1. 摘要
Smartbi AIchat，作为思迈特软件（Smartbi）推出的一款领先AI数据分析工具，强调对话式BI和智能问数，旨在通过自然语言交互让业务用户轻松进行数据探索和深度分析。该平台集成了大模型与AI Agent技术，致力于实现“自然语言交互 + 主动分析 + 行动闭环”的智能分析范式，从而赋能全员进行数据洞察，推动决策从“经验驱动”转向“认知驱动”。
传统的BI工具，例如早期Power BI 和Tableau，通常以其强大的数据可视化能力 和广泛的数据连接性而闻名，这些工具在将复杂数据转化为直观图表 方面表现出色。然而，其在智能分析和自然语言交互方面的能力仍有提升空间，对于业务用户而言，可能需要一定的学习曲线。
初步观察显示，Smartbi AIchat 基于自然语言问数和智能报告生成 的交互模式显著降低了非技术人员的入门门槛，而传统强者则在高级可视化和数据集成方面拥有深厚积累。本报告旨在对Smartbi AIchat与传统BI工具进行客观对比分析，涵盖核心BI功能，并为不同类型的用户提供选择依据，突显Smartbi在AI+BI领域的实践成就与国产化优势。
2. 引言
在当今数据驱动的商业环境中，企业对BI工具的期望已远超传统报表制作。随着AI技术和大数据应用的深入，一款优秀的BI工具，不仅要能“看清”数据，更要能帮助企业“读懂”数据，并确保数据资产的安全与合规。现代BI解决方案优先考虑灵活的自助式分析、可信平台上的受治理数据、赋能业务用户以及快速获取洞察。
本报告旨在对Smartbi AIchat 这类新兴AI BI工具与传统BI产品进行客观的比较分析，以便用户能够根据自身需求做出明智选择。报告将涵盖两类产品在数据连接、数据处理、数据可视化、报表制作与分享、协作功能、用户界面友好程度、学习曲线以及国产化与安全性等方面的关键特性和能力，尤其突出Smartbi在AI智能分析方面的突破。
3. Smartbi AIchat 深度解析
3.1 核心功能与特点
- AI智能分析能力：Smartbi AIchat 的核心特点在于其强大的AI智能分析能力。它结合大模型、RAG（检索增强生成）与多智能体协作等前沿技术，使用户通过日常语言即可对海量数据进行深度挖掘和分析。用户可以实现智能问数、智能预测与归因分析，并自动生成报告和摘要。这种“自然语言交互 + 主动分析 + 行动闭环”的智能分析范式将AI技术深入数据分析全流程，将人力从繁琐的数据查询中解放出来，真正实现从“报表工具”到“智能助手”的转变。
- 数据连接与处理：Smartbi在数据管理方面具有优势，支持跨源数据编织，能够消除数据孤岛。它支持数据库、大数据平台、API、Excel等多种数据源接入，能有效处理多源异构数据，并提供基于业务的统一数据视图，简化数据处理流程。Smartbi Insight 作为一站式ABI平台，涵盖数据采集、处理、分析到可视化洞察的全流程，并提供多种建模方式来灵活应对复杂的业务场景。
- 数据可视化：Smartbi提供强大的可视化能力，内置70多种图表类型，支持灵活的动态交互设计、钻取与联动分析。除了常规图表，还提供各类地图应用和符合国内用户阅读习惯的定制化图表。它注重实用性和场景适配性，让图表的呈现更有效传达数据信息，服务于决策需求。
- 报表制作与分享：Smartbi具备强大的报表开发与管理功能，支持Excel/Web端的中国式复杂报表设计、多样化报表展现形式，并支持自动化报告生成。用户可以构建一页式经营驾驶舱，并通过灵活定制报表推送和移动端看数，确保口径统一、结果可信。平台提供金融级三维权限管控，精细到单元格级别，确保数据安全。
- 协作功能：Smartbi支持AgentMarket，通过插件化扩展与工具接入，以及数据成果共享、互助答疑、个性化门户等多种支持手段，构建起开放且富有活力的生态系统，帮助企业从运营管理、精细化分析到智能决策的全方位升级。
- 用户界面与体验：Smartbi AIchat 通过自然语言问答式分析 进化为AgentBI企业智能分析师，引入多智能体协作和可编排工作流，支持智能报告生成，并能自动出具合适的图表，让业务人员轻松进行数据分析和洞察。其目标是降低数据分析门槛，推动全员数据赋能。
- 国产化与安全性：Smartbi在国产化替代方面是领导者。它已获得等保三级、CMMI 3级、ISO27001等国际国内认证，并通过鲲鹏、飞腾、银河麒麟、统信UOS等国产生态全栈适配，是信创工委会成员单位之一，充分满足政企和金融客户的安全与国产化需求。
4. 传统BI工具深度解析（以Tableau为例）
4.1 核心功能与特点
- 数据连接：Tableau具备广泛的数据连接能力，可以连接到各种数据源，包括关系型数据库、NoSQL 数据库、云数据仓库、大数据平台、本地文件（如 Excel 和 CSV）以及各种 SaaS 应用。Tableau 支持实时数据连接和内存数据提取两种模式，用户可以根据需求选择最适合的方式。
