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BI/数据应用
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做分析结果表达
Metabase MetabotAI 写完查询，如何把控制权交还给用户？
要解决：生成的图表看起来合理，分析师仍需要检查 SQL、修改局部逻辑，并在出错时继续工作。
可借鉴把 AI 修改做成可审阅的差异，接受修改与执行查询分开。
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带着设计问题来，比较真实产品的界面、交互与取舍，把灵感带回你的 Data Agent 和数据平台。
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BI/数据应用
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Data Agent
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问数据入口与提问
Hex Threads一次对话，如何衔接可编辑的分析项目？
要解决：业务用户想直接提问，数据团队却需要查看底层逻辑；两者如何在同一份分析上协作？
可借鉴对话背后保留可编辑项目，并把临时探索与正式资产区分开。
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Data Agent
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问数据可信与溯源
Wren AI GenBI Classic答案不对时，如何修改分析步骤或 SQL？
要解决：重新提问未必能修正错误；用户需要直接调整模型选择、分析步骤或 SQL。
可借鉴为同一个答案提供“改步骤”和“改 SQL”两种纠偏入口。
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数据平台
4 个操作 · 产品截图
做分析入口与提问
Amazon SageMaker Unified Studio Notebooks数据平台如何把 AI 生成、运行和报错修复放在一起？
要解决：自然语言生成的 SQL 仍要放入正确的运行环境执行，出错后还要回到对应单元格修复。
可借鉴以单元格作为生成、执行和修复的共同对象，保留运行环境上下文。
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Data Agent
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做分析任务编排
Databricks Genie Agents复杂分析如何呈现过程，并把问题交给维护者？
要解决：复杂分析需要多次查询；业务用户要看懂进展，维护者则需要定位失败并改进上下文。
可借鉴用可展开的任务过程解释进展，并让问题会话可以交给维护者检查。
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数据平台
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做治理治理与评估
OpenSearch Search Relevance Workbench效果变好了，如何让用户看见证据而不只看到分数？
要解决：换一个配置后，整体指标可能变化，但团队仍需要知道评估样本从哪里来、哪些查询变好或变差。
可借鉴把评估样本、判断依据、配置对比和逐条结果连接起来。
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数据平台
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管任务任务编排
Snowflake Notebooks 可观测性
要解决：Notebook 从交互开发进入定时生产后，用户很难快速判断运行是否成功、失败属于平台还是代码，以及应该去哪里定位具体查询。
可借鉴长任务或定时任务列表至少应提供状态、时间、错误类别和一键下钻证据，不要只给“失败”。
BI/数据应用
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看结果结果表达
Dashtera 车队预测性维护看板
要解决：车队遥测记录量大且信号分散，运营人员既要迅速判断整体健康，也要知道风险集中在哪些车辆、工况和时间段。
可借鉴运营看板应围绕“现在怎样—风险在哪—为什么—做什么”安排信息，而不是按图表组件排列。
BI/数据应用
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看结果结果表达
Southern Company SCOUT
要解决：风暴期间，停电、客户、地形、人员和预计恢复时间散落在多个系统，调度与现场团队很难共享同一张实时运营图景。
可借鉴运营看板的首屏应从一组具体决策问题反推地图、指标和明细表的组合，而不是先堆所有可用图表。
Data Agent
产品截图
做治理治理与评估
OpenSearch Agent Health
要解决：传统测试只能判断代码是否运行，无法说明 Agent 的多步行为是否符合预期，团队缺少从 Trace 到评估结论的统一审查界面。
可借鉴Agent 评估界面应让结论、理由、执行证据和修改建议能在一次下钻中连贯起来。
Data Agent
产品截图
管任务任务编排
AWS DevOps Agent + Spark Troubleshooting Agent
要解决：Spark 作业失败的线索散落在告警、日志、事件记录和代码中，内置云 API 又看不到执行器内存等 Spark 内部证据。
可借鉴可扩展 Agent 的配置 UI 应分开“连接服务”与“授予具体工具”两个步骤。
Data Agent
官方示意
做分析任务编排
Amplitude Global Agent
要解决：分析型 Agent 如果只返回一段结论，用户无法判断它查了什么、排除了哪些假设，也难以区分描述事实与真正完成诊断。
可借鉴复杂分析回答应把结论、根因假设、证据和执行过程分层呈现，而不是揉成一段解释。
数据平台
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管任务任务编排
Snowflake Openflow
要解决：可视化数据管道通过导出、改名和重新导入在环境间流转，既看不到变更差异，也容易丢失运行状态和环境参数。
可借鉴为可视化编辑器增加版本控制时，应让分支、本地变更和已提交状态映射到用户已在操作的对象。
Data Agent
产品截图
问数据入口与提问
Databricks Genie One
要解决：用户得到 AI 答案后，还要在多个工具之间核验数据、编辑报告和分享结果，首个答案很快，后续行动却很慢。
可借鉴Data Agent 的主界面应优先围绕用户要完成的任务，而不是暴露底层技术分类。
BI/数据应用
官方示意
做分析语义与上下文
Trackunit IrisX Blueprints
要解决：建筑设备数据分散在遥测、维护、合同、工地和文档中，通用分析入口即使能查数，也很难把行业上下文转成及时的运营动作。
可借鉴垂直数据产品应以高成本决策场景作为入口，再反推所需数据、语义、分析和行动闭环。
BI/数据应用
产品截图
看结果结果表达
ThoughtSpot Charts AI / ChartSpec
要解决：用户用自然语言要求比较、趋势和强调时，如果让 LLM 直接选图表类型或生成渲染代码，输出很难验证、修订、复现和跨引擎渲染。
可借鉴为 AI 生成交互界面时，先设计可验证、可差异比较的中间表示，通常比让模型直接产出最终代码更稳定。
Data Agent
社区实操截图
管任务任务编排
Snowflake CoWork Automations
要解决：周报、经营巡检等重复分析依赖人工发起和整理，普通定时任务又只会执行固定 SQL，难以处理需要重新规划的自然语言任务。
可借鉴创建定时 Agent 任务时，最少需要同时呈现指令、频率、身份、交付方式与最近运行结果。
BI/数据应用
产品截图
看结果结果表达
Amazon QuickSight 成本看板
要解决：SageMaker Unified Studio 的自定义项目标签不会自动传播到通过 UI 创建的动态资源，财务和平台团队无法按成本中心或团队追踪项目消耗。
可借鉴成本产品应在筛选层明确责任维度，在视图层同时支持组织汇总与项目下钻。
Data Agent
架构/方法参考
做治理入口与提问
Aloudata Data Agent
要解决：通用 Agent 加上数据工具虽然能完成 Demo，却不一定会澄清需求、校验口径、保留证据，也缺少从纠错中持续变好的岗位责任。
可借鉴设计 Data Agent 时先定义它对任务结果承担什么责任，再反推反问、校验、溯源和评测模块。
Data Agent
架构/方法参考
问数据语义与上下文
Anthropic Claude Tag
要解决：数据仓库只能说明指标发生了什么，业务原因却散落在 Slack、事件记录和发布说明中；Agent 还可能用过期口径自信地回答。
可借鉴Data Agent 的上下文层至少要同时覆盖指标定义、分析方法和业务事件，三者不能只靠一个 Prompt 代替。
数据平台
产品截图
做治理治理与评估
SageMaker Unified Studio + Lake Formation
要解决：当湖仓增长到数千张表和多个数据域时，逐表授权容易产生权限漂移，分析用户也难以理解为何同一查询对不同身份的结果不同。
可借鉴权限产品的验收案例应同时包含应当成功和应当失败的任务。
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