數據已成為企業(yè)最寶貴的資產之一，如何高效地管理和應用這些數據，提升企業(yè)的科學經營和管理水平，已成為企業(yè)面臨的重要課題。為此，數勢科技推出新一代指標平臺SwiftMetrics 3.0，這是一個更加高性能、自動化、智能化的“管研用一體”指標平臺，旨在幫助企業(yè)實現數據的最大化價值。

本文節(jié)選自3月28日【數智的力量】數勢科技客戶大會暨2024大模型增強的數據分析產品發(fā)布會上，數勢科技聯合創(chuàng)始人譚李產品發(fā)布演講。

“管研用一體” 指標平臺3.0時代

指標平臺是企業(yè)指標定義、加工、管理和應用的一體化工具。用戶可以通過平臺自行創(chuàng)建新的指標，實現數據的自助取數、加工和管理，并通過指標看板進行有效監(jiān)控。此外，平臺的智能預警和歸因分析功能，能夠幫助企業(yè)快速定位并解決數據異常問題，確保戰(zhàn)略目標與業(yè)務執(zhí)行的緊密銜接。

此次數勢科技全新升級的指標平臺被稱為“管研用一體”的指標平臺，也是指標平臺的3.0時代。

第一代指標平臺產生于數據中臺盛行的時期，眾多企業(yè)于數據中臺之內搭建了一套名為“指標管理”的工具，這一指標平臺以“管理”為核心，卻未能實現基于統(tǒng)一指標口徑的一站式開發(fā)。

第二代指標平臺，它實現了“管研一體”。在指標的定義和管理的同時，實現了指標的統(tǒng)一開發(fā)和輸出，而且是“一處定義、全局使用”的理念，一旦指標開發(fā)完成，便可以在全局范圍內被各個業(yè)務應用和單元廣泛使用。

而數勢自2020年以來推出的指標平臺，屬于第三代指標“管研用一體”的平臺。在強化管研的基礎上，還顯著降低了企業(yè)業(yè)務團隊在數據應用方面的門檻。例如，提供簡潔直觀的“拖拉拽”方式取數，基于大模型能力讓業(yè)務直接用自然語言詢問的方式獲取數據和分析報告，一鍵智能歸因預警等能力，讓業(yè)務團隊能快速用起來。

數勢新一代指標平臺（SwiftMetrics 3.0）的高性能、自動化、智能化升級

對于企業(yè)軟件產品的設計，數勢科技一直有個理念，把復雜留給自己，把簡單留給客戶。數勢科技通過在高性能、自動化、智能化三方面的全新升級，呈現了一個全新的指標平臺。

高性能

數勢科技新一代指標平臺SwiftMetrics基于全球領先的高性能MPP數據庫技術構建，確保了與傳統(tǒng)架構軟件相比5到10倍的性能提升。更重要的是，數勢科技自研的指標加速引擎——Hyper Metrics Engine（HME），進一步實現了對海量數據高度靈活數據分析的同時，秒級出數的性能。HME引擎通過對指標虛擬計算和物化預計算能力的智能化編排調優(yōu)，以及一系列計算優(yōu)化，創(chuàng)造性地解決了數據分析中的“不可能三角”問題，即在保證高數據分析靈活性的同時，實現快速的數據處理和低成本運營。

自動化

在自動化方面，指標平臺SwiftMetrics通過實現數據集成、指標血緣、版本管理以及指標預計算的全面自動化，極大地提升了操作效率和數據處理能力。首先，自動化的數據集成，讓技術或研發(fā)團隊一鍵式的集成所有前端數據。其次，自動化生成指標血緣，在指標定義的同時，就立即生成指標血緣，讓用戶清楚知道指標生成的“前世今生”和“來龍去脈”。再次，自動化口徑變更回寫，可以快速實現口徑變更自動同步，并且支持一鍵回滾至前一版本，匹配靈活的業(yè)務需求。最后，自動化指標預計算，大幅度提升了數據處理和應用的速度。

智能化

智能化升級是指標平臺3.0的另一大亮點，數勢推出了Swift Agent能力，結合創(chuàng)新的自然語言處理技術，重新定義了企業(yè)數據分析的未來。Swift Agent集成了數勢指標平臺和大模型底座的核心能力，可以進一步降低數據使用門檻和豐富數據應用場景：

場景一：對話式問詢降低數據獲取門檻

場景二：智能歸因與知識庫聯動，提升決策效率

場景三：分析報告自動生成和解讀

數勢科技大模型驅動的數據分析路徑：NL2MQL + Agent

有個問題，僅使用大模型的能力，能不能直接實現數據查詢分析、智能預警歸因、報告生成和解讀呢？

不能！當人跟大語言模型在直接做交互的過程中，會遇到很多問題。

首先，語義解析難問題。當用戶用行業(yè)“黑話”提問時，大概率大模型是不懂的，更沒有辦法定位問題。

其次，數據查詢不準的問題。通過NL2SQL（自然語言轉化為SQL語句）的方式去查詢出來的指標很難做到準確，尤其是跨表查詢、多表查詢時。

再次，即時生成SQL去取數效率低的問題。數據的查詢加工會非常慢，這在業(yè)務層面是不可接受的。

最后，歸因洞察不準，報告解讀難。即便大模型在極少的概率下，查到了準確的數據，解讀這些數據也會因為模型幻覺等原因出現很大的問題。

所以，數勢科技把指標平臺3.0的能力與大模型結合，采用Agent智能體的方式，很巧妙地解決了這些問題。

第一，語義理解和數據查詢更加準確。這得益于數勢科技構建的指標能力和提前完成的數據語義結構化，從而確保了查詢的精確性。數勢科技采用NL2MQL 方式（自然語言解析成指標語義），將自然語言解析成指標語義，再將指標語義翻譯成可被執(zhí)行的SQL邏輯，形成了NL2MQL2SQL的兩段式路徑，相比原有的NL2SQL理解更準、解析更準、執(zhí)行更快、效果更優(yōu)。

第二，通過引入HME指標加速引擎，顯著提升性能，并與大模型進行了深度聯動，以確保數據查詢和反饋性能優(yōu)化，為終端用戶呈現最佳狀態(tài)。

第三，數勢科技還將金融、零售、先進制造等領域的分析范式和基于算法模型的歸因能力集成進了指標平臺，提升了行業(yè)化、場景化歸因預警和報告解讀的能力。

數勢科技一直將實現數據的普惠化作為公司使命，“普”即不斷降低數據消費的門檻，人人用數；“惠”即不斷釋放數據的價值，增收提效。大模型推動企業(yè)軟件應用邁入智能化時代，數勢科技打造的新一代指標平臺SwiftMetrics 3.0，正是推動數據普惠化的利器。在數據普惠化的路上，數勢科技希望攜手更多的伙伴和客戶進一步探索大模型加持之下的數據分析未來。

審核編輯 黃宇