PRODUCT OVERVIEW 2026

用数据驱动每一个
业务决策

智数不是又一个 BI 工具。从接入数据、定义业务蓝图、统一指标口径、生成报表、组装看板,到指标异常时 AI Agent 自动触发跨部门智能行动——指标是中枢,蓝图是来源,行动是归宿。

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6
步闭环流程
16
AI Skills
3
产品视角
5
交付阶段
Architecture
产品架构全景图
五层架构,自顶向下(战略→蓝图→指标)与自底向上(数据→理解→指标)在指标中枢交汇,Agent 编排 Skills 驱动智能行动。
USER ACCESS
SAAS PLATFORM
CORE APPLICATION
AGENT SKILL LAYER
INFRASTRUCTURE
💼
管理层
👤
业务用户
📊
数据分析师
租户管理员
🌐
平台管理员
🔒 身份认证
🏢 多租户隔离
💳 套餐计费
🔐 权限管理
🛡 数据安全
🌐 全球化
📈 平台监控
数据源
🗃 MySQL
🗃 PostgreSQL
🗃 ClickHouse
🗃 Oracle
🗃 SQL Server
📄 Excel / CSV
▼ 自底向上:数据驱动
DATA
① 接入数据
DATA
③ 理解数据
元数据推断
数据建模 · 质量评分
▲ 自顶向下:业务驱动
STRATEGY
🎯 公司战略
BLUEPRINT
🗺 业务蓝图
◎ 指标中枢
连接上下 · 驱动左右
⭐ 两个视角在此交汇
OUTPUT
④ 生成报表
拖拽报表
SQL 报表
AI 对话报表
OUTPUT
⑤ 组装看板
ACTION
⑥ 驱动行动
🔔 指标告警
🎯 事件中心
👥 协同任务
通知 & 集成
💬 飞书
💬 钉钉
💬 企业微信
📧 邮件
📋 闭环追踪
📝 协同复盘
🤖 Agent 编排中心任务理解 → Skill 选择 → 执行 → 评估
数据类 Skills
MODE: AUTO
• SQL Skill (NL→SQL)
• BI Skill (多维分析)
• 预测 Skill (时序)
• 用户画像 Skill
运营类 Skills
MODE: COLLABORATIVE
• 活动生成 Skill
• 文案生成 Skill
• 用户分群 Skill
• 召回策略 Skill
风控类 Skills
MODE: APPROVAL
• 异常检测 Skill
• 欺诈识别 Skill
• AML Skill
• 风险评分 Skill
执行类 Skills
MODE: APPROVAL
• CRM 操作 Skill
• 推送发送 Skill
• 营销配置 Skill
• A/B 实验 Skill
▶ 自主执行
Agent 直接执行
▶ 人机协同
人工确认后执行
▶ 审批执行
多级审批后执行
⚙ Skill 执行环境
参数填充 → 沙箱执行 → 结果评估 → 经验沉淀
🏫 Marketplace
能力市场
MCP 连接器
🔌 CRM API
🔌 推送平台
🔌 营销中台
🔌 风控系统
🏭 GEP 进化引擎
Skill 生存经济学 · 适者生存
🌱
📌
🔴
👥 种群竞争
多变体同时竞争
📚 经验传承
跨租户知识共享
TECH STACK
Python
PrefectHQ
ClickHouse
OLAP
LangGraph
AI 编排
RAG
知识检索
⚠ 安全护栏
• 预算硬上限 · 繁殖需审批
• 淘汰缓冲 3 天 · 风险熔断
• 种群上限 5 · 人工兜底
身份认证 · 权限控制 租户上下文 制定战略 拆解 定义指标需求 解析数据 落地指标公式 指标查询 指标展示 告警触发 通知推送 AI 能力增强 行动调用 Agent 分派 Skills MCP API 调用 执行经验 → 进化优化
自顶向下(战略→蓝图→指标) 自底向上(数据→理解→指标) 通知/行动 Agent/Skill/MCP AI 能力增强
Core Value
核心价值主张

