隨著數據在人工智能領域的重要性日益凸顯，如何將原始數據轉化為AI可用的"干凈"數據成為關鍵。衡石科技首席數據科學家陳家耀在接受專訪時指出，作為連接數據與AI的橋梁，商業智能（BI）系統正在經歷從傳統模式向Agentic BI的范式轉變。這種轉變不僅體現在技術架構上，更深刻影響著BI行業的生態格局。
在技術演進路徑上，陳家耀詳細闡釋了Agentic BI與ChatBI的本質差異。傳統ChatBI采用固定工作流模式，當用戶提出"華東事業部上周銷量"這類問題時，系統會機械地按照預設步驟選擇數據源、字段并執行SQL查詢。而Agentic BI引入了智能代理機制，能夠自主拆解"我的部門上周銷量如何"這類模糊問題，通過調用用戶身份接口確認部門歸屬，再精準查詢相關數據。這種動態流程設計使系統能處理更復雜的業務場景，顯著降低了用戶的問題表述門檻。
市場格局方面，衡石科技選擇的BI PaaS（平臺即服務）模式展現出獨特優勢。相較于標準BI工具和BI SaaS產品，BI PaaS通過開放架構允許企業定制專屬BI系統。陳家耀特別強調數據本地化的重要性："BI工具必須緊貼數據存儲位置，單獨的BI SaaS產品因數據遷移成本高企，市場需求實際非常有限。"這種認知促使衡石專注BI PaaS領域，成為國內為數不多的專業服務商。
面對云服務商的競爭，陳家耀認為獨立BI廠商的核心價值在于"云中立"特性。當企業數據分散在多個云平臺時，唯有保持技術中立的BI工具才能實現無縫兼容。這種獨立性不僅體現在技術層面，更反映在商業策略上——相比將BI作為云解決方案附庸的大廠，專業BI廠商需要更全面地考慮生存發展，這種壓力轉化為對客戶需求的敏捷響應能力。
在AI技術浪潮下，BI從業者的角色轉型成為行業焦點。陳家耀觀察到，五年前企業招聘分析師時側重技術工具掌握度，如今則更看重業務場景理解能力。"電商企業需要的是既懂行業指標體系，又能通過爆品分析指導運營的專業人才。"這種轉變與大模型的發展密切相關——通用知識訓練的大模型需要行業專家輸入精準的場景化知識，形成人機協作的新模式。
對于轉型陣痛，陳家耀持樂觀態度。他指出傳統分析師本身就具備行業基礎認知，轉型本質是知識結構的優化而非重建。雖然AI發展短期內會減少基礎崗位需求，但長遠來看將釋放人力從事更高價值的工作。這種判斷在衡石最新發布的HENGSHI SENSE 6.0中得到體現——通過Agentic BI架構，系統能自動處理80%的常規分析，讓分析師專注于20%的戰略性決策支持。
在商業化競爭層面，陳家耀認為開源BI產品帶來的挑戰更甚于傳統對手。雖然開源方案具有成本優勢，但商業化產品在迭代速度、服務保障和版本兼容性上表現更優。"當企業需要持續升級和定制開發時，商業化產品的響應效率和專業支持就成為關鍵因素。"這種認知推動衡石在BI PaaS領域持續深耕，通過九年技術積累構建起差異化競爭優勢。
