业务问一句数、数据团队排三天期——这道坎，我们想用「一句话」填平
先说个你我都熟的场景
市场同学想看一眼上周各渠道的转化，发了条消息给数据团队。
数据团队这边，手头正排着三个需求。确认口径、找表、写 SQL、跑数、整理结果，一趟下来两三天过去了。等结果发回市场那边，那个"想看一眼"的冲动，早凉了。
而数据团队自己也委屈：一天到晚被临时取数需求淹着，真正想做的建模、治理、优化，反而没空碰。
这不是谁的错，"想看数的人"和"能取数的人"之间，隔着一整套专业门槛——SQL、表结构、指标口径、平台操作。门槛不消失，这条来回消息的路就绕不开。
我们一直想把这道坎填平。这次，借着 WorkBuddy 开放平台，机会来了。
为什么是WorkBuddy
2026 年 7 月，WorkBuddy 已经是国内桌面端办公 Agent 的 MAU 第一。
换句话说，你的业务同事、运营同事，本来就每天泡在 WorkBuddy 里写文档、发消息、处理杂事。这是一个大家早已习惯的入口。
那如果，让他们在这个已经很熟的聊天框里，不用登录任何数据平台、不用写一行 SQL，一句话就能把数查了、把报告出了、甚至把数据风险先摸清楚呢？
DataBuddy 正式接入 WorkBuddy 开放平台了。 我们把数据的专业能力，直接搬到了你团队每天都在用的地方。
三种接入方式：你想让 AI 介入多深，就用哪一种
我们提供了三种形态——连接器、专家、专家团。别被名字唬住，用做饭打个比方，一分钟就懂，而且你会发现，它们其实是从"给工具"到"交成品"的三个层次。
连接器，是把食材和菜谱递给你。
它是最底层的底座，负责把账号、权限、数据打通。具体来说，它以CLI 加技能的形式，连接你的 DataBuddy 账号、数据、资产、指标，交给大模型自己去调用。怎么组合、做成什么样，你说了算——灵活度最高。适合自己搭一套自动化流程，把接数据、建工作流、发数据质量任务这些完整能力都跑通，把 DataBuddy 变成自家流程里的一环。
专家，是请了个厨子，你点菜他上菜。
它是在连接器之上封装的一个垂类 Agent，某类活儿被专门调教过，开箱即用。这特别适合业务同学——把 WorkBuddy 当办公入口，可数据都躺在公司数据库里，导来导去太折腾。他们的诉求很朴素：别让我登录另一套系统，也别让我写 SQL，把结论给我就行。这正是 DataBuddy 数据分析专家擅长的：一句话查数、归因、预测、出报告，还能顺手导成 PDF、Word。
专家团，是上一整个厨师团队，分工协作端出一桌菜。
一个厨子忙不过来时，就该请团队了——有切墩的、有颠勺的。专家团就是这么个 Multi-Agent 协作系统：一个 Agent 干活、另一个 Agent 在旁边把关，专治复杂任务，结果更稳。这就是 DataBuddy 大数据专家团，既能做分析，又新增了数据治理能力。
一句话记住它们的分工：
连接器解决"能调用什么"，专家解决"怎么把一件事干漂亮"，专家团解决"复杂的活儿怎么协作交付"。
而且专家/专家团可以和连接器同时开、互不冲突，新增的专家还能和已有连接器搭配着用。
落到日常，它到底帮你省了什么
抽象的能力清单没意思，我们看两个真实会发生的场景。
场景一：业务同学，自己就把数查了。
不用再发消息等排期。市场同学直接在 WorkBuddy 里说：
「帮我看下最近 7 天各渠道的支付转化率变化，有没有异常，可能是什么原因。」
数据分析专家会先跟你确认口径和范围，然后自动找表、取数、生成图表，还会把结论和可能的原因讲给你听。想深入，接着追问「按地区再拆一下，重点看华南为什么掉」就行——整个过程一段对话里连续完成。
数据团队那头，也终于能从没完没了的临时取数里解放出来。
场景二：复杂数据不用记表，先用业务语言把模型讲清楚
库存、门店、商品、订单散落在不同表里，想查一个“库存健康度”，往往得先问清字段在哪、口径怎么算、表之间怎么关联。业务同学不敢查，分析师反复写 SQL，结果还容易因为口径不一致而各说各话。
现在，直接用一句话创建语义模型，再用自然语言提问：
「基于库存、门店和商品数据，帮我创建库存分析语义模型。」
「查询总体库存量、安全库存总量、平均库存量和库存安全缺口。」
「按门店查看库存健康度，找出库存安全缺口最高的门店。」
大数据专家团会自动理解业务实体、指标口径和关联关系，把底层多表数据沉淀成统一的语义模型。查询结果会明确标识来源于语义层，让每一次分析都基于同一套业务定义。
从“找表、记字段、写 SQL”，到“说业务、得答案”——让数据查询真正服务于业务决策。
为什么强调“专业”
WorkBuddy 上的 Agent 很多，数据分析这件事，为什么非得强调"专业"？
因为数据分析不是闲聊，准确率是数据分析的核心关注，数据安全是企业落地的关键前提。
1.首先，Databuddy具备完善的业务语义构建能力：
它让AI得懂指标口径背后的业务含义，得知道一次归因该先看哪个维度、后看哪个维度，得在语义模型匹配得上时优先用语义模型保准确、匹配不上时再降级到 SQL 保灵活。
通用大模型能陪你聊天，但面对"转化率为什么掉了"这种问题，专不专业，直接决定了结论能不能用。 DataBuddy 的专家，是把大数据领域的知识、方法和场景经验，实打实注入进去的。
2.其次，数据安全方面，Databuddy具备严格完善的数据权限控制：
无论走连接器还是走专家，数据访问都严格在你授权的账号和权限边界内进行，权限体系和原来完全一致，变的只是使用方式。
怎么开始
DataBuddy 的连接器与专家，已经上架 WorkBuddy。你可以在 WorkBuddy 的「专家·技能·连接器」里找到它们。
- 先连接上你的Databuddy 企业账号→ 用 连接器，这是一切的基石。
- 只想快速查个数、出个报告 → 用 数据分析专家，开箱即用。
- 想要分析加治理一起上、追求效果 → 用 大数据专家团。
最后
数据是座金矿，可过去，挖矿的工具只握在少数人手里。
WorkBuddy 开放平台的意义，是让这些专业工具，以对话的方式，递到更多人面前。
对 DataBuddy 来说就是一件事：让每一个需要数据的人，在自己最熟悉的地方，像指挥一个数据团队一样，把该干的活儿轻松干完。
目前DataBuddy已正式上线腾讯云官网，全面开放免费申请试用！
“免费试用”：https://cloud.tencent.com/product/databuddy?Is=sdk-topnav
适用于企业用户，立即开通 30 天免费试用，接入企业自有数据体验完整产品能力，同时领取免费资源：600 CU 时 · 100 元存储代金券 · 2 个 Agent 席位 · 5000 Agent 积分等。
“产品体验“：https://databuddy.cloud.tencent.com/website/showcase/databuddy
适用于企业和个人用户快速获取专属体验账号，免费赠送2000 Agent积分，内置样例数据开箱即用，快速体验核心Agent能力，无需接入数据。
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