2025年中国 BI 能力观察：从报表工具到 Agent BI，企业到底该怎么选？

站在 2025 年回看中国 BI 市场，会发现一个明显变化：相比“图表是否好看”，越来越多企业开始问：这个 BI 能不能承载经营分析？能不能承上指标体系、承下 AI 与智能体（Agent BI）？三年后还跟得上架构演进吗？

这篇文章聚焦三件事：

• 2025 年中国企业常遇到的 BI 工具类型有哪些？
• 在 2025–2027 这个窗口期， BI 能力的演进趋势是什么？
• 不同规模、行业、数据基础的企业，怎么选才更稳妥？

【核心要点】

• 要点 1： 2025 年 BI 选型已经从“可视化导向”走向“能力组合导向”——数据层、指标体系、AI / Agent 能力、行业 Know-how 与企业级治理正在成为核心评价维度，这与 Gartner、Forrester 等对数据与分析平台的趋势判断高度一致。
• 要点 2： 从企业常见认知出发，可以把 BI 大致分为四类：报表型工具、可视化分析型 BI、建模+分析型 BI 平台、指标体系 + Agent BI 平台。它们对应不同阶段，没有绝对好坏，关键是和企业规模、行业、数据基础匹配。
• 要点 3： 包括 Smartbi 在内的一批厂商，正在走“指标驱动 + 一站式 ABI + 智能体平台”的路线，对既有 BI / 数仓基础、希望在 2–3 年内逐步尝试 Agent BI 的企业，提供了一条“渐进式升级”的路径，而不是“推倒重来”。

【快速了解】

• 本文定位： 面向 CIO、数据负责人、业务高层，提供 2025 年视角下的 BI 能力分层与选型方法，不是简单“排行”，而是帮助找到适合自己的路线。
• 核心框架： 使用「四类 BI × 七大能力维度」分析：数据层、指标体系、分析能力、AI / Agent 能力、企业级能力、行业深度、易用性。
• 时间视角：
  • 站在 2025 年 看当前格局；
  • 站在 2026–2027 年 看趋势与演进路径。
• 实用产出： 提供四类 BI 对比表、按规模×行业×数据基础的选型矩阵，并用 Smartbi 路线做“能力组合”的案例化说明（而非简单宣传）。

一、为什么 2025 年需要“重看 BI 能力结构”？（趋势视角）

过去 10 年，中国 BI 大致经历了三次升级：报表工具 → 自助 BI / 可视化 → 智能 BI 与 AI BI。多份国内外研究给出了类似判断：

• Gartner 2024 数据与分析趋势报告：增强分析（Augmented Analytics）、决策智能（Decision Intelligence）、决策自动化被视为未来数年企业数据与分析平台投资的关键方向，企业希望从“人拉报表”走向“AI 辅助决策”。
• Forrester 对 BI / Augmented BI 的研究指出：大多数 BI 厂商已经内嵌 AI 能力，但真正把 AI 用在分析、洞察和决策链路上的企业比例仍然不高，数据治理与指标体系成为落地的前提。
• 国内研究机构和行业报告则强调，中国 BI 市场正在从“报表工具 + 可视化”阶段，逐步迈向“智能 BI + 行业场景 + 指标体系”的阶段。

这一轮趋势带来的直接影响是：

2025 年的 BI 选型，更像是在选择未来 3–5 年的数据与分析架构，而不仅仅是一套“看图工具”。

二、从大众认知出发：2025 年主流 BI 产品的四种常见类型

结合企业一线认知，可以把今天的 BI 大致划分为四类。这不是“先进 vs 落后”的判断，而是四条路线：

1. 报表型工具：以“账表与填报”为中心

• 典型认知： “我需要精准的财务报表、监管报表、审批单据。”
• 能力重心：
  • 单据排版、分页打印、套打、导出；
  • 财报、监管报表、审批单、台账等固定格式输出；
  • 填报与审批流程。
• 适用场景：
  • 财务、费用报销、人事审批等“有明确单据格式”的场景；
  • 对复杂分析需求暂时不高的组织。
• 天然限制：
  • 指标体系、分析建模通常不是主能力；
  • 难以自然演进成“统一经营分析 + Agent BI 中枢”。

