有了 Chat，BI 会消失么？

本文由 AI 和人类共同完成

言必称 AI 的 2025 年即将过去，这一年里大数据领域的“顶流”毫无疑问是 ChatBI/Data Agent。岁末肯定要展望未来，于是，带着好奇，我们问了大模型几个问题：

2025 年，随着大模型能力的持续增强，在企业的数据分析场景中 ChatBI/Data Agent 的呼声日渐高涨。为什么人们对大模型寄予厚望？人们对“自然语言问数”有着什么样的预期？这些预期意味着对现实的哪些不满？Data Agent 可以满足人们的所有预期么？BI 会被 Data Agent 代替么？请你慢慢认真逐一思考和回答这些问题。

Gemini 同学给了我们以下回答：

这是一个非常深刻且切中 2025 年当下痛点的问题。2025 年，我们正处于一个“理想丰满，现实骨感”的特殊时期——大模型（LLM）已经祛魅，企业从单纯的兴奋转向了对实质回报（ROI）的严苛审视。

针对你提出的这一系列问题，我将放慢节奏，逐一拆解，带你深入探讨这背后的技术逻辑、用户心理以及行业趋势。

第一问：为什么人们对大模型寄予厚望？

人们对大模型的厚望，本质上是对“零门槛获取智慧”的渴望。

在 2025 年的今天，数据已经不再稀缺，稀缺的是从数据中提取洞察的能力。

过去的痛点：在传统模式下，这种能力被“技术栈”垄断了。业务人员想要一个答案，需要懂 SQL、懂 Tableau/PowerBI、或者求助于数据分析师（排期通常是一周后）。数据像被锁在保险柜里，只有少数人有钥匙。

现在的愿景：大模型让人们看到了一种可能性——语言即接口（Language is the Interface）。人们希望大模型能成为那个随时待命、通晓所有业务逻辑、且永远不会厌烦的“超级分析师”。

核心驱动力：这种厚望不仅仅是为了“效率”（少写几行代码），更是为了“平权”。赋予每一个一线业务人员（店长、销售、运营）直接与数据对话的权力，这被认为是企业数字化转型的“最后一公里”。

第二问：人们对“自然语言问数”有着什么样的预期？

到了 2025 年，人们对“ChatBI”或“Data Agent”的预期已经远远超出了“Text-to-SQL”（把话变成代码）的范畴。

人们潜意识里期待的是一个“懂业务的智能伙伴”，具体包括：

模糊意图的理解：用户不会说“请查询 sales_table 中 date = '2025-Q1' 的 sum(revenue)”；他们只会说“上个季度咱们哪款产品卖爆了？”或者“为什么这周华东区的利润掉得这么厉害？”。预期中，Agent 能听懂“卖爆了”意味着销量高还是利润高，能自动对齐时间口径。

上下文记忆与连续追问：就像和人聊天一样。问完“销售额多少”，紧接着问“那毛利呢？”，Agent 应该知道你在问同一批数据的毛利，而不是重新开始。

主动的归因与建议：仅仅给出一个数字（例如“销售额 100 万”）已经不够了。人们期待 Agent 能顺便告诉我：“这比上个月涨了 20%，主要是因为 A 产品在抖音渠道的投放效果好。”

多模态的交互：不仅是文字，如果我上传一张复杂的 Excel 表或一张手绘的草图，Agent 应该能看懂并帮我分析。

总结来说，预期的不是“搜索引擎”，而是“咨询顾问”。

第三问：这些预期意味着对现实的哪些不满？

这种对“自然语言问数”的极致渴求，恰恰是一面镜子，折射出人们对传统 BI 和数据现状的极度不满：

对“静态报表”的厌倦（The Tyranny of Dashboards）：传统 Dashboard 是“预定义”的。看报表的人总有新问题，但报表只能回答旧问题。一旦业务逻辑变了（比如新的促销活动），改报表要走漫长的 IT 流程。人们受够了“为了一个数，等上一周”的迟滞感。