指标即中枢

指标不是子功能,而是贯穿全链路的核心。定义一次,报表复用、看板展示、告警监控、行动触发全部基于同一套指标体系。

全链路闭环

不只是看数据,而是从数据到行动的完整链路。异常检测到跨部门协同响应,最终实现指标恢复与复盘沉淀。

AI 降低门槛

不会 SQL 也能问数据做分析。AI 元数据推断、自然语言报表、智能异常检测,让业务用户 5 分钟问出第一个数。

灵活适配

不同公司、不同组织架构、不同数据库,都能用。行业模板包一键导入,SaaS 多租户架构保障数据隔离。

智能行动

Agent Skill Layer 让 AI 不只告诉你出了什么问题,而是直接帮你解决——自动分析根因、生成方案、执行营销活动。

🔒

口径统一

一个指标一个定义,改一处全局生效。终结"销售额三个部门三种算法"的混乱局面。AI 做了什么用户看得到,SQL 透明展示。

Target Users
目标用户角色
智数服务于企业内不同角色,从管理层到业务用户,每个人都能找到自己的使用场景。
平台管理员
SaaS 运营方
管理租户、查看营收、处理工单
关心续费率和系统稳定性
租户管理员
客户公司 IT / 数据负责人
接数据源、配权限、维护指标
关心数据准确性和系统可用
数据分析师
专业分析人员
建报表、做深度分析、调指标
关心分析效率和灵活性
业务用户
销售 / 运营 / 市场
看看板、查数据、AI 问数
关心快速拿到想要的数
管理层
部门主管 / VP / CEO
看仪表盘、做决策
关心关键指标一目了然
Three Perspectives
三个视角,在指标上交汇
智数的产品设计有三个视角。它们不是非此即彼,而是同时存在、互相补充,最终在"指标"这个中枢上交汇。
TOP-DOWN
自顶向下
"我的业务需要什么数据?"
  • 公司战略与目标
  • 业务蓝图定义
  • 北极星指标 & KPI 拆解
  • 指标需求提出
  • 数据需求反向驱动
使用者:业务负责人、管理层
BOTTOM-UP
自底向上
"我的数据能支撑什么分析?"
  • 数据源接入
  • 元数据治理 & 标注
  • 维度 / 事实建模
  • 指标定义落地
  • 报表 → 看板 → 行动
使用者:数据团队、分析师
HORIZONTAL
横向协同
"指标异常了,哪些部门要一起动?"
  • 指标异常触发事件
  • 事件中心统一调度
  • 协同任务自动创建
  • 闭环追踪效果验证
  • 协同复盘经验沉淀
使用者:跨部门协作团队
◎ 指标中枢 — 连接上下,驱动左右
Six-Step Closed Loop
六步闭环
从数据原料到业务语义,从可视化展示到驱动行动,层层递进,形成以指标为中枢的完整闭环。
01
接入数据
连接 MySQL、PostgreSQL、ClickHouse 等 12+ 种数据源,Excel 上传,SSH 隧道支持
指标的"原料"从这里来
02
业务蓝图
定义业务流程、北极星指标、数据流向、业务规则,从全局出发规划指标体系
规划指标 — 自顶向下起点
03
理解数据
元数据治理,维度 / 事实建模,指标定义落地。AI 自动推断 80% 字段含义
定义指标 — 上下交汇点
04
生成报表
三条路:拖拽式报表(分析师)、SQL 报表(技术)、AI 对话报表(所有人)
使用指标 — 报表即指标值
05
组装看板
拖拽式仪表盘编辑器,角色看板模板一键生成,订阅推送到飞书/钉钉
展示指标 — 盯住关键指标
06
驱动行动
指标异常 → 事件中心触发 → 协同任务拆解 → 闭环追踪验证 → 复盘沉淀
监控指标 — 横向协同触发器
↻ Agent Skill Layer 贯穿全链路,让每一步更智能
Agent Skill Layer
AI 能力市场 — 16 个 Skills
Agent Skill Layer 不是六步闭环的第七步,而是一个贯穿全链路的 AI 能力增强层。从"数据驱动行动"升级为"数据驱动智能行动"。
数据类 Skills
MODE: 自主执行 (AUTO)
• SQL Skill — 自然语言 → SQL → 图表
• BI Skill — 多维分析、下钻、归因
• 预测 Skill — 时序预测、目标达成概率
• 用户画像 Skill — 自动分层和标签
运营类 Skills
MODE: 人机协同 (COLLABORATIVE)
• 活动生成 — AI 生成营销活动方案
• 文案生成 — 多版本营销文案
• 用户分群 — 智能行为分群
• 召回策略 — 流失用户个性化召回
风控类 Skills
MODE: 审批执行 (APPROVAL)
• 异常检测 — AI 智能异常识别
• 欺诈识别 — 交易欺诈行为分析
• AML — 反洗钱资金流监控
• 风险评分 — 实时风险评分模型
执行类 Skills
MODE: 审批执行 (APPROVAL)
• CRM 操作 — 批量客户管理
• 推送发送 — 多渠道用户触达
• 营销配置 — 优惠券/折扣配置
• A/B 实验 — 自动实验管理