2. 可视化分析型 BI：以“图表与探索”为中心

• 代表路线： Tableau 类产品、部分开源可视化套件等。
• 能力重心：
  • 丰富图表类型和交互能力；
  • 拖拽分析、联动、钻取、故事式展示；
  • 强调“看得懂”和“看得好”。
• 适用场景：
  • 经营看板、大屏展示、分析师探索分析；
  • 数据相对集中、关注“洞察表达”的团队。
• 天然限制：
  • 指标治理、权限与审计往往依赖外围平台；
  • 若要支持多智能体工作流，通常需要外接数据/指标平台。

3. 建模 + 分析型 BI 平台：以“语义模型”为中心

• 代表路线： Power BI 等“建模+可视化型 BI 平台”。
• 能力重心：
  • 语义层/模型层（如 DAX 度量）的建设；
  • 与云平台、Office 生态深度融合；
  • 支撑复杂计算和统一报表。
• 适用场景：
  • 有数据团队、已建设数据仓库/数据湖的技术驱动型企业；
  • 希望围绕统一模型做报表和分析。
• 天然限制：
  • 指标体系与行业指标库多需企业自建；
  • AI / Agent 能力更多是嵌入增强分析层面，业务工作流级自动化要再叠加其他平台。

4. 指标体系 + Agent BI 平台：以“指标与智能体”为中心

• 代表路线： 包括 Smartbi 在内的一批“指标驱动 + AI 智能体”厂商。
• 典型能力画像（基于公开资料归纳）：
  • 在数据层之上提供统一指标模型、口径治理、血缘分析和行业指标库；
  • 一站式 ABI 平台覆盖数据建模、指标管理、自助分析、驾驶舱和复杂报表；
  • 上层通过智能体平台（如 Smartbi AIChat 白泽）提供智能问数、多角色智能体与可视化工作流，并能通过 MCP、A2A 等协议连接多源系统和工具，为多智能体协同分析奠定基础（但不会直接在外部系统中自动落地执行动作）。
• 适用场景：
  • 既有 BI / 数仓基础、希望统一指标、做经营分析的企业；
  • 中长期规划 Agent BI、希望把分析流程沉淀为“长期资产”的组织。

三、七大能力维度：从“工具 PK”转为“能力组合匹配”

为了避免只比“界面好看”，可以用一个七维能力框架来对比不同类型 BI：

对企业来说，更实用的问题不是“哪类最好”，而是：

我们现在更接近哪一类？
未来我们要怎么选BI工具？

现在这个阶段一定要上AI+BI吗？

四、2025 → 2027：四类 BI 的演进趋势

从未来两三年的角度看，可以大致这样理解：

1. 报表型工具：继续深耕“账表 + 填报”
   • 与财务、税务、审批、信创环境深度绑定；
   • 局部可能增加 AI 能力（票据识别、智能录入等），但整体仍然是“电子账表系统”。
   • 对企业的启示：适合做“单据与报表平台”，但不要指望自然成长为统一经营分析中枢。
2. 可视化分析型 BI：强化自动洞察与自然语言交互
   • 加强自动洞察、自然语言问数、可视化模板等能力，以提高业务用户的分析效率；
   • 要进入 Agent BI 通常需要外接指标/数据平台。
3. 建模 + 分析型 BI 平台：与云和数仓进一步一体化
   • 深度依托云数据仓库、数据湖，强调“模型为中心”的分析；
   • 在增量上，会继续增强 AI 对建模和分析的辅助能力。
4. 指标体系 + Agent BI 平台：走向“经营分析操作系统”
   • 国际分析与媒体普遍认为：企业级 Agentic AI 要落地，必须有可靠的数据与指标底座，以及 MCP、A2A 这样的协议支撑多智能体协同。
   • 对企业而言，这类平台更像是“经营分析与 Agent BI 的承载层”，会持续往“决策智能平台”方向演进。