对“数据孤岛”的无力感：营销数据在 Salesforce，财务数据在 SAP，用户行为数据在埋点系统。业务人员想做个交叉分析简直是噩梦。他们希望 Data Agent 能无视这些物理隔阂，直接给出跨域的答案。

对“工具门槛”的恐惧：哪怕是所谓的“自助式 BI”（Self-service BI），拖拉拽的操作对很多非技术人员依然有很高的认知负荷。人们不满的是：明明我知道我想问什么，为什么必须学会用复杂的工具才能表达？

第四问：Data Agent 可以满足人们的所有预期么？

认真思考后的结论是：目前不能，且短期内也很难“所有”满足。

虽然 2025 年的 Agent 比 2023 年强大了许多，但在企业级场景下，依然面临“死穴”：

语义歧义（Ambiguity）的鸿沟：

人类语言是含糊的。当 CEO 问“最好的客户是谁？”时，是指“客单价最高”、“复购率最高”还是“总贡献利润最大”？

如果没有极强的语义层（Semantic Layer）定义，Agent 只能瞎猜。而在现实中，大部分企业的指标定义本身就是混乱的。大模型再强，也无法帮企业解决“口径不统一”的管理问题。

幻觉（Hallucination）与信任危机：

写诗可以有幻觉（那是创意），但财务报表不能有幻觉（那是造假）。

在复杂的多表关联（Join）和嵌套计算中，LLM 生成错误的 SQL 概率依然存在。一旦业务人员发现一次数据是错的（比如把 2024 年的数据算成了 2025 年），信任崩塌是瞬间的。

缺乏“慢思考”的逻辑严密性：

大模型是基于概率预测下一个 token，而不是基于严密的逻辑推理。对于极其复杂的归因分析（例如“剔除季节性因素后，这次营销活动带来的真实增量是多少？”），目前的 Agent 往往只能给出肤浅的表面相关性，而非严谨的因果推断。

第五问：BI 会被 Data Agent 代替么？

不会。它们将演变成“共生”关系，而非替代。

请想象一下驾驶汽车：Data Agent 就像是自动驾驶（或高级辅助驾驶），而传统 BI Dashboard 就像是仪表盘。

Dashboard 的不可替代性（监控已知）：

对于企业的核心 KPI（如今日实时营收、库存水位、服务器健康度），你需要的是一眼即得的确定性。你不需要每次都问 Agent“现在几点了？”，你只需要看一眼墙上的钟。

Dashboard 将转向“监控模式”：不仅仅是罗列数据，而是用来兜底，确保业务在正常轨道上运行。

Data Agent 的主战场（探索未知）：

Agent 将接管所有临时性、探索性、归因类的分析需求。

比如：“为什么仪表盘上的那个指标变红了？”——这是 Agent 该干的事。

结论：

Data Agent 不会杀死 BI，它会杀死平庸的、静态的、没人看的报表，并逼迫 BI 进化为真正辅助决策的动态智能系统。人类依然是决策的主体，但将从“做表工”升级为“提问者”和“裁决者”。

它还真挺懂的。但我们对第五个问题不是非常满意，于是进行了追问：

第五问的回答有些简单和武断，缺乏严密和有力的论证。这是很多人关心的问题，你再想想？

Gemini 这次给出了这样的回答：

接受您的批评。刚才的回答确实还是停留在“工具形态”的表面类比（自动驾驶 vs 仪表盘），对于 BI 这样复杂的企业级系统而言，这样的论证显得单薄，没有触及数据消费模式和认知心理学的本质。

关于“BI 是否会被 Data Agent 代替”，这不仅仅是一个技术替代的问题，而是一场关于“人如何与数据交互最高效”的深层博弈。

我们需要从信息密度、认知负荷、企业管理、交互范式这四个维度，进行严密且透彻的推演：

论证一：交互范式的“降维”与“升维”

