Data Agent 正加速落地企业数据分析与经营决策场景。行业关注点正在发生转变：相比基础的自然语言查数能力，当下企业更看重产品能否读懂真实业务诉求、支撑复杂分析输出、保障结果可信，最终真正嵌入业务流程形成实用价值。

IDC 近期发布《IDC MarketScape: 中国 Data Agent 2026 年厂商评估》，从产品技术、客户服务、行业落地、市场表现及长期战略多维度，对国内 Data Agent 赛道厂商开展综合评估。思迈特成功入选 “主要厂商” 阵营；从象限分布来看，思迈特处于主要厂商象限上沿，在能力维度位列该组别首位，接近领导者象限边界。

当前赛道参与者涵盖大模型厂商、云厂商、大数据平台及数据治理服务商。和同行不同的是，思迈特的核心竞争力并不聚焦自研大模型，而是依托长期 BI 积淀打造专业化 Data Agent 能力。在本次 IDC 评估中，思迈特也是唯一被明确标注以强大 BI 能力为底座的厂商。

成熟的数据模型、标准化指标体系、深耕多年的行业 Know-how 与企业级落地交付能力，构筑起其在 Data Agent 赛道的核心壁垒。随着大模型基础能力逐步趋同，能否深度理解企业数据链路与经营决策逻辑，将成为决定 Data Agent 规模化业务落地、产出可信分析价值的关键。

 

01 Data Agent，开始进入综合能力竞争

IDC这次评估报告覆盖数据管理、数据治理与数据分析全链路，包括5大能力域、15类能力指标，以及3大战略域、9类战略指标。厂商不仅需要提交能力证明，还需要结合产品实测与客户访谈进行验证。按照这一评价方式，Data Agent需要被放回完整的企业数据环境中考察，而不是只看一个Demo能不能回答几个问题。

这也更接近企业真实的使用场景。企业里的数据从来不是一张已经整理好的平面表格：同一个“收入”，可能因为组织、时间、业务范围不同存在不同统计口径；不同部门有不同的数据权限；一个经营问题背后，往往还牵涉多个数据源、多个指标以及连续的分析过程。

所以，Data Agent进入企业之后，很快就会遇到一系列具体问题：能不能理解企业自己的指标，能不能沿用已有的数据模型和权限体系，一个问题问下去之后能不能继续分析原因，最后的结果又能不能进入报表、报告和业务流程。

从这个角度看，IDC此次把数据管理、治理、分析和Agent能力放到同一个评价体系中，也释放出一个很清晰的信号：Data Agent的竞争，正在从“有没有Agent”进入综合能力竞争。

 

02 为什么思迈特过去的BI积累，正在转化为Agent优势？

对BI厂商来说，Agent并不是在原有产品里增加一个自然语言入口那么简单。

企业过去多年已经建设了大量数据模型、指标体系、报表、驾驶舱和权限规则。Data Agent要进入这些企业，首先要理解并接住这些已有资产，而不是要求企业围绕AI重新建设一套数据体系。

这件事与BI长期解决的问题高度相关。

过去做BI，首先要解决“数据怎么算、指标口径怎么统一、不同角色可以看什么”；到了Agent时代，这些问题没有消失，只是企业使用数据的入口正在发生变化。指标口径没有统一，大模型回答得再流畅，也可能出现同一个问题不同答案；权限体系接不住，Agent能力越强，企业反而越难放心使用；缺少稳定的数据模型和分析体系，所谓智能问数也很容易停留在简单查询。

但“做过BI”本身，并不会自动转化为Agent能力。真正的门槛，是能否把既有的数据模型、指标体系、权限规则和分析能力，重新组织成Agent可以理解、调用和执行的能力。

 

03 IDC认可的领先，具体落在哪里

此次评估中，IDC对思迈特给出了一个非常明确的判断：

“思迈特白泽V5在数据分析与洞察领域，已经处于领先地位。”IDC同时指出，思迈特以强大的BI能力为底座，在数据分析及洞察方面表现优于单一大模型产品。这基本点出了白泽V5与单纯大模型产品之间的差异。

企业使用Data Agent，很少会停在“销售额是多少”。更多时候，业务会继续追问：为什么下降、问题出现在哪个区域、究竟由销量、价格还是产品结构导致，以及这种异常相比过去发生了什么变化。当问题进入这一层，Agent面对的就不再是一次问答，而是一段完整的分析过程。

白泽V5目前形成的核心路径，是统一指标模型 × 多智能体协同。统一指标模型先解决企业分析中的定义、口径和业务语义，让Agent知道企业所说的“收入”“客户数”“库存周转”等指标究竟意味着什么；在此基础上，多智能体协同进一步完成任务拆解、数据调用和分析过程。

目前，白泽V5已经覆盖自然语言查数、智能归因、多源融合、智能仪表盘、报告生成、智能填表等六类任务。从查询一个数字，到继续分析原因，再到形成报告或进入业务流程，Agent开始承担更完整的数据任务。

这条路径并不追求重新建立一套与企业现有系统割裂的AI能力，而是让AI工作在企业已经形成的数据、指标和分析体系之上。

这也是思迈特从BI走向Data Agent的核心延续：底层数据基础没有被推翻，而是开始被Agent重新调用。

 

04 从BI赛道，到Data Agent综合竞争

从IDC此次MarketScape象限位置来看，思迈特进入“主要厂商”区域，并触及“领导者”区域。这是思迈特第一次以Data Agent厂商身份进入IDC的综合竞争体系。

过去，市场更多从BI、ABI和数据分析的角度认识思迈特。现在，当评价范围扩大到数据管理、治理、分析和Agent综合能力之后，长期积累的数据分析能力依然构成了思迈特进入新赛道的重要竞争力。

AI改变了企业使用数据的方式，却没有绕开指标、模型、权限和业务语义这些基础问题。Data Agent进入生产环境后，比拼的也不再只是“能不能一句话问数”，而是能不能理解企业现有的数据体系，完成从查询、分析到结果交付的一整段任务。

从BI，到Agent BI，再到Data Agent综合竞争，产品形态在变化，但思迈特持续解决的仍然是同一个问题：如何帮助企业更可信、更高效地依托数据开展经营决策。

据了解，后续白泽产品也将延续这一思路，让智能 Agent 深度适配企业存量数据、指标资产与业务体系，承接更多真实数据工作，更深地融入企业日常经营与决策流程。