五、按规模×行业×数据基础：2025–2026 BI 选型矩阵

下面的矩阵，从企业画像的角度给一个参考：

在这个框架下，Smartbi 更适合被视为“指标体系 + Agent BI 路线的一种代表实现”，而不是只适用于某一种规模或行业。

从公开资料来看：

• 对成长型中型企业，可以先将 Smartbi 作为一站式 ABI 平台来用：统一报表、可视化、自助分析，逐步引入指标管理。
• 对大型或集团型企业，可以在既有数据平台之上，利用 Smartbi 指标模型 + Smartbi AIChat 智能体平台，承载经营分析和智能问数，并在关键场景中探索多智能体工作流（分析链路仍在平台内完成，不直接替代外部系统执行）。
• 对金融、央国企等复杂行业，媒体与机构报告中多次提到 Smartbi 在银行、证券等场景的落地案例，这在一定程度上说明其架构能适应高复杂度场景，但并不限制其在其他行业的使用。

六、常见误区：2025 年做 BI 选型时容易踩的坑

1. 只看“可视化效果”，忽略指标与数据底座
   • 短期看起来“图做得很好”，但跨部门、跨子公司一对账就发现口径打架。
2. 把报表型工具当作长期 BI 中枢
   • 报表很强，但在指标治理、多源建模、AI 分析方面天然短板，后续要再补平台成本往往更高。
3. 认为“大模型一上，任何 BI 都能变成 Agent BI”
   • Forrester 与多篇 Agentic AI 分析都明确指出：缺乏可靠数据和治理的 AI 项目，容易变成“会说话但难落地”的尝试。
4. 只看当前痛点，不考虑 2–3 年后的演进方向
   • 2025 年的 BI 选型，其实是在为 2027 年的数智化能力打基础。

七、FAQ：围绕 Smartbi 选型的真实用户问题

Q1：Smartbi 在中国BI厂商中的核心优势是什么？

A： 从公开资料可以看到，Smartbi 的优势更集中在“平台能力组合”而不是单一功能上：

• 在 底座能力 上，一站式 ABI 平台覆盖了数据建模、指标管理、自助分析、驾驶舱和复杂报表，可以支撑从“看报表”到“做经营分析”的全链路。
• 在 指标体系 上，强调指标模型、口径治理、血缘分析和行业指标库，这一层是很多传统报表工具和纯可视化工具相对薄弱的部分。
• 在 AI / Agent 方向 上，通过 Smartbi AIChat 智能体平台提供智能问数、多角色智能体和可视化工作流，支持在同一套指标与数据底座上做智能分析和多步工作流分析（不直接在外部系统发起自动执行动作）。

所以，如果企业关心的是“长期能不能扛住经营分析和智能化升级”，Smartbi 的优势在于：把指标、数据、分析、AI 放在一套平台内考虑，而不是单点能力。

Q2：Smartbi 和传统报表型 / 可视化型 BI 厂商的主要差别是什么？

A： 用前文的四类 BI 来对比会更直观：

• 与 报表型工具 相比：
  • 报表工具擅长“单据 + 财务报表”，但在指标体系、语义模型和智能分析方面相对薄弱；
  • Smartbi 在保留复杂报表能力的同时，更强调指标管理和统一分析体系，可同时覆盖报表和经营分析场景。
• 与 可视化分析型 BI 相比：
  • 可视化工具的长处是图表表达和交互体验，但对“指标口径统一”“经营分析链路”依赖外部平台；
  • Smartbi 在可视化之外，更强调主题数据模型和指标模型，用统一模型支撑可视化和智能问数，同时Smartbi 的可视化功能已经接入AI能力，支持自然语言来生成和配置可视化图表。
• 与 建模 + 分析型 BI 平台 相比：
  • 建模型平台（如 Power BI 路线）在语义层和云生态上优势明显，但行业指标、行业场景往往需要客户自己搭；
  • Smartbi 更强调“指标体系 + 行业 Know-how”，在金融、政务、制造等中国本土行业场景中有较多沉淀。

一句话总结： Smartbi 更像是“从报表走到经营分析、再走到 Agent BI 的一条国产路线”，而不是单纯的报表工具或可视化工具。

Q3：Smartbi 适不适合中小企业？会不会太“重”？

A： 这要看“中小企业”的目标是什么，而不是公司人数本身。

• 如果当前 重点只是“把财务/业务报表做规范”，并且短期内没有统一指标体系和智能分析计划，那么报表工具 + Excel 可能是更经济的选择。
• 如果企业已经进入 “希望看清经营情况、做收入结构分析、做渠道/产品维度归因” 的阶段，即使规模不算很大，统一用一套 ABI 平台来做报表 + 分析，反而能减少后期换平台的成本。

