随着数据在人工智能领域的重要性日益凸显，如何将原始数据转化为AI可用的"干净"数据成为关键。衡石科技首席数据科学家陈家耀在接受专访时指出，作为连接数据与AI的桥梁，商业智能（BI）系统正在经历从传统模式向Agentic BI的范式转变。这种转变不仅体现在技术架构上，更深刻影响着BI行业的生态格局。
在技术演进路径上，陈家耀详细阐释了Agentic BI与ChatBI的本质差异。传统ChatBI采用固定工作流模式，当用户提出"华东事业部上周销量"这类问题时，系统会机械地按照预设步骤选择数据源、字段并执行SQL查询。而Agentic BI引入了智能代理机制，能够自主拆解"我的部门上周销量如何"这类模糊问题，通过调用用户身份接口确认部门归属，再精准查询相关数据。这种动态流程设计使系统能处理更复杂的业务场景，显著降低了用户的问题表述门槛。
市场格局方面，衡石科技选择的BI PaaS（平台即服务）模式展现出独特优势。相较于标准BI工具和BI SaaS产品，BI PaaS通过开放架构允许企业定制专属BI系统。陈家耀特别强调数据本地化的重要性："BI工具必须紧贴数据存储位置，单独的BI SaaS产品因数据迁移成本高企，市场需求实际非常有限。"这种认知促使衡石专注BI PaaS领域，成为国内为数不多的专业服务商。
面对云服务商的竞争，陈家耀认为独立BI厂商的核心价值在于"云中立"特性。当企业数据分散在多个云平台时，唯有保持技术中立的BI工具才能实现无缝兼容。这种独立性不仅体现在技术层面，更反映在商业策略上——相比将BI作为云解决方案附庸的大厂，专业BI厂商需要更全面地考虑生存发展，这种压力转化为对客户需求的敏捷响应能力。
在AI技术浪潮下，BI从业者的角色转型成为行业焦点。陈家耀观察到，五年前企业招聘分析师时侧重技术工具掌握度，如今则更看重业务场景理解能力。"电商企业需要的是既懂行业指标体系，又能通过爆品分析指导运营的专业人才。"这种转变与大模型的发展密切相关——通用知识训练的大模型需要行业专家输入精准的场景化知识，形成人机协作的新模式。
对于转型阵痛，陈家耀持乐观态度。他指出传统分析师本身就具备行业基础认知，转型本质是知识结构的优化而非重建。虽然AI发展短期内会减少基础岗位需求，但长远来看将释放人力从事更高价值的工作。这种判断在衡石最新发布的HENGSHI SENSE 6.0中得到体现——通过Agentic BI架构，系统能自动处理80%的常规分析，让分析师专注于20%的战略性决策支持。
在商业化竞争层面，陈家耀认为开源BI产品带来的挑战更甚于传统对手。虽然开源方案具有成本优势，但商业化产品在迭代速度、服务保障和版本兼容性上表现更优。"当企业需要持续升级和定制开发时，商业化产品的响应效率和专业支持就成为关键因素。"这种认知推动衡石在BI PaaS领域持续深耕，通过九年技术积累构建起差异化竞争优势。
