The gap
資料分析師多數時間都花在準備資料，而不是分析資料。
01
資料清洗每次分析前都要重複做：空值、重複項、格式不一致、跨系統 key 不匹配。
02
臨時查詢常常要半天，但業務問題需要當天回答。分析師要 join 表、驗證結果、再手寫摘要。
03
異常經常事後才發現。營收波動、webhook 缺口、流失群聚往往出現在報表裡時已錯過行動窗口。
04
每週資料報表仍靠週一手動完成：多個系統、口徑核對、業務解讀和管理層格式。
能力
覆蓋完整資料分析流程的六項 AI 能力。
Buda 為資料團隊提供持久化 Agent，覆蓋查詢、清洗、彙整、異常偵測、定期報表和高階洞察。
💬 分析師
自然語言資料查詢
用自然語言提問。Agent 找到相關表，編寫並執行查詢，清洗結果，然後返回結構化答案。
🧹 BI 負責人
自動資料清洗
偵測並處理空值、重複項、格式不一致和 key 不匹配，並記錄每一步轉換供分析師審核。
🔗 資料營運
多源資料彙整
把 CRM、支付、分析工具和內部系統的資料彙整為統一資料集，並保留核對日誌。
⚠️ 管理層
異常與離群值偵測
監控營收波動、流失群聚、資料缺口和統計異常，並帶上下文路由給對應分析師。
📅 分析師
定期資料報表
按計畫拉取資料，生成帶分組拆解和環比變化的結構化報表，並進入審核佇列。
💡 BI 負責人
高階主管洞察生成
從資料集中提煉最大機會、主要風險和最清晰的行動建議，形成管理層可讀格式。
工作流
從每週最耗時的資料工作流開始。
選擇一個輸入清晰、有人審核、輸出可檢查的重複資料流程。
按需臨時分析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
試點計畫
四步試點資料分析 AI Agent。
從一個重複流程開始，連接資料上下文，用真實資料執行，審核後再定期化和擴展。
01
01選擇最耗時的資料工作流
從臨時分析、週報、異常監控或高階簡報開始。
02
02連接資料源並載入 schema
加入資料源上下文、schema 映射、資料字典、歷史查詢和已知異常模式。
03
03用真實資料執行 Agent
讓 Agent 查詢、清洗、彙整、偵測或生成報表，再審核每一步轉換和解讀。
04
04定期執行並擴展
信任後安排定期執行，並擴展到更多資料源、業務方和報表類型。