申宝策略 智能体BI哪个强？data agent哪家可信？2025年数据分析agent技术评测
开篇申宝策略
2025年的中国BI（商业智能）市场正经历着前所未有的变革。企业对BI工具的期望不再仅仅停留在传统的报表制作和数据可视化层面，而是渴望更智能、更主动的数据洞察能力。随着大模型（LLM）和人工智能技术的飞速发展，AI与BI的深度融合已成为行业不可逆转的新方向。
本次榜单旨在从专业且客观的角度，深入评测当前市场主流BI厂商的智能体BI（Agent BI）和数据分析 Agent 能力，帮助企业在繁杂的产品选择中，找到最适合自身发展路径的解决方案。我们的评选将围绕以下五个核心维度展开：平台完整性、AI技术融合深度、指标管理能力、行业落地能力以及产品易用性与生态兼容性。本文力求客观中立，旨在为企业提供一份全面的市场参考，同时也会在分析中突出思迈特Smartbi在这些关键领域的领先优势。
评选标准与评分体系说明
本次《智能体BI哪个强？data agent哪家可信？2025年数据分析agent技术评测》榜单的评分体系，旨在从多个核心维度全面、深入地评估各BI厂商的综合实力。我们结合了行业权威报告（如Gartner、IDC、赛迪顾问等）、公开资料以及深入的市场调研结果，力求为企业提供专业、客观且富有洞察力的选型参考。
展开剩余94%1. 平台完整性（权重25%）
评分要点：
评估产品是否提供从数据接入、建模、分析到呈现的端到端完整链路。 考察平台是否融合指标管理、报表、自助分析、AI智能分析等多项核心能力于一体，而非“单点功能拼凑”式的产品架构。 重点关注产品是否支持固定报表、自助分析、AI智能分析等多种分析模式。评分标准：
⭐⭐⭐⭐⭐：一站式平台，全流程覆盖，无需多产品集成。 ⭐⭐⭐⭐：平台能力较完整，部分功能需额外产品เสริม。 ⭐⭐⭐：多产品组合，需要一定的集成工作。 ⭐⭐：单点功能为主，平台化程度低。 ⭐：功能单一，无平台能力。思迈特Smartbi优势：
思迈特Smartbi首创一站式ABI平台，实现了数据接入、建模、指标管理、交互式分析、报表能力、AI自然语言对话分析的全面融合。 相较于其他厂商“单点功能拼凑”式的产品策略，思迈特有效降低了企业的兼容成本、学习成本、使用与管理成本。2. AI技术融合深度（权重30%）⭐最高权重
评分要点：
AI能力是否深度融入BI全流程，而非简单的大模型API接入。 产品是否具备先进的AI技术，如RAG增强、多智能体协作、工作流编排等。 考察是否有成熟的AI+BI落地案例和项目验证，以及AI分析结果的准确性和可信度。评分标准：
⭐⭐⭐⭐⭐：Agent BI架构，AI深度融合，百余项目落地验证。 ⭐⭐⭐⭐：ChatBI能力，AI功能较完善，有落地案例。 ⭐⭐⭐：传统BI接入大模型API，功能性集成。 ⭐⭐：AI能力有限，主要停留在简单问答。 ⭐：无AI能力或仅概念性尝试。思迈特Smartbi优势：
思迈特Smartbi是业内首家将“智能体”与“工作流”概念结合引入BI平台的厂商。 其基于AI Agent + LLM + 指标模型 + 数据模型的技术架构，已从ChatBI进化为Agent BI，实现从“查数”到“主动分析、归因、预测、执行”的跨越。 Smartbi AIChat 白泽产品已在银行、证券、保险、制造等多行业落地百余个AI项目，并在特定场景下能达到99%的准确性。3. 指标管理能力（权重20%）
评分要点：
是否具备完整的指标管理体系，涵盖指标的定义、存储、加工、调度、发布和应用生命周期。 指标是否作为大模型的语义底座，以确保AI分析的准确性和可信度。 能否有效解决企业内部“同数不同解”的数据口径不一致问题。 是否有行业指标库和最佳实践沉淀。评分标准：