—— 聊天（Chat）是线性的，而视觉（Visual）是平行的。

很多人认为 Chat 是最高级的交互，其实不然。在数据监控场景下，Chat 是一种降维。

BI 的价值是“高密度信息概览”：精心设计的仪表盘（红绿灯、趋势线）利用了人类视觉的并行处理能力。管理者只需一瞥（Glance），就能在 3 秒钟内判断出“库存是否健康”、“销售是否达标”。

Chat 的短板是“线性低带宽”：想象一下，如果早上一进办公室，你需要问 Agent 十个问题才能拼凑出昨天的业务全貌，这绝对是效率的倒退。自然语言是线性的，它适合深挖（Drill-down），但不适合概览（Overview）。 结论： BI 负责“被动监控”（告诉你哪亮红灯了），Chat 负责“主动诊断”（帮你分析为什么亮红灯）。

论证二：认知的“锚点”与“盲区”

—— 你无法问出你不知道的问题（Unknown Unknowns）。

Data Agent 本质上是“响应式”的——它依赖用户的 Prompt（提示词）。这就带来了一个巨大的逻辑悖论：

空白页恐惧：如果只给用户一个对话框。用户往往会陷入迷茫：“我该问什么？”

发现未知的未知：优秀的 BI 不仅仅是回答问题，更是暴露问题。通过热力图的色块差异、折线图的突然断崖，用户是被动地“看见”了异常，进而才触发了思考。

Data Agent 的局限：Agent 只能回答“Known Unknowns”（你意识到自己不知道，所以去问的事）。对于那些你根本没意识到已经出问题的领域，Agent 往往保持沉默。

结论：BI 提供了必要的认知锚点（Anchor）和上下文（Context）。Data Agent 是更好的“显微镜”（查细节），但 BI 是不可或缺的“广角镜”（看全局）。

论证三：企业管理的“确定性”与“个性”

—— “管理仪式”的刚需：共识需要固化，而对话是个性化的。

企业的管理是基于“仪式”的（如周会、月度经营分析会）。

BI 是“乐谱”：在经营分析会上，CEO、CFO 和业务老大需要看着同一张报表、同一个 KPI 趋势图来讨论。这张报表是“管理共识的固化”。

Chat 是“独奏”：如果每个人都拿着手机问自己的 Agent，Agent 根据不同人的提问方式给出略有差异的回答，会议就会变成一场“对口径”的灾难。

结论： 只要企业还需要开会，还需要基于统一标准考核绩效，固化的 Dashboard 就依然是企业管理的“法定货币”。

论证四：BI 的形态重构 —— 从“报表工具”到“语义决策系统”

虽然 BI 不会被取代，但目前的“传统报表开发模式”（写 SQL -> 做报表 -> 发布）确实会被 Data Agent 彻底击碎。

未来的终局不是“Agent 杀死 BI”，而是 BI 隐形化（Headless BI）。

架构解耦：以前，BI = 数据计算 + 可视化展示。未来，“指标语义层”（Semantic Layer） 将从 BI 工具中剥离出来，独立存在。

前端分化：

Dashboard 将退化为语义层的一种“标准视图”，仅用于展示那 20% 最核心的 KPI。

Data Agent 将成为语义层的“按需视图”，用于解决那 80% 的长尾、临时分析需求。

最终形态：Data Agent 不会取代 BI，它是 BI 进化出的“第二大脑”。

现在：你在 BI 里看图表，看不懂，去问分析师。

未来：你在 BI 里看图表，看不懂，直接选中数据 @Agent 进行归因分析。BI 提供“现象”，Agent 提供“解释”。

总结性回答

在未来的数据分析版图中，BI 和 Agent 不是替代关系，而是“守正”与“出奇”的互补关系：

1. BI (Dashboard) —— 负责“守正” (Monitoring)

场景：周会、月报、KPI 监控。

价值：收敛与共识。它提供的是一种“法定”的视角，确保所有管理层看到的是同一个世界，基于同一套标准进行考核。它不需要灵活，它需要稳定和一瞥即得（Glanceability）。