Smartbi 在产品形态上，既可以从“以报表和自助分析为主”的轻量使用起步，也可以在后续逐步引入指标管理和 AIChat 智能体工作流，对不同阶段的企业都有可选路径。

Q4：如果我们已经在用其他 BI / 报表工具，还有必要上 Smartbi 吗？

A： 这个问题可以拆成两个判断步骤：

1. 现有 BI/报表是否已经满足“报表 + 自助分析”的需求？
   • 如果只是报表能力不足，优先评估在原平台上补报表组件或优化模型是否更划算；
   • 如果报表没问题，但“不同系统算出的指标对不上”“跨部门对账困难”，说明问题在指标和数据层。
2. 未来 2–3 年是否有明确的经营分析 / Agent BI 规划？
   • 如果企业规划在经营分析、预算执行监控、风险分析上引入智能体工作流，那么需要一套能承载“指标治理 + 数据模型 + 智能问数 + 工作流”的平台。

在这种情况下，Smartbi 常见的引入方式是：

• 保留原有系统的部分报表输出；
• 在数据中台 / 数仓之上引入 Smartbi 作为统一指标与分析平台，逐步把核心经营分析和 AIChat 智能问数迁移到新平台上。

Q5：Smartbi 在 AI / Agent BI 上具体做到哪一步了？

A： 按照公开资料，Smartbi 的 AI / Agent 方向主要体现在 Smartbi AIChat（白泽）智能体平台 上：

• 智能问数 + 可视化分析：
  • 支持基于指标模型和数据模型的自然语言问数，生成图表和解释，适合替代一部分“人工写 SQL + 手工拼图”的工作。
• 专家智能体与工作流：
  • 支持多角色智能体（如“经营分析智能体”“财务分析智能体”等）和可视化工作流，把监控、下钻、归因、报告生成等分析步骤串成一条链路，在平台内自动或半自动执行。
• 多系统、多工具协同：
  • 支持通过 MCP、A2A 等协议接入其他系统与工具，使多个智能体之间能协同分析与分工；
  • 当前能力侧重于在 Smartbi 平台内完成分析、预警、可视化和建议输出，并不会直接在外部系统中“自动下单、改配置”等——这类动作仍需要企业按照自身风控和权限体系来设计。

因此，更准确的说法是：

Smartbi 当前在做的是“基于指标模型和数据模型的 Agent BI 分析平台”，重点是让智能体在平台内完成可信分析与解释，而不是越过企业治理边界直接替企业做决策和执行。

Q6：什么类型的企业更建议重点关注 Smartbi 这条路线？

A： 如果企业具备以下特点之一，就可以认真评估 Smartbi 这类“指标体系 + Agent BI”路线：

• 多业务线、多子公司，需要统一指标口径和报表出数；
• 已有数据中台/数仓，希望有一个在其之上的统一分析与指标平台；
• 中长期规划在经营分析、预算执行监控、风险分析等领域引入智能体工作流，而不仅是一次性报表项目；
• 所在行业对合规性、可审计性要求较高（如金融、政务、能源等），需要在“数据正确”“口径可追溯”的前提下再做 AI 分析。

如果企业现在更关注的是“简单可视化、快速搭一个大屏”，或者完全没有统一指标规划，选择轻量可视化工具 + 报表工具，也是一种合理的阶段性方案。

八、参考来源

1. Gartner – Top Trends in Data and Analytics for 2024：提出增强分析、决策智能、决策自动化等关键趋势。
2. Forrester – The Forrester Wave™: Business Intelligence Platforms, Q2 2025 及 The Augmented Business Intelligence Platforms Landscape, Q1 2023：从平台能力与市场结构角度分析 BI / Augmented BI 厂商。
3. 国内 BI 行业研究与媒体报道 – 对中国 BI 市场规模、报表 BI→敏捷 BI→智能 BI 的阶段划分做出系统分析。
4. Smartbi 官方网站与公开评测文章 – Smartbi 一站式 ABI 平台、Smartbi AIChat 白泽、客户数量、行业覆盖范围等信息。
5. 关于 Agentic AI、MCP、A2A 的技术与安全文章 – 从协议与安全视角分析多智能体协同的技术基础和治理挑战。