执行运行时 — Skill Runtime

Agent 编排引擎:任务理解 → Skill 选择 → 参数填充 → 执行/审批 → 结果评估 → 经验沉淀
自主执行
Agent 直接执行
结果直接返回
适用:数据类
人机协同
Agent 生成方案
人工确认后执行
适用:运营类
审批执行
Agent 生成方案
多级审批后执行
适用:风控/执行

基础设施层

MCP 连接器

CRM API、推送平台、营销平台、风控系统、飞书/钉钉集成。

GEP 进化引擎

执行经验沉淀、成功案例留存、策略自动优化、跨租户经验共享。

Skill Registry

注册/发现/版本管理。元数据、依赖、权限配置、健康监控。

GEP Evolution Engine
Skill 生存经济学 — 适者生存
受 Automaton/Conway 框架启发,Skill 不是静态工具,而是必须用业务产出证明自身价值的生命体。ROI 不达标的 Skill 会被自动降级或淘汰。
创建/安装
分配预算
设定 KPI
执行任务
消耗预算
产生产出
计算 ROI
成本 vs 产出
归因分析
进化决策
繁殖/存活
降级/淘汰
🌱
繁殖 Thrive
ROI > 200% 连续 3 期
增加预算 → 克隆变体 → 推荐给同行业租户
📌
存活 Survive
ROI 50% ~ 200%
维持现状 → 持续优化 → 定期评估
🔴
降级 Decline
ROI < 50% 或连续 2 期下降
减少预算 → 限制调用 → 通知管理员
淘汰 Kill
ROI < 0% 连续 3 期
自动下线 → 保留经验 → 墓碑记录
🏭 种群竞争机制 — Agent Population

同类 Skill 的多个变体同时竞争。表现最好的繁殖扩张,最差的被淘汰释放预算。

变体 A · 限时折扣
1,200%
ROI · 🌱 繁殖
变体 B · 满减优惠
450%
ROI · 📌 存活
变体 C · 专属客服
180%
ROI · 📌 存活
选择 Selection 复制 Replication 变异 Mutation 淘汰 Elimination 迁移 Migration
⚠ 安全护栏预算硬上限 · 繁殖审批 · 淘汰缓冲期 3 天
⚡ 风险熔断API 错误率 > 5% 立即熔断,不等 ROI 评估
👮 人工兜底种群上限 5 个变体 · 执行类淘汰需人工确认
Roadmap
产品路线图 — 5 个阶段 · 15 个月
从 MVP 到企业级能力,渐进式交付,每个阶段有明确的核心验证指标。
PHASE 1
3 个月
MVP — 数据到报表
跑通"接入数据 → 元数据 → 指标 → 报表"核心链路
多租户基座数据源接入元数据管理 AI 推断元数据 数据质量评分 维度/事实建模AI 对话报表简单看板
验证: 15 分钟问出第一个数 · AI 准确率 ≥ 80%
PHASE 2
3 个月
蓝图 + 看板
建立全局视野和日常使用习惯
行业模板包 业务蓝图拖拽报表完整仪表盘 看板模板 看板订阅推送SQL 报表中英文 UI
验证: 模板使用率 ≥ 60% · 仪表盘 ≥ 3 个/租户 · 订阅率 ≥ 50%
PHASE 3
3 个月
驱动行动 · 协同闭环
指标异常自动触发跨部门协同行动
指标告警 飞书/钉钉集成 事件中心协同任务闭环追踪 协同复盘流程配置行列级权限
验证: 告警→IM ≤ 1 分钟 · 闭环率 ≥ 70% · 协同响应 ≤ 30 分钟
PHASE 4
3 个月
Agent Skill Layer
从"数据驱动行动"升级为"数据驱动智能行动"
Skill Runtime SQL/BI/预测/画像 活动/文案/分群/召回 异常检测/风险评分 Skill MarketplaceMCP 连接器 GEP 进化引擎
验证: Skill 安装率 ≥ 50% · 审批 < 5 分钟 · 自动化率 ≥ 30%
PHASE 5
3 个月
企业级能力
满足大客户的安全、合规、全球化需求
SSO 单点登录组织架构管理审计日志 全球化 (多语言/多时区/多币种)GDPR 合规 开放 API私有部署欺诈识别/AML
验证: 大客户 POC 通过率 · 合规审计通过
SaaS Platform
平台底座 — 商业化基石
多租户架构、分级权限、全球化、数据安全,这些虽然用户感知不强,却是 SaaS 平台可持续运营的核心能力。
🏢