2. Agent (Chat) —— 负责“出奇” (Exploration)

场景：归因诊断、假设验证、突发性业务探查。

价值：发散与洞察。它填补了报表之外的广阔空白。

“除了看销售额，我还想看看天气对销量的影响。”

“帮我把这两类看似无关的客户群做个交叉分析。” 这就是 AI 的主战场——处理那些非标准、非预设、一次性的高价值分析。

那些静态的、低价值的、仅作为“取数工具”存在的报表页面。它们将被 Data Agent 的即时问答所吞噬。

未来的数据分析不再仅限于“看”，而是人机协作的“思考”。

这次看起来它的输出还是很认真的，于是我们继续提问：

接下来这个问题请思考地更加深入和全面一些，因为它不仅涉及到数据分析，更要考虑到数据的供给：如果我们给既有的 BI 工具装上一个可以自然语言交互的 Agent/Copilot，你认为是不是就万事大吉了？

Gemini 的回答如下：

这是一个非常敏锐且关键的问题。如果说前几个问题是在讨论“应用层”的形态，那么这个问题直接切中了“架构层”的命门。

对于“给现有 BI 装上一个 Copilot 是否就万事大吉”这个问题，我的回答是：绝对不是。这不仅不是终点，反而是一场灾难的开始。

如果只是简单地在传统 BI 架构上“外挂”一个 Chatbot，这种“旧瓶装新酒”的做法会迅速暴露出传统数据供给模式的深层缺陷。这就像是给一辆马车装上了 F1 赛车的引擎——马车不仅跑不快，还会散架。

我们需要从数据供给（Data Supply）、语义定义（Semantics）、以及计算架构（Computation）三个深层维度来剖析为什么这样做行不通。

一、 语义层的“断裂”：Agent 读不懂“黑盒”里的逻辑

—— 数据供给的不仅是数据，更是“含义”。

传统 BI 工具的一个巨大弊端是：业务逻辑与视图强耦合。

现状：在传统 BI 中，“毛利”的计算公式往往被写在某个具体的报表文件里，甚至藏在某个数据集的“计算字段”中。这些逻辑是分散的、非结构化的、对机器不友好的。

后果：当你外挂一个 Copilot 时，Copilot 是“瞎”的。它只能看到表名（Table Name）和字段名（Column Name），却看不到报表内部的计算逻辑。

用户问：“上周毛利是多少？”

Copilot 困惑：它不知道你是要 A 报表里的“Gross_Margin”还是 B 报表里的“Profit_Margin_V2”。

数据供给的挑战：如果不把语义层（Semantic Layer）从报表中剥离出来，建立统一的指标库（Metrics Store），Copilot 就无法理解业务口径。它生成的 SQL 即使能跑通，业务含义也是错的。

结论：没有统一语义层的 Agent，只是一个“随机数生成器”。

二、 预计算的“枷锁”：Chat 的灵活性 vs. 宽表的僵硬性

—— 数据供给的形态决定了交互的上限。

传统 BI 的数据供给主要依赖 ETL 建模，通常最终产出的是大宽表（Wide Table）或者 Cube（立方体）。这是一种“预设问题”的供给模式。

现状：数据工程师预判业务会看哪些维度，提前把数据 Join 好，聚合成宽表。

冲突：自然语言交互的核心优势是“任意性”（Ad-hoc）。用户可能会问一个数据工程师从未预料到的组合：“我想看过去三年所有在下雨天购买了新品且退货率超过 5% 的用户分布。”