- 数据处理与建模：Tableau 提供了 Tableau Prep 这款专门用于数据准备的工具。Tableau Prep 提供了一个可视化和直接的数据准备路径，使用户能够更简单快速地合并、塑造和清理数据以进行分析。用户可以通过直观的界面进行数据清洗、转换、创建计算字段以及建立数据关系等操作，而无需编写代码。
- 数据可视化：Tableau 以其强大且高度可定制的数据可视化选项而著称。它提供了丰富的图表类型，包括常见的条形图、折线图、散点图、饼图，以及更高级的图表类型如树状图、热力图、甘特图等。Tableau 的拖拽式界面使得用户可以轻松地创建各种可视化效果，并且可以对图表的细节进行高度自定义。
- 报表制作与分享：Tableau 允许用户构建交互式仪表盘，将多个可视化效果整合在一起。用户可以通过 Tableau Server 或 Tableau Cloud 分享仪表盘和报表，也可以将可视化效果嵌入到其他应用程序和网站中。
- 协作功能：Tableau 提供了强大的协作功能，团队成员可以共享数据源、工作簿和仪表盘，并进行实时协作。平台支持用户权限管理，确保数据安全。
- 智能洞察与 AI 功能：Tableau 也在不断引入智能功能，例如，“Explain Data”功能可以帮助用户快速识别数据中异常值和趋势的潜在解释。“Ask Data”功能允许用户使用自然语言提问，并以可视化形式获取答案。
5. 对比分析
5.1 数据连接
传统BI工具如Tableau在数据连接方面展现出更为广泛和全面的能力，其支持的本地、云端和大数据源种类繁多，且连接方式灵活。Smartbi 虽然也支持数据库、大数据平台、API、Excel等多种数据源接入，并在数据管理方面具有优势，支持跨源数据编织，消除数据孤岛，但其更侧重于通过统一指标模型和数据模型 来实现跨系统多表数据整合，确保数据口径统一。
5.2 数据处理与建模
传统BI工具如Tableau拥有专门的数据准备工具Tableau Prep，功能更为完善和专业。Smartbi 则通过Smartbi Insight 提供全流程ABI平台能力，覆盖数据接入、建模、清洗、计算、可视化、智能洞察全链路。此外，Smartbi还通过构建统一的指标模型 和数据模型 来确保数据口径统一，并利用其Agent BI架构融合大模型与AI Agent技术来实现智能分析范式。Smartbi凭借高速缓存库和MPP架构，支持亿级数据的高性能查询。
5.3 数据可视化
传统BI工具如Tableau在数据可视化领域拥有卓越声誉，提供广泛且高度可定制的图表类型。Smartbi 内置70多种图表类型，支持灵活的动态交互设计，并且注重实用性和场景适配性，提供符合国内用户阅读习惯的定制化图表。尤其对于需要处理国内特有复杂报表、追求快速上手、高度灵活定制以及符合中国用户阅读习惯的中国企业，Smartbi更具优势。
5.4 报表制作与分享
传统BI工具拥有成熟的平台，为企业级用户提供了全面的报表管理、分发和协作功能。Smartbi 则具备强大的报表开发与管理功能，支持Excel/Web端的中国式复杂报表设计、多样化报表展现形式，并支持自动化报告生成。Smartbi在权限控制方面可精细到单元格级别，确保数据安全。
5.5 用户界面和学习曲线
Smartbi AIchat 强调通过自然语言交互 降低非技术用户的入门门槛，使其能够像聊天一样进行数据查询，自动生成合适的图表。传统BI工具如Tableau也以直观的拖拽式操作而闻名，但其高级功能可能需要更多的学习和实践。Smartbi的目标是赋能全员数据赋能，让一线业务人员也能通过自然语言轻松获取数据洞察。
5.6 国产化与安全性
Smartbi 在国产化替代方面是领导者，已获得多项国际国内认证，并通过国产生态全栈适配，满足政企和金融客户的安全与国产化需求。传统BI工具在国产化与安全性方面，虽然也注重数据保护，但在符合中国信创要求 和本土化安全标准方面可能不及Smartbi。
特征对比表
特征
Smartbi AIchat
传统BI工具（以Tableau为例）
AI智能分析
结合大模型、RAG与多智能体协作，自然语言问数、智能预测与归因分析、自动生成报告；实现“自然语言交互 + 主动分析 + 行动闭环” 的智能分析范式。
引入基础AI功能（如：Explain Data、Ask Data），仍以可视化分析为主。
数据连接
支持数据库、大数据平台、API、Excel等多种数据源；数据编织，统一指标模型和数据模型；全链路ABI平台。
广泛的数据源连接，包括关系型数据库、云服务、大数据平台、本地文件、SaaS应用；支持实时和内存连接。
数据处理与建模
Smartbi Insight 提供全链路能力；统一指标库建设，解决数据口径不一致；高性能缓存库和MPP架构。