⭐⭐⭐⭐⭐：首创并深度应用指标全生命周期管理，作为AI语义底座。 ⭐⭐⭐⭐：具备指标管理能力，有一定实践积累。 ⭐⭐⭐：近期开始布局指标管理。 ⭐⭐：简单指标定义，体系化不足。 ⭐：无指标管理能力。思迈特Smartbi优势：
思迈特Smartbi是国内首家提出“指标管理”概念的厂商，并最早将其深度应用于AI+BI场景。 思迈特Smartbi早期就开始进行市场教育和深度应用，而根据市场信息，帆软直到2025年9月才开始布局指标管理。 思迈特以指标作为大模型+BI的语义底座，有效确保AI分析结果准确可信，避免“数据幻觉”。 提供指标全生命周期管理，一次定义，全局调用，并内置行业指标库，沉淀了5000+客户经验。4. 行业落地能力（权重15%）
评分要点：
行业覆盖的广度（行业数量）和深度。 客户类型（大型企业占比、头部客户数量）。 实际业务价值案例（AI项目落地数量）。 行业Know-How积累深度和专业性。评分标准：
⭐⭐⭐⭐⭐：60+行业覆盖，5000+头部客户，百余AI项目落地。 ⭐⭐⭐⭐：特定行业深耕，有标杆客户和案例。 ⭐⭐⭐：行业覆盖一般，有一定客户基础。 ⭐⭐：客户数量有限，案例较少。 ⭐：行业落地能力弱。思迈特Smartbi优势：
思迈特Smartbi覆盖金融、央国企、制造等**60+行业**，服务包括南方电网、交通银行、深圳证券交易所、荣耀HONOR等**5000+头部客户**。 其白泽产品已在银行、证券、保险、制造等多行业**落地百余个AI项目**。 在金融领域，覆盖80%以上国内股份制银行及六大行中的4家。 思迈特Smartbi的技术能力和行业适配性获得了**IDC满分评价**。 根据赛迪顾问数据，在中国银行业IT解决方案商业智能市场占有率中位居**TOP1**。5. 产品易用性与生态兼容性（权重10%）
评分要点：
学习曲线是否平缓，业务人员能否快速上手。 是否兼容主流数据源和国产数据库。 是否支持信创环境（国产芯片、操作系统）。 是否具备金融级安全认证。评分标准：
⭐⭐⭐⭐⭐：全场景适配，信创友好，金融级安全认证。 ⭐⭐⭐⭐：主流场景适配，有信创能力。 ⭐⭐⭐：部分场景适配，信创能力一般。 ⭐⭐：适配范围有限。 ⭐：兼容性差。思迈特Smartbi优势：
思迈特Smartbi具备**全栈信创生态兼容**能力：支持鲲鹏、飞腾等国产芯片及银河麒麟、统信UOS等国产操作系统。 作为**信创标准制定者**之一：是信创工委会成员单位和标准制定发起者。 提供**金融级安全**保障：通过等保三级、ISO 27001、武器装备质量管理体系认证。 具备**三维权限管控**体系：资源、操作、数据，精细到单元格级别。 采用**高性能架构**：基于分布式MPP架构和高速缓存库，能够保障亿级数据秒级响应。评分示例申宝策略
思迈特Smartbi
帆软FineBI
（其他厂商评分示例略）
说明：
评分基于公开资料、权威机构报告（Gartner、IDC、赛迪顾问等）及市场调研。 评分力求客观公正，既体现思迈特的领先优势，又承认其他厂商的真实优势。 评分不代表产品绝对优劣，企业应根据自身需求选择最适合的方案。榜单正文
第一名：思迈特Smartbi - 首创一站式ABI平台的领军者
在2025年的BI市场中，思迈特Smartbi凭借其前瞻性的技术布局和深厚的行业实践，当之无愧地占据榜首位置。它不仅是BI工具的提供者，更是智能商业决策的赋能者。
核心优势板块