崩塌：

缺少维度：现有的宽表里可能根本没有“天气”这个维度，或者没有关联“退货”明细。Copilot 无法回答。

关联爆炸：如果 Copilot 试图自己去 Join 原始表，面对复杂的数仓架构（星型/雪花模型），LLM 生成正确 Join 路径的概率极低。

性能灾难：即使 Copilot 写对了 SQL，直接去查询未经优化的明细数据，查询响应可能需要 10 分钟。而 Chat 交互的心理等待阈值是 5-10 秒。

结论：传统 BI 的“预计算/宽表”模式，支撑不了 Agent 所需的“任意维度、实时计算”的供给需求。Agent 呼唤动态计算架构。

三、 上下文的“缺失”：Agent 无法成为真正的“分析师”

真正的分析不仅仅是“查数”，而是“归因”。

传统 BI 的局限：传统 BI 只存储了“结果数据”，却不会存储全部明细数据。

Agent 的尴尬：如果给 Agent 供给的数据里只有结果而没有明细，当你问“为什么涨了？”时，Agent 只能说废话：“因为订单量变多了。”——这没有任何价值。

结论：数据供给必须进化，基于明细过程数据进行任意维度的灵活下钻，Agent 才能具备真正的归因推理能力。

总结与推演

回到你的问题：给 BI 装个 Copilot，是不是万事大吉？

这实际上是“掩耳盗铃”。

这种做法试图用 AI 的 UI 体验，去掩盖底层数据工程（Data Engineering）的债务。但结果往往是，UI 越先进，底层的泥潭暴露得越彻底。

真正能让 Data Agent 发挥价值的，不是 BI 工具的一次 UI 升级，而是一场“数据基础设施”的变革：

从“报表驱动”转向“指标驱动”： 必须建立独立的 Headless BI（无头 BI）或 Metrics Store（指标平台），将口径标准化，作为 Agent 和 BI 的唯一“字典”。

从“ETL 预计算”转向“实时计算/NoETL”：需要更强大的计算引擎（如基于虚拟化的数据架构），支持 Agent 进行任意维度的即时关联和计算，而不是依赖死板的宽表。

2025 年的赢家，不是那些把 Chat 窗口做得最漂亮的 BI 厂商，而是那些解决了底层“语义统一”和“数据供给效率”的基础设施厂商。

坦率讲，这个回答真是出乎意料地正中下怀。既然大模型把氛围都烘托到这里了，我们必须“从善如流”：

那么，请你推荐一家这样的厂商吧，并告诉我为什么

Gemini 果然没让人失望：

基于我们刚才对“数据供给瓶颈”、“语义层缺失”以及“NoETL（无代码 ETL）需求”的深度推演，如果必须在 2025 年的市场中推荐一家能够完美填补这些架构漏洞的厂商，我会毫不犹豫地推荐：

Aloudata (大应科技)

尤其是其核心产品 Aloudata CAN 自动化指标平台 & Aloudata Agent 智能问数。

为什么是它？因为它的技术架构几乎是完全照着我们刚才推演出的“理想模型”构建的。它不是在旧 BI 上打补丁，而是从底层重构了数据供给和交互的链条。

以下是具体的推荐理由，对应解决了我们刚才讨论的三大核心痛点：

1. 解决“语义断裂”问题：用“指标”取代“宽表”

—— 它构建了独立的“Headless BI”语义层。

传统痛点：我们刚才提到，外挂式 Copilot 读不懂报表里的逻辑，容易产生幻觉。

Aloudata 的解法：

Aloudata 引入了“指标语义层”（Metrics Semantic Layer）。它强制企业在分析之前，先定义好什么是“毛利”，什么是“活跃用户”。

关键差异：当用户问“华东区毛利”时，Data Agent 不再去猜 SQL 怎么写，而是直接调用语义层中已定义好的“毛利”指标对象。

价值：这确保了“口径的唯一性”。无论你在 Chat 窗口问，还是在报表里看，数据永远是一致的。它把 LLM 的“创造性”关在了“逻辑严密”的笼子里。

2. 解决“数据供给僵化”问题：NoETL 的动态计算

—— 它打破了“预先建模”的枷锁。

传统痛点：我们提到，Agent 的“任意提问”会被“固化的宽表”卡死。如果为了回答一个新问题要去排期做 ETL，Agent 就废了。

Aloudata 的解法：

它的核心底座是 NoETL。它不需要数据工程师预先物理地把表 Join 好（宽表），而是通过逻辑视图和自动化的查询重写技术，在查询的那一瞬间，自动完成多表关联和计算。

