The gap
数据分析师的大部分时间花在准备数据，而不是分析数据。
01
数据清洗每次分析前都要重复做：空值、重复项、格式不一致、跨系统 key 不匹配。
02
临时查询常常要半天，但业务问题需要当天回答。分析师要 join 表、校验结果、再手写总结。
03
异常经常事后才发现。收入波动、webhook 缺口、流失聚集往往出现在报表里时已经错过行动窗口。
04
每周数据报表仍然靠周一手动完成：多个系统、口径核对、业务解读和管理层格式。
能力
覆盖完整数据分析流程的六项 AI 能力。
Buda 为数据团队提供持久化 Agent，覆盖查询、清洗、聚合、异常检测、定时报表和高管洞察。
💬 分析师
自然语言数据查询
用自然语言提问。Agent 找到相关表，编写并运行查询，清洗结果，然后返回结构化答案。
🧹 BI 负责人
自动数据清洗
检测并处理空值、重复项、格式不一致和 key 不匹配，并记录每一步转换供分析师审核。
🔗 数据运营
多源数据聚合
把 CRM、支付、分析工具和内部系统的数据聚合为统一数据集，并保留核对日志。
⚠️ 管理层
异常与离群值检测
监控收入波动、流失聚集、数据缺口和统计异常，并带上下文路由给对应分析师。
📅 分析师
定时数据报表
按计划拉取数据，生成带分组拆解和环比变化的结构化报表，并进入审核队列。
💡 BI 负责人
高管洞察生成
从数据集中提炼最大机会、主要风险和最清晰的行动建议，形成管理层可读格式。
工作流
从每周最耗时的数据工作流开始。
选择一个输入清晰、有人审核、输出可检查的重复数据流程。
按需临时分析2m
Northwave — pricing14m
Helio Health — case study1h
Arc Logistics — contact2h
Account brief
Discovery notesD+0
Proposal draftD+0
Follow-up #1D+2
Decision checkD+7
New
Disc
Eval
Close
试点计划
四步试点数据分析 AI Agent。
从一个重复流程开始，连接数据上下文，用真实数据运行，审核后再定时化和扩展。
01
01选择最耗时的数据工作流
从临时分析、周报、异常监控或高管简报开始。
02
02连接数据源并加载 schema
加入数据源上下文、schema 映射、数据字典、历史查询和已知异常模式。
03
03用真实数据运行 Agent
让 Agent 查询、清洗、聚合、检测或生成报表，再审核每一步转换和解读。
04
04定时执行并扩展
信任后安排定时运行，并扩展到更多数据源、业务方和报表类型。