Agentic BI的技术革新 - Agentic BI的计算框架从ChatBI固化的workflow流程转向由大模型根据用户需求自行设定流程的Agentic模式[2][3] - Agentic BI具备自行拆解问题的能力，例如用户询问“我的部门上周销量怎么样？”，系统可自动通过用户身份查询接口确定部门归属，再调用数据查询接口获取销量数据，极大提升了交互灵活性[3] - 相较于ChatBI处理复杂问题时“一个模板到处套”的局限性，Agentic模式能够更好地应对复杂场景[3] - Agentic BI预计将普惠BI系统内所有角色（开发工程师、业务分析师、业务端消费人员），大幅提升工作效率并使角色界限更模糊[3] BI产品市场格局与模式分析 - BI产品主要分为三种类型：可直接生成可视化报表的BI工具、作为云平台或SaaS产品功能模块的BI SaaS、以及作为定制化底座的BI PaaS[4] - 单纯的BI SaaS需求面很窄，BI工具与数据强相关，遵循“数据在哪里，BI就在哪里”的原则[5] - BI PaaS架构开放，允许用户基于已有底座定制自己的BI模块或系统，适用于有特殊BI产品规划的企业[5] - 在国内BI市场寻求差异化竞争，BI PaaS是公司的必然选择[5] 市场竞争与厂商策略 - BI PaaS领域的企业数量不多，公司可谓行业“独一份儿”[5] - 公司面临的主要竞争来自开源BI产品，成本是影响客户选择的关键因素[6] - 商业化产品在迭代更新、客户需求响应、问题解决及版本兼容性方面相较于开源产品具备优势[6] - 大厂BI产品通常是云解决方案的一部分，优势在于资源投入大且能与其他基础设施强绑定，客户可购买成套产品[6] - 公司与大厂的主要差异在于“独立性”和“云中立”特性，能兼容多个云平台数据源，且接触的行业使用场景更丰富[7] - 公司管理者相较于大厂产品负责人需更全面、专注、谨慎地思考公司生存发展问题[7] AI时代下行业分析师的角色演变 - 企业对数据分析师的招聘要求从5年前侧重技术技能（如熟练掌握BI工具）转向当前更看重业务理解能力和场景化知识[8] - 大模型训练主要基于通用知识，需要精准的行业知识来指导其在具体业务中发挥作用[8] - 未来将形成人提供创意与思路、大模型负责执行的互补工作模式[8] - 传统分析师向业务驱动者转型并非从零开始，而是工作重心的转移，长远看将提升工作效率，解放员工从事价值更高的工作[9]