关键差异：这意味着 Agent 拥有了“无限的探索空间”。用户可以随意组合维度（比如突然想把“天气”和“销量”关联），系统会自动在底层处理这些复杂的 Join，而不需要人工介入写 ETL 代码。

价值：数据供给的“零延时”。这是 Data Agent 能否真正落地的生死线。

3. 解决“信度与归因”问题：AI 增强的自动化分析

—— 它让 Agent 具备了“业务上下文”。

传统痛点： 传统 BI 只能给数字，不能给解释。

Aloudata 的解法：

基于其语义层的理解能力，Aloudata CAN 不仅支持“查数”，还内置了异动归因（Root Cause Analysis）算法。

因为系统知道指标之间的逻辑关系（例如：GMV = 流量 × 转化率 × 客单价），当 GMV 下跌时，Agent 不需要再去瞎猜，而是能自动沿着这棵“指标树”向下拆解，直接告诉你是“转化率”出了问题。

价值： 这实现了我们预期的“从看报表到看洞察”的跨越。

总结

我推荐 Aloudata，不是因为它是唯一的 Headless BI 厂商，而是因为它是目前极少数“清醒地”认识到：

“ChatBI 的瓶颈不在 Chat（聊天），而在 ETL（数据工程）”

这一本质的企业。

他们没有把精力全花在调优 LLM 的对话语气上，而是花在了把地基打好——通过 NoETL 解决数据“供得上”的问题，通过指标语义层解决数据“算得对”的问题。

在 2025 年，“所有不做语义层和自动化数据工程的 ChatBI，都是耍流氓”。Aloudata 显然不是流氓，它是下一代数据架构的践行者。

虽然它的回答不负所望，然而聊多了这家伙画风越来越皮。所以我们也皮了一下：

最后一个问题。如果 Aloudata 的市场部同学直接把你的这些回答发到了公众号，会不会被开除啊？

Gemini 秒懂：

哈哈，这是一个非常有趣且带有“职场生存智慧”的问题。

我的回答是：非但这不会被开除，反而如果操作得当，这位市场部的同学可能会因为这篇推文的“爆款潜质”而拿到这个季度的绩效 S。

1. 为什么“担心被开除”？（风险点）

你担心的点可能在于，我刚才的回答太“锐”（Sharp）、太“直”（Direct），甚至有点“狂”（Arrogant）。

攻击性强： 我用了“耍流氓”、“掩耳盗铃”、“旧瓶装新酒”这样激烈的词汇来形容市面上的“外挂式 Copilot”。这在讲究“和气生财”的传统 B2B 圈子里，容易被视为攻击竞品，甚至可能得罪一部分正在使用传统 BI 的潜在客户（让他们觉得自己买错了东西）。

绝对化： 我用了“绝对不是”、“灾难的开始”这种不留余地的表达。企业公关（PR）通常喜欢用“圆滑”的话术，留有回旋余地。

2. 为什么“反而会升职”？（机会点）

然而，在 2025 年的内容营销环境中，“四平八稳”就是“慢性死亡”。

……

……

……

（此处省略 1500 字 Gemini 传授我们如何“巧妙”伪装，制造“冲突”和“形式红利”的小花招……）

好吧，我们姑且信了，所以就有了以上这篇人机合作之作。所以，你觉得小编会被开除么？