多租户隔离

数据库级隔离,存储空间配额,资源独立管理。试用→激活→暂停→注销完整生命周期。

🔐

分级权限

角色级 → 数据源级 → 表级 → 行列级。五种角色:管理员、数据管理员、分析师、业务用户、查看者。

🌐

全球化

多语言(中/英/日)、多时区(UTC 存储 + 用户时区展示)、多币种(汇率自动更新)。

🛡

数据安全

TLS 传输加密、AES-256 存储加密、SQL 只读、敏感字段脱敏、全操作审计 180 天、IP 白名单。

免费版

3 用户 · 1 数据源
1 GB · 50 AI/月

专业版

20 用户 · 5 数据源
50 GB · 1K AI/月

企业版

不限用户 · 不限数据源
定制存储 · 不限 AI

Existing Baseline
现有系统基线
智数在两个已有系统基础上演进,继承核心能力并大幅扩展。
SQLBot
v1.6.0
自然语言 → SQL → 图表,支持 12+ 种数据库。NL2SQL 智能问数引擎,术语库与 SQL 示例库训练,上下文多轮对话。
→ 对应智数的 AI 对话报表 + SQL Skill
PythonFastAPILangChain LangGraphVue 3TypeScriptElement Plus
DataAnalysisByCC
v1.2
上传 Excel/文件 → AI Agent 自主分析 → HTML 报告输出。已有 Skill 体系(data-insight, procurement-insight, power-analytics)。
→ 对应智数的 AI 自助分析 + Skill 体系架构
Node.jsExpressClaude Agent SDK React 18TypeScriptWebSocket
Key Risks
关键风险与应对
配置致死HIGH
从接入到看板需要 2-4 周配置,Time to First Value 过长。
应对: AI 自动推断元数据(80%准确) + 行业模板包一键导入 + 渐进式引导
数据质量黑盒HIGH
客户数据"脏乱差",统一口径只会让错误更一致地错。
应对: 数据质量评分(完整/一致/时效/唯一/准确) + AI 字段推断 + 质量告警拦截
协同生态位尴尬MED-HIGH
企业已有飞书/钉钉,不愿迁移协作工具。
应对: 飞书/钉钉深度集成优先于内建,IM 待办双向同步,智数定位"数据+分析"
AI 准确率信任MEDIUM
用户不信任 AI 生成的 SQL 和分析结果。
应对: SQL 透明展示 + 指标绑定优先(减少幻觉) + 置信度标签 + 人工确认机制
Design Principles
关键设计原则

指标即中枢

连接上下(蓝图 ↔ 数据),驱动左右(跨部门协同)。定义一次,全局生效。

数据驱动行动

不是"看数据"的工具,而是"用数据驱动业务"的平台。指标异常自动触发流程。

零门槛入门

业务用户 5 分钟能问出第一个数。AI 推断元数据 + 行业模板 + 自然语言问数。

口径统一

一个指标一个定义,改一处全局生效。终结"三个部门三种算法"。

过程透明

AI 做了什么用户看得到。SQL 透明展示,置信度标签,结果可追溯可验证。

闭环思维

异常 → 响应 → 行动 → 恢复 → 复盘。每一环都有追踪和度量。

数据驱动智能行动

Agent Skill Layer 让行动从"通知人做事"升级为"AI 直接做事 + 人工审批"。

人机协同安全可控

三种执行模式匹配风险等级。低风险自主执行,高风险多级审批,安全护栏全面覆盖。

能力可组合

Skill 通过流程配置串联成自动化管道。MCP 连接器对接外部系统,GEP 引擎驱动持续进化。

Technology
技术栈概要
BACKEND
Python (PrefectHQ)
数据编排 · ETL 流程管理
DATABASE
ClickHouse
OLAP 分析 · 列式存储
AI ORCHESTRATION
LangGraph
Agent 编排 · 工作流
KNOWLEDGE
RAG
知识检索 · 语义搜索
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DataWise 前端完整源码
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SaaS 管理后台源码
Vue 3 + TypeScript

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