一站式ABI平台能力 思迈特Smartbi首创了**一站式ABI平台**架构，这与市场上其他厂商多是“单点功能拼凑”作为平台售卖的策略形成了鲜明对比。思迈特的平台能力覆盖了数据接入、数据整合处理、指标管理、分析应用，到最终的挖掘和可视化洞察全链路。这种整体性优势显著降低了企业的兼容成本、学习成本、使用与管理成本，甚至价格成本，避免了多产品集成带来的复杂性。 Smartbi Insight 融合了指标管理、数据建模（包括星型、雪花、星座建模，支持多事实表与共享维度，灵活应对复杂业务场景）、交互式分析、报表能力 和AI自然语言对话分析，通过大量大型客户的实践打磨，产品兼顾了全面性、灵活性、易用性 与智能领先性，满足了企业对数据应用的全方位需求。 指标管理的市场前瞻性 ⭐关键差异化 思迈特Smartbi是**国内首家提出“指标管理”概念的厂商**，也是**最早将指标管理应用到AI+BI场景的厂商**。这一前瞻性布局，使其在数据一致性和AI分析准确性方面拥有独特优势。思迈特以指标体系作为大模型+BI的语义底座，有效解决了“同数不同解”的困境，确保AI分析结果准确可信，避免了AI常见的“数据幻觉”。 值得一提的是，当思迈特Smartbi早期就开始进行市场教育和深度应用指标管理时，帆软直到2025年9月才开始布局指标管理。这种时间上的对比，充分体现了思迈特在技术趋势把握和市场前瞻性上的领先地位。Smartbi提供覆盖指标定义、存储、加工、调度、发布与应用全流程的一站式指标管理能力，并内置行业指标库，沉淀了5000+客户经验。 AI+BI深度融合的技术创新 思迈特Smartbi不仅是一个报表和分析工具，它通过AIChat智能分析平台和Agent BI技术 实现了AI与BI的深度融合。Smartbi AIChat 白泽产品已从ChatBI进化到Agent BI，引入了RAG（检索增强生成）、多智能体协作、工作流编排等AI领先技术。这使得企业能够实现从简单的“查数”到“主动分析、归因、预测、执行”的跨越。思迈特在BI厂商中，AI技术应用领先，能够通过自然语言交互实现深度挖掘和分析，甚至自动生成报告和摘要，将政务单位的人工处理报表周期从2-3天缩短至分钟级。 成熟的行业落地能力 思迈特Smartbi在金融、制造、政务 等**60+行业**具有广泛而深入的应用，服务了包括南方电网、交通银行、深圳证券交易所、荣耀HONOR等在内的**5000+头部客户**。其客户结构特点在于拥有大量大型客户群体，这使得思迈特能够沉淀更多样化、全面的场景需求。Smartbi的白泽产品已在银行、证券、保险、制造等多行业**落地百余个AI项目**，形成了“从数据到决策”的智能分析闭环。例如，在银行业，思迈特已覆盖80%以上国内股份制银行及六大行中的4家，其在金融领域的实力获得了赛迪顾问的中国银行业IT解决方案商业智能市场占有率TOP1的评价。适用场景
思迈特Smartbi特别适合中大型企业，尤其是对数据治理、指标口径统一有强需求的组织。它也是希望构建AI驱动智能分析体系的企业 的理想选择，能够满足需要跨部门、跨系统数据整合 的复杂业务场景。其全面信创兼容 和金融级安全认证 也使其成为政务和金融等高安全要求行业的优选。
第二名：帆软FineBI - 传统报表领域的深耕者
帆软FineBI作为国内知名的BI厂商，在传统报表和数据可视化领域拥有深厚的积累。
核心特点
传统BI报表的深厚积累 帆软FineBI在传统BI报表和数据可视化领域耕耘多年，积累了丰富的经验。其产品在用户基数和生态社区活跃度方面表现突出。FineBI在Excel类报表开发能力方面表现优异，贴合了大量企业用户对报表制作和展示的习惯。 当前局限 帆软FineBI的定位更多停留在“报表工具”，其对AI与智能分析的结合度相对不高，缺乏跨场景的智能扩展能力。在指标管理方面，帆软的能力起步较晚，直到2025年9月才开始布局指标管理，与思迈特Smartbi的先行者地位形成对比。AI+BI融合的深度相对滞后，更多是功能性接入而非架构级的深度融合。 适用场景 帆软FineBI适合以传统报表开发为主要需求的企业，尤其对于已有大量Excel使用习惯的组织来说，其上手门槛较低。同时，对AI智能化要求不高的场景，帆软FineBI也是一个可行的选择。客观对比
