第一阶段，传统BI和静态报表，说白了，基本就是为IT部门准备的。业务部门提需求，IT开发固定报表，然后管理层查看结果——整个过程里，业务人员是纯被动的。随着企业数据量爆发式增长，业务部门的需求越来越频繁、越来越个性化，IT部门疲于应付，响应周期长、灵活性差的问题就暴露出来了。

这就催生了第二阶段——自助式分析，金融业是早期尝鲜者。在这个阶段，数据分析师开始扮演关键角色，可以通过敏捷BI工具快速响应业务需求，业务部门的自主性大幅提升。但新的瓶颈也随之出现：数据分析师资源有限。业务部门那些个性化、深度的分析需求，往往被排到队尾，甚至直接被搁置。说白了，公司“有数难用”的症结就在这里。

现在，我们正在进入第三阶段——对话式数据分析。大模型技术的成熟，让这个转变有了现实基础。过去需要IT开发人员或数据分析师才能完成的查数、分析工作，现在一线业务人员自己就能通过自然语言轻松完成。这才是真正的“人人都是数据分析师”。从技术演进的角度看，对话式分析代表了企业数据分析工具发展的必然方向。

对话式分析的三大核心能力

对话式数据分析之所以被寄予厚望，关键在于它能在三个方面补齐传统分析模式的短板：

、和。举个例子，传统的NL2SQL技术虽然打通了自然语言和数据库之间的通道，但在处理模糊查询和嵌套逻辑时常会“翻车”。而对话式分析通过大模型可以精准理解用户的语境、术语和模糊表达。在取数层面，分析中的智能体和代码生成能力，能将用户的意图自动拆解为具体任务，直接生成SQL语句调用数据并返回结果，即时满足个性化查询。更关键的是深度洞察能力——对话式分析不仅能“查”，还能“析”，通过归因、下钻，帮业务人员快速定位问题根本原因。从目前落地的实际反馈来看，意图理解的准确性已经得到验证，而SQL自动生成和归因分析的准确性，则仍在持续突破中。

厂商全景地图

市场分析与厂商评估

3.1 对话式数据分析

融合大模型的数据分析技术，有效满足管理层和业务部门的数据分析需求，同时提升IT部门的数据开发效率。

企业管理层、业务部门。

对话式分析正成为企业落地大模型的热门场景。它直面传统分析中资源有限、门槛过高的痛点，让业务部门真正拥有自主分析能力。归纳起来，核心需求集中在三方面：传统NL2SQL依赖大量的规则设定和人工标注，实施成本高且处理复杂查询能力弱。比如处理嵌套查询、多表关联时，容易生成错误SQL。大模型让这一难题有了更优解。企业数据越积越多，用数场景也越来越丰富，但深度的、个性化的长尾需求常常因为资源有限被搁置，造成“有数难用”。大模型带来了新的安全挑战：部署环境、数据传输、合规要求，以及与员工交互过程中的敏感数据泄露风险，都需要解决好。

针对这些需求，厂商需要在几个关键维度上具备能力。首先是来规避大模型“幻觉”。目前主流的做法是将大模型与宽表或语义层结合，通过指标平台先把常见指标计算好，再用自然语言查询，精确度可控。其次是，比如将复杂SQL转换成自然语言解释，或支持用户手动调整查询条件、修正错误结果。第三是能力，包括多轮对话、上下文理解、AI agent自主分解任务、支持时间计算、归因分析、预测分析等复杂场景。此外，方面，厂商需要支持私有化部署或数据加密，同时提供细粒度的数据权限管理。

1. 符合对话式数据分析全部厂商能力要求；2. 近一年厂商在该市场至少服务1家企业（含POC）。

代表厂商评估：思迈特软件

广州思迈特软件有限公司（思迈特软件）成立于2011年，专注商业智能与大数据分析，目前服务超过5000家企业，覆盖金融、央国企、制造等60多个行业。

Smartbi AIChat是思迈特基于大模型打造的智能问答式BI产品。通过引入大语言模型结合提示工程和微调，将自然语言转化为DSL，再通过中间解析引擎精准解析，准确获取用户需要的数据。同时提供数据接入、数据问答、多轮对话、时间智能、错误纠偏、多终端应用、大模型部署等功能。

• 准确理解用户意图与错误纠偏能力突出。
  Smartbi AIChat的底层逻辑是“大模型+Smartbi数据模型”的协同架构。大模型做自然语言与DSL的转换，DSL再触发数据模型查询。为了提升准确性，系统会先用训练好的向量库（通过RAG增强）来辅助检索，有效抑制大模型“幻觉”。在执行层面，系统会自动生成执行计划，允许人工干预调整并持续优化。在处理查询时，如果用户表述直接命中知识库字段，就会跳过模型解析直接查询；简单查询由模型引擎直接分析；复杂查询通过向量数据库语义解析后形成DSL；更开放的开放式问题则由Agent生成运算任务并调用Python代码完成。

• 深度分析功能完整，支持业务洞察。
  Smartbi AIChat真正做到了“简单到人人都能用”，用户可以用自然语言提问，结果以表格或图形直接呈现。它的多轮对话能力值得一说——系统具备很好的上下文理解能力，可以根据历史问题给出连贯的分析结果，帮助用户逐层深入、归因查找问题。在时间计算、归因分析、预测分析、数据挖掘以及自动生成诊断报告等复杂场景下表现也很扎实，充分支撑业务人员进行深入的业务诊断与决策。

• 数据安全与性能兼顾。
  支持本地大模型私有化部署，数据不出域。同时提供严格的数据访问控制策略，通过数据模型层用户与权限的映射，确保每个用户只能看到权限范围内的数据。性能方面，可将数据抽取到高速缓存库，在亿级数据量下做到秒级响应。

• 深厚的行业Know-how与AI积累。
  思迈特从2019年就开始布局AI+BI融合，拥有多项相关发明专利，连续5年入选Gartner增强数据分析及自助分析代表厂商。更重要的是，思迈特在服务大量客户的过程中，积累了一套可复用的管理指标体系，与对话式分析结合后，客户只需根据自身需求稍作删减，就能快速生成一套BI系统，直接赋能业务。

入选厂商列表

关于厂商全景报告

• 爱分析厂商全景报告面向数字化市场的甲方用户，由爱分析定期撰写并公开发布，为甲方采购旅程中的数字化规划、厂商选型等环节，提供决策依据和支撑。
• 报告提供所覆盖领域的数字化市场全景地图、特定市场分析与入选标准，以及入选厂商列表、代表厂商评估等研究成果。
• 甲方用户可以依据入选厂商列表，拟定潜在供应商名单，并通过爱分析第三方评估，了解厂商在特定市场的产品服务优势，选择合适的厂商进行选型。