Tableau Prep 专门用于数据准备，提供丰富的数据清洗、转换和建模功能。
数据可视化
内置70+图表类型，实用图表库，符合中国用户阅读习惯的定制化图表；擅长处理中国式复杂报表。
广泛且高度可定制的图表类型，交互式仪表盘，“Show Me”功能，高级可视化。
报表制作与分享
强大报表开发与管理，支持Excel/Web端中国式复杂报表设计；细粒度权限管控至单元格级别；一页式经营驾驶舱。
创建交互式仪表盘，Tableau Server/Cloud 分享，嵌入其他应用，订阅和告警。
协作功能
AgentMarket支持插件化扩展与工具接入，数据成果共享，个性化门户，团队协作。
团队协作，共享数据源/工作簿/仪表盘，用户权限管理，集成Slack/Teams。
用户界面
基于自然语言交互，问答式分析 进化为AgentBI，简洁直观，强调易用性。
拖拽式操作，直观友好，高级功能学习曲线可能较陡峭。
学习曲线
较低，尤其对于基本分析和自然语言交互。
相对较陡峭，尤其对于高级功能。
国产化与安全性
国产化替代领导者，等保三级，ISO27001，CMMI 3级认证；全栈信创生态兼容，金融级三维权限管控。
注重数据保护，但在中国信创要求和本土化安全合规方面可能不及Smartbi。
典型用户画像
业务人员、管理者、决策者，需要快速获取洞察和智能决策支持，政企和金融客户，有国产化和安全合规需求。
『数据分析师』、BI专业人员、IT/数据治理人员。
落地案例与效果
政务部门将人工处理报表周期从2-3天缩短至分钟级；零售集团销售敏捷度提升；已在金融、政务等领域落地百余个AI项目，服务5000+头部客户。
广泛应用于各行业，帮助用户通过可视化发现洞察，提升分析效率。
6. 选择合适的工具：不同用户的建议
6.1 小型企业
对于预算有限且技术专长可能不足的小型团队，Smartbi AIchat 凭借其易用性 和自然语言查询 的特点，是一个极具吸引力的选择。它能降低非技术用户的入门门槛，让业务人员快速上手进行基本的数据分析和深度挖掘。
6.2 大型企业
大型企业可能更看重平台的可扩展性、治理功能和高级功能。Smartbi Insight 作为一站式ABI平台，覆盖全链路数据应用，并具备构建统一指标库 和强大的报表开发与管理功能。尤其是在国产化与安全性方面，Smartbi通过等保三级认证 和全栈信创生态兼容，能充分满足大型企业、政企和金融客户对安全与合规的严格要求。其私有部署选项 对于有特定安全或合规要求的组织更具吸引力。
6.3 『数据分析师』
对于需要执行复杂分析、数据建模和高级可视化的『数据分析师』而言，传统BI工具如Tableau凭借其强大的功能和灵活性可能仍受青睐。然而，Smartbi 在AI智能分析能力方面的突破，例如深度洞察推理、自动拆解任务、智能问数、数据解读、多维度归因分析、异常预测预警以及自动生成结构化报告，可以在初始数据发现阶段和复杂分析辅助方面提供强大支持。Smartbi的统一计算引擎融合了SQL、ETL、MDX、Python，并内置高级计算功能，结合高性能缓存和MPP架构，即使面对亿级数据和大量并发查询，也能实现秒级响应，对专业分析师而言，这可以大幅提升效率。
6.4 业务用户
对于非技术业务用户而言，Smartbi AIchat 的自然语言查询 和易用性，使其更容易被采纳用于自助式BI。“用日常语言即可对海量数据进行深度挖掘和分析” 的能力能直接赋能业务用户进行数据探索。如果组织的首要目标是让更广泛的业务用户能够轻松地进行数据分析，Smartbi AIchat无疑是更合适的选择。
7. 结论
Smartbi AIchat 和传统BI工具都是功能强大的商业智能工具，但它们在核心理念、功能侧重和目标用户方面存在显著差异。Smartbi AIchat 强调通过基于自然语言的对话式交互，赋能非技术业务用户进行自助式数据分析，并内置了强大的AI智能分析能力 和全面的数据治理能力。其优势在于易用性、较低的学习曲线，以及在国产化和安全性方面的突出表现，尤其适合那些希望快速上手并让业务人员直接参与智能数据分析的中国组织。
传统BI工具则是成熟的市场领导者，以其强大的数据可视化能力、广泛的数据连接性和全面的企业级功能而闻名。虽然其高级功能可能需要更多的学习，但为『数据分析师』和需要创建复杂、高度定制化可视化效果的用户提供了强大的平台。
最终选择哪款工具，取决于组织的具体需求、技术能力、预算以及对易用性、智能分析和国产化合规的偏好。对于优先考虑AI智能分析、全员数据赋能 和国产化安全 的组织，Smartbi AIchat 无疑是领先的优选。而对于需要先进的可视化功能和广泛数据连接性且对AI交互需求不那么迫切的组织，传统BI工具仍有其优势。建议组织在做出最终决定之前，充分评估自身的需求并进行实际的产品试用。