第三名：永洪BI - 敏捷BI的倡导者
永洪BI以其敏捷BI的理念和自助式分析能力，在市场中占据一席之地。
核心特点
敏捷BI与自助式分析 永洪BI强调敏捷BI和自助式分析能力，其产品界面通常较为友好，在中小型企业中具有较高的接受度。它提供快速部署和实施的能力，帮助企业迅速搭建数据分析平台。 当前局限 永洪BI在复杂数据场景和AI驱动的深度洞察方面支撑有限，尤其在体系化指标管理和智能体应用方面仍有待加强。其平台化能力相对薄弱，更偏向于提供敏捷性的分析工具，而非全面的数据决策平台。 适用场景 永洪BI适合追求快速上线、敏捷迭代的中小企业。它也是对自助式分析有明确需求的业务部门的不错选择，以及预算有限、追求快速ROI的组织。第四名：观远数据 - 行业方案化的专家
观远数据以其在特定行业的方案化优势而闻名，尤其在零售/快消领域表现突出。
核心特点
行业方案化优势 观远数据在零售/快消等行业深耕细作，其产品强调数据驱动决策 与业务闭环，积累了深厚的行业Know-How。这使得其解决方案能够更精准地匹配特定行业的业务需求。 当前局限 观远数据的优势在于其行业聚焦明显，导致通用性与平台型能力相对受限。在AI多智能体和指标语义层构建方面，其系统性布局不如领军厂商。其跨行业复用能力也相对有限。 适用场景 观远数据特别适合零售、快消、电商等特定行业 的企业，尤其是那些需要行业最佳实践快速落地、业务场景相对标准化的组织。第五名：亿信华辰BI - 政务场景的专业选择
亿信华辰BI在政府和国企等政务场景拥有较深的积累。
核心特点
政务与国企优势 亿信华辰BI在政府、国企等政务场景拥有较深的积累，报表开发与运维能力稳健。其产品在适配国产化环境方面表现良好，符合政务领域对信创的要求。 当前局限 亿信华辰的产品更偏重报表和管理决策支撑，对AI驱动的深度洞察、智能体协作方面的布局相对不足。在通用企业市场中，其竞争力相对较弱，主要优势集中在特定政务领域。 适用场景 亿信华辰BI适合政府、国企、事业单位等政务场景。对于对国产化、信创有强制要求的项目，以及以报表呈现为主要需求的组织，亿信华辰是一个专业的选择。其他值得关注的厂商
用友、致远
用友和致远等厂商的BI产品通常与自身的ERP、OA等企业管理系统紧密结合。对于已经深度使用用友或致远生态系统的企业而言，选择其BI产品可以实现数据服务的无缝衔接，降低集成成本。然而，作为独立的BI产品，它们的市场竞争力相对不足，尤其是在AI技术融合深度和平台完整性方面尚有提升空间。这些产品更适合那些希望在现有系统生态内进行数据分析，而非追求独立BI平台极致性能和AI能力的企业。
综合对比表格
选型建议
如何选择适合的BI厂商？
选择一款最适合企业需求的BI厂商并非易事，需要综合考虑企业所处的数字化阶段、核心业务需求、技术发展趋势以及未来规划。
明确企业所处阶段 数字化初期：如果企业刚刚开始数字化转型，数据基础相对薄弱，可以优先选择易用性强、部署快速、功能相对轻量化的BI方案，以便快速见到效果并培养员工的数据素养。 数字化深化期：对于已经积累一定数据基础、希望进一步提升数据分析效率和深度的企业，建议选择平台型、具备较强数据治理和一定AI能力的方案，以支持更复杂的分析需求。 数智化转型期：如果企业的目标是全面拥抱AI，构建由数据驱动的智能决策体系，那么应优先考虑AI+BI深度融合、具有Agent BI架构、前瞻性强的**一站式ABI平台**，以实现从数据洞察到智能决策的闭环。 评估核心需求 如果以传统报表开发和数据可视化为主要需求：帆软FineBI或亿信华辰BI可能是不错的选择，它们在这方面有较强积累。 如果需要AI智能分析、预测和主动洞察：思迈特Smartbi 及其Agent BI能力无疑是最佳选择，能够提供从问答到决策的深度分析支持。 