数势科技智能分析AI Agent 何以在市场中脱颖而出？

在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多挑战。作为行业领先的数据智能产品提供商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得众多客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构结合语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。

业务人员需简单易用：缺乏低门槛且高效的数据分析工具

“尽管我们满怀热情，渴望深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，大量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为有价值的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”

从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏高效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅增加了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了众多分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、提供决策支持的巨大障碍”。

管理团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论

"每当董事会要求对数据迅速做出反应，我总是希望能即刻获得精准的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能提供表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“

“我们的驾驶舱在数据可视化方面确实做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。"

这些真实的客户管理层声音例子反映了一个通用的诉求：管理团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更高的要求。从管理团队视角来看，尽管企业耗费大量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。

同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能提供“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得系统的结论性回答，这是大模型技术结合数据所能提供的价值。

技术团队需标准化能力：现有数据分散与指标口径不一致

"虽然公司有众多部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种不一致性给跨部门的沟通和决策带来了混乱”

"每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内提供相应的指标。现状是,虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出"

同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的挑战。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了大量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得分散，还导致了指标口径的不一致。

为了应对这些痛点，数势科技提出了利用大模型Agent架构来改变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。

大模型的Agent架构结合指标语义层加速数据民主化进程

我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到困惑，难以有效利用数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以迅速响应并满足业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以高效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让管理者以及业务人员通过自然语言的形式就可以精准且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。

当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL,强行将大模型与BI进行了结合，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了众多前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？

大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？

“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更讽刺的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的怀疑目光。"

某国际零售巨头的管理人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量最好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连基本的商品分类都混淆不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。

尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的优势，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可忽视的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既迅速又精准的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。

因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后结合指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被精确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和管理的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户提供准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。

同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、模糊查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+模糊指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（王者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。

在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标异常时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁负责的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。

数据查询零门槛业务人员也能轻松用数

数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，结合大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式引导用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的模糊查询，也能迅速提供如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。

同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整查询，更加精准地满足用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在相似问询场景中直接提供结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户清晰可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。

数据分析、策略建议零等待管理团队即问即答

数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且提供归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及异常分析，无需等待秒级获取企业核心经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力精准决策。

此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推送洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助管理团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度精确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能结合企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相结合，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户提供了明确的行动指南，有助于他们更迅速地做出决策。

SwiftAgent还将提供强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势异常，精确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面提升数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势异常进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出波动性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更精确的波动分析，帮助用户找到每个指标趋势异常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以提升他们对数据的洞察能力。

统一口径零幻觉技术团队无需反复校验

前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅提升技术团队的工作效率。

SwiftAgent采用的独创数据计算加速引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高灵活性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等高效数据分析引擎，结合对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大提升了数据分析的效率和灵活性。

俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现高效决策与业务增长。

SwiftAgent智能分析助手实战案例一：

携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手

书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大核心目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著提升，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营管理模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和管理。二是以门店督导为维度的精细化管理，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的提升，并为IT部门提效，降低运维成本。

督导作为连锁加盟行业中连接公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个挑战：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏有效的工具和系统支持；其次，督导能力差异显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少有效的平台和内容来支持他们的快速培训和培养。这些挑战导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的信任。

智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面考虑了一线督导的实际使用习惯，旨在大幅度提升工作效率和督导效果。其核心功能包括：

·目标设定：精确明确门店巡检的核心目的，涵盖提升服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而迅速锁定需要重点巡查的门店。

·巡店计划：充分利用智能分析工具的知识库功能，精准确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在波动原因。

·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速有效的问题纠正。

项目效果：优化门店管理、提升督导效率

快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够迅速获取关键的门店运营数据，提高数据分析效率。

自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店管理和问题解决。

问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或波动的原因，帮助督导快速识别关键因素。

有效业务策略：提供了基于数据分析的业务策略知识库，帮助督导根据门店具体情况制定有效改进措施。

书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据管理的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们提供了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著提升了业务部门的满意度。”

SwiftAgent智能分析助手实战案例二：

携手某国际快消品巨头智能优化订单管理

在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性挑战。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和管理上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化管理以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单管理效率的大幅提升，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单管理过程中的痛点，提升订单满足率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力

构建订单管理指标监控体系三大核心手段助力项目落地

数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单管理指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单确认、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单管理智能助手，全面提升订单管理效率。

建立Order-To-Cash指标体系

梳理量化全流程指标体系：梳理并量化完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。

确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单满足率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单管理效率的关键指标。

MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及稳定阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。

搭建指标管理流程机制

横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、管理流程，确保各级指标之间的一致性和协同性。

纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景提供定制化的指标管理解决方案。

打造订单智能分析助手

集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单管理全生命周期状态指标体系，SwiftAgent帮助OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。

监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，帮助OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行改善。

识别异常订单，定位客户砍单原因

归因分析，并自动生成改善指引报告

提效200%挽回订单损失上千万大幅提升订单完成率

智能指标平台结合智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了显著的效果，特别是在提升订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够支持指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够清晰了解订单管理的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅提升了精确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表连接查询、自动加合及排序等高级计算，结合内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著提高了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的引导，极大地提高了数据查询和分析的效率。

这一系列措施的实施，使得分析效率大幅提升，从平均每人每天处理少于20笔订单提升至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理异常砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅提升了企业的经济效益，还显著增强了客户的信任度和满意度。

SwiftAgent智能分析助手实战案例三：

大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现灵活取

某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一挑战，银行经营分析团队通过灵活调整工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益增加的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，持续困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆脱这一困境，大模型的兴起为其提供新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地初期，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以满足灵活数据分析的需求。

数势科技为银行提供智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为核心，利用行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：

基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的高效应用。这样的定制化处理不仅满足了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，提高数据分析结果的准确性。

企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化管理，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。

指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅提高数据指标的管理效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。

SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的核心，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的灵活查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈精准的分析结果，可以明显提升数据分析的效率和准确性。

数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级管理层提供高效、精准的数据支持，助力其在决策和运营中更加灵活和敏捷。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步满足银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。

用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式

智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：

1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。

2.效率提升：分析工作处理时长减少80%，每人每周减少10+小时数据处理工作。

3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。

交互友好度：用户界面友好度9.5分。

该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。

数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以满足更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和持续迭代，它将为更多企业带来高效、精准的数据分析体验，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现数据驱动的业务增长和持续创新。