在数字化转型加速推进的当下，企业对数据分析的需求不再局限于专业分析师的 “专属领域”，业务人员自主获取数据洞察、快速响应决策需求成为新趋势。阿里云 Quick BI 推出的智能小 Q 模块，正是瞄准这一痛点，集成多种大模型与 Agent 能力，将传统繁琐的数据分析流程升级为 “自然语言交互 + 自动化智能处理” 的新模式，重新定义了 BI 工具的使用体验。
智能小 Q：四大核心 Agent，覆盖数据分析全链路
智能小 Q 的核心价值，在于通过小 Q 问数 Agent、小 Q 解读 Agent、小 Q 报告 Agent、小 Q 搭建 Agent四大模块，构建从 “数据获取” 到 “报告输出” 的全流程智能化解决方案。值得注意的是，这四大 Agent 均为增值服务，需额外购买，且仅支持 Quick BI 高级版与专业版，个人版暂不支持；其中小 Q 报告 Agent 当前处于邀请测试阶段，新用户可通过免费试用体验，老用户需提交申请表单审核开通。
小 Q 问数 Agent：自然语言交互，实现 “数据即问即答”
传统取数往往需要业务人员提需求、分析师写 SQL，流程长、响应慢，而小 Q 问数 Agent 彻底打破这一壁垒 —— 用户只需通过 PC 端或移动端的对话界面，用日常语言提问（如 “2025 年 2 月第一周的客户拜访量同比增长多少？”），即可直接获取数据结果，还能通过多轮对话深入追问，查看历史交互记录。
其应用场景精准匹配业务痛点：
快速取数：面对领导临时的问数需求，无需等待分析师，自主提问即可秒级获取数据，释放团队取数压力；异常洞察：自动识别报表或数据文件中的异常数据（如月度利润骤降），并下钻定位异常来源（如某区域客户订单减少）；波动归因：对比不同时间周期的指标波动（如季度销售额环比下降），从产品、区域、客户等多视角分析原因，明确可落地的行动方向。
小 Q 解读 Agent：深掘仪表板价值，让数据 “说话”
很多时候，业务人员能看到报表上的数字，却难以理解数字背后的业务逻辑 —— 小 Q 解读 Agent 则通过大模型能力，为仪表板数据提供 “深度解读”。无论是销售部门分析年度销售数据，还是运营团队复盘周度活动效果，只需一键触发智能解读，即可获得指标趋势、关键变化、潜在问题的结构化分析；若需更细致的洞察，还能针对单个或多个图表展开专项解读，让数据从 “冰冷数字” 变为 “有价值的业务建议”。
例如，销售主管查看 “2025 年 1 月拜访记录仪表板” 时，小 Q 解读 Agent 不仅能总结拜访总量、回访率等核心指标，还能自动标注 “高价值客户拜访频次不足”“某区域回访延迟率超 20%” 等关键问题，为后续工作提供明确指引。
小 Q 报告 Agent：告别 “人肉找数 + 手工排版”，自动化生成专业报告
制作周报、月报、经营分析报告，曾是不少业务人员的 “负担”—— 需从多个数据源提取数据、手工计算分析、截图排版，耗时且易出错。小 Q 报告 Agent 将这一流程彻底自动化，支持生成可在线编辑的分析文档，无论是周期性常规报告，还是临时需求的专项报告，都能实现 “智能取数 + 自动化洞察 + 动态数据更新”。
典型场景包括：
活动营销：618 促销方案策划时，自动调取上季度促销活动的成交数据、用户转化率、投入产出比，生成对比分析报告，为方案优化提供依据；经营分析：财务人员每月无需手动整理数据，系统自动生成月度经营分析报告，突出核心财务指标（如营收、成本、利润率）的变化，让决策层快速抓住关键信息；客户拜访：销售人员拜访前，系统自动复盘客户历史合作数据、需求痛点、风险点，生成拜访报告，助力制定精准沟通策略。
小 Q 搭建 Agent：零代码快速搭报表，兼顾效率与颜值
报表搭建往往需要掌握可视化配置、条件格式设置等技能，对非技术人员门槛较高。小 Q 搭建 Agent 通过 “一键生成 + 对话式配置”，让报表搭建变得简单：选择数据集后，系统可自动生成符合业务逻辑的报表；若需调整，只需说一句 “添加月度同比数据”“给销售额最高值标红”，即可完成复杂操作；还支持 “一键智能美化”，结合企业品牌 Logo 定制报表风格，实现 “秒级完成上千项配置”，既高效又能保证企业视觉统一性。
对于市场运营人员而言，无需学习可视化工具，就能快速搭建 “月度活动效果报表”；财务团队也能自主制作 “部门费用监控报表”，真正实现 “报表搭建自由”。
三大核心优势：准确性、成熟度、灵活性兼具
智能小 Q 之所以能颠覆传统 BI 体验，背后依托三大关键支撑，确保服务稳定、可靠、适配不同企业需求。
高准确性：技术 + 数据双驱动，确保分析结果可靠
为避免 “AI 分析出错” 的核心痛点，智能小 Q 从技术与数据两方面筑牢壁垒：
技术层面：基于通义大模型，叠加意图理解、Query 改写、多步规划等核心技术，兼容数十种数据库方言与复杂 BI 分析（如 LOD 计算、高级可视化），还能将复杂 SQL 转化为简单抽象 SQL，降低技术门槛；数据层面：通过 100 万 + 专项训练语料、多任务混合训练（兼顾任务相关性与差异性）、企业术语与专有名词优化，结合知识库 RAG 技术，让模型深刻理解业务场景；同时内置质量评估机制，无论部署在何种环境，都能输出稳定结果。
高成熟度：企业级服务积淀，经得住市场考验
智能小 Q 并非 “实验室产品”，而是基于 Quick BI 十五年服务万家客户的经验打磨而成：
落地能力：四大 Agent 技能开箱即用，已服务万级用户，覆盖电力、能源、汽车、金融、食品等多个行业，形成丰富的实践案例；安全与合规：构建立体化数据安全管控体系，符合企业级数据使用规范；权威认可：作为国内唯一连续六年入选 Gartner ABI 魔力象限的挑战者，首批通过信通院 “大模型驱动的智能分析专项评测”，产品成熟度与领先性有明确背书。
此外，智能小 Q 还具备高度开放的集成能力，支持系统嵌入、接口开放，甚至允许企业接入 Dify、百炼等外部模型，自定义专属 AI 分析助手，适配不同行业的个性化需求。
高灵活性：按需选择，适配不同企业场景
不同企业的 IT 环境、模型偏好、功能需求存在差异，智能小 Q 通过 “三灵活” 满足多样化需求：
部署环境灵活：支持客户自行提供服务器部署，也可由智能小 Q 运维团队代部署及运维；大模型选择灵活：可选用内置的通义千问、DeepSeek 等模型，也能接入企业自有模型；功能选择灵活：企业可根据需求单独购买某一 Agent（如仅需快速取数则购买小 Q 问数 Agent，其同时包含小 Q 解读 Agent 能力），避免资源浪费。
