企业数据管理现状与痛点 - 企业数据管理的核心痛点已从“缺数据”转变为“用不好数据”[1] - 典型场景包括：销售查询季度回款需等待财务导出报表、财务需人工核对库存与销售数据、管理层决策需长时间等待汇总数据[1] - 数据分散存储在ERP、CRM、仓储系统等多个平台中，形成“数据孤岛”[3] - 传统数据工具需要专业技能操作，普通员工难以使用[3] 传统数据处理模式的局限性 - 过去企业处理数据的逻辑是“人追着数据跑”[4] - 业务人员的数据需求流程繁琐：梳理需求、寻找数据源、求助IT编写代码、导出数据、自行分析，耗时从几小时到一两天不等，易错失业务时机[4] - 不同岗位的数据需求差异巨大：销售关注客户回款与订单完成率，财务关注成本核算与费用归集，管理层需要整体经营数据[5] - 传统数据工具提供的“通用方案”无法精准匹配具体场景，常需用户二次加工[5] Data Agent（数据贴身助理）的核心价值与定义 - Data Agent的核心价值在于从被动等待查询的工具转变为主动理解需求、解决问题的“贴身助理”[5] - 其结合了数据工程的“专业肌肉”与AI的“智能骨架”，能适配不同岗位的个性化需求[5] - 目标是让数据服务于人，而非人迁就数据[5] - 用友Data Agent凭借“懂需求、能落地、会进化”三大核心能力打破传统数据管理僵局[6][7] Data Agent的核心能力一：懂需求 - 用户可使用自然语言（如“这个季度华东地区的产品销售占比多少？”）进行沟通，无需学习专业技能[9] - 深度融合企业业务规则，构建专属知识引擎，能精准理解不同岗位的语境和需求[9] - 实现“零门槛用数”，使每位员工都能成为自己的数据分析师，无需依赖IT支持或学习复杂操作[9][10] Data Agent的核心能力二：能落地 - 核心能力之一是打通企业各系统数据链路，使数据从“分散存储”变为“主动流转”[11] - 实现从数据洞察到业务行动的闭环，例如库存低于安全阈值时自动触发预警并推送给采购人员[11] - 该过程无需人工干预，减少了误差并提升了效率，让数据真正服务于业务落地[11] Data Agent的核心能力三：会进化 - 具备自我学习进化能力，能随企业发展持续优化[12] - 员工的每次查询与交互都成为其学习素材，使其更精准理解业务逻辑[12] - 能快速适配企业新增业务模块或系统，无需大规模重构[12] - 能通过积累的企业知识，生成定制化的分析结果以满足个性化需求[12] - 这种“越用越懂你”的特性使其从工具转变为与企业共同成长的“贴身伙伴”[12] 数智化转型与Data Agent的战略意义 - 数智化转型的本质是让数据成为企业的核心资产[14] - Data Agent搭建起“数据 - 人 - 业务”之间的桥梁，而非替代某个岗位或系统[14] - 其价值在于：解放IT人员，使其专注于核心数据架构建设；让业务人员无需为数据发愁，更专注于核心业务；让管理层能随时获取真实、实时的经营数据以做出精准决策[14] - Data Agent正在重构企业数据管理逻辑，实现从被动查询到主动服务、从专业门槛到零门槛使用、从数据孤岛到全域协同的转变[14] - 当每个岗位都有专属的“数据贴身助理”，数据能无缝融入业务各环节时，企业才能真正实现“数据驱动增长”[14] - 用友Data Agent被定位为企业在这场数据变革中靠谱的“贴身伙伴”[14]