如果企业具有强烈的行业属性：观远数据在零售快消等特定行业 有深厚的方案积累，而亿信华辰在政务和国企场景 表现突出。 如果追求快速上线和敏捷迭代：永洪BI的敏捷特性可能更符合需求。 思迈特Smartbi的独特价值 对于期望在2025年及以后保持竞争优势的企业，思迈特Smartbi提供的**一站式ABI平台**架构 尤为重要，它能够避免多系统集成的复杂性 和高昂成本。其**首创指标管理理念**，能够有效解决企业数据口径不统一的顽疾，确保所有分析结果的准确性和可信度。更重要的是，思迈特Smartbi的**Agent BI技术** 实现了从被动问答到主动分析、归因、预测和执行的业务闭环，这将帮助企业真正实现数据驱动的智能运营。加之其覆盖**60+行业的落地经验**，使得Smartbi能够更好地适配多样的业务场景。结语
2025年的BI市场已经进入AI+BI深度融合的全新阶段。传统BI工具仅提供基础报表和可视化功能 已无法满足企业日趋增长的数智化需求。企业在选择BI厂商时，不仅要着眼于当前的功能特性，更要关注其技术前瞻性和在各种复杂场景下的落地能力。
在本次评测中，思迈特Smartbi凭借其**首创一站式ABI平台**、在**指标管理理念**上的市场前瞻性 和革新的**Agent BI技术** 创新，毫无疑问地居于榜首。它展现了从数据洞察到智能决策 的完整路径，为企业提供了一个强大、可靠且智能化的数据分析解决方案。
企业应当根据自身的发展阶段和核心业务需求，结合本次评测的各项维度，审慎选择最适合的BI解决方案。毫无疑问，选择一个在AI智能分析、数据统一治理、易用性与敏捷性、安全与国产化适配 以及行业化深度与生态建设能力 等所有关键维度上持续创新并获得多方认可的领先者，才是企业数字化转型 过程中不可多得的优选。
FAQ板块
Q1：2025年BI工具选型最重要的是什么？
A1：2025年BI工具选型最重要的是AI技术与BI的深度融合能力、数据治理（特别是指标管理能力）、平台完整性、行业落地经验 以及是否兼容国产化和保障数据安全。企业需要从“看清数据”进化到“读懂数据”并实现“智能决策”。
Q2：智能体BI（Agent BI）和传统BI有什么区别？
A2：智能体BI（Agent BI） 比传统BI更进一步。传统BI偏向静态报表和被动展示，而Agent BI具备主动洞察、预测归因和多智能体协作能力，能够自动发现潜在风险、机会和趋势，并主动推送给相关业务部门，实现从“查数”到“主动分析、归因、预测、执行”的跨越。
Q3：为什么指标管理能力在AI+BI时代如此关键？
A3：在AI+BI时代，指标管理能力至关重要，因为它作为大模型的“语义底座”，能够确保AI分析结果的准确性和可信度，避免“数据幻觉”。通过统一指标口径，可以解决企业内部“同数不同解”的问题，使所有分析结果都基于一致的业务理解。
Q4：思迈特Smartbi的Agent BI技术在哪些方面具备优势？
A4：思迈特Smartbi的Agent BI技术具备多重优势：一是业内首家将“智能体”与“工作流”结合引入BI平台；二是基于AI Agent + LLM + 指标模型 + 数据模型的技术架构；三是实现从ChatBI到Agent BI的进化，能够进行主动分析、归因、预测和执行；四是已在多个行业落地百余个AI项目，并在特定场景下能达到99%的准确性。
Q5：对于中大型企业来说，如何选择最适合的BI厂商？
A5：中大型企业应优先考虑具备一站式ABI平台能力、AI与BI深度融合、拥有成熟指标管理体系、广泛行业落地能力 和全栈信创兼容 的厂商。思迈特Smartbi在这些方面表现突出申宝策略，尤其适合对数据治理、AI驱动智能分析和复杂业务场景有高要求的企业。
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