- Data Agent For Analytics
- DAS Agent
- Meta Agent & DataBridge Agent
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Data Agent For Analytics 数据洞察
简称 Data Agent、Analytics Agent，用自然语言描述需求，Agent 自主完成数据理解、分析计划生成、Python 代码编写与执行、结果可视化和报告输出。
从业务分析到经营管理 广泛的应用场景
业务人员自助取数与专题分析
适用角色：销售运营、用户运营、产品经理、业务负责人
使用示例：选择订单/用户等数据表 → 提问“最近 7 天趋势”“本月区域 TOP10” → 确认计划 → 获取图表与解读
关键指标监控与经营简报
适用角色：部门负责人、经营管理者、业务总监
使用示例：固化关注指标和模板 → 周期运行 → 自动生成趋势、异常、重点解读与网页报告
数据清洗与特征工程提效
适用角色：数据分析师、算法工程师、数据科学团队
使用示例：上传样本或连接库表 → 描述清洗与特征目标 → 查看 Agent 生成的代码和中间结果 → 复用 Python 代码
嵌入企业内部系统的数据助手
适用角色：企业 IT、数字化平台团队、SaaS 产品研发团队
使用示例：通过 IFrame + STS 实现免登录嵌入，或通过 OpenAPI 创建会话、发送任务、流式取回结果与报告
智能数据库运维 DAS Agent
不是DBA也能轻松上手， 提升数据库运维效率。无论1个还是上百个数据库实例，DAS 提供智能运维最优选择。
智能数据开发平台 更多能力
Meta Agent 企业级数据资产管理
DataBridge Agent 多源数据采集与解析
Agent 数据网关
Agent 数据网关
从 AI 原生的数据底座开始 应用场景
零售电商 从数据底座到业务决策建议
核心挑战
• 门店快速扩张导致数据库运维压力大
• 报表数据多且解读门槛高
• BI 资源有限跟不上个性化深度分析需求
解决方案
- DAS Agent：AI 驱动的主动式数据库运维
- Meta Agent：业务语义层构建，NL2SQL
- Data Agent：大区经营智能洞察，决策建议
汽车行业 供应链数据资产治理
核心挑战
• 数据分散在 100+ 分支机构，跨部门分析产出周期长
• 数据资产无法跨部门复用，每次都要重新找专家
• 产销预测精度低，供应链与营销决策缺乏智能分析
解决方案
- Data Gateway：统一多源数据的鉴权/脱敏/审计
- Meta Agent：AI 驱动的数据资产大脑
- Data Agent： 时序预测+智能归因+决策建议
中小团队 业务优先，关注基建投入ROI
核心挑战
• 多职能角色靠手搓，对个人经验依赖性强
• 缺少专业数据开发团队，数据零散，质量差
• 大模型定制成本高
解决方案
- DataBridge Agent：企业级RAG知识库，构建产品解析和和智能客服系统
- Data Agent：自定义数据需求，定期运行经营简报，快速响应和预警业务变化关键信息
精选案例 让数据资产迸发全新的商业价值
富友支付：Data Agent 驱动的三层 AI 风控架构
面对400条规则失效、新人难上手等困境，放弃自建AI模型，选用阿里云Data Agent重构风控体系。通过“数据洞察—机器学习—大模型解释”三层架构，分析效率从2周缩至1天，覆盖率提升至90%，实现风控知识沉淀与可持续演进。
了解更多帮助文档
AI 原生数据库服务
一站式智能数据开发平台，融合 AI 的全链路智能运维能力，开箱即用，同时提供丰富 Skill 等助力 AI 业务快速落地
一站式智能数据开发平台，融合 AI 的全链路智能运维能力，开箱即用，同时提供丰富 Skill 等助力 AI 业务快速落地
功能全面
Agent Ready