数据要素时代，对数据进行分析和挖掘是企业实现市场洞察、产品研发、运营管理、风险控制等重要工作所不可或缺的核心能力，是企业数智化转型的关键。随着大语言模型（LLM）技术的兴起，各方纷纷开始关注大模型在数据分析领域的赋能效应。基于大模型的智能体（AI Agent）系统具备规划决策、记忆、工具使用等方面的能力，能够精准识别用户意图并智能化地解决数据分析过程中的实际问题，成为大模型在数据分析领域应用落地的重要技术路线。
数据分析智能体是一种服务于数据分析场景的智能体系统。它不仅继承了大模型在处理和生成语言信息方面的强大能力，使数据分析过程中的交互更加便捷，还通过集成自主学习、数据分析、决策制定等功能，调用各类数据分析工具，实现了从数据理解到行动执行的闭环。面对具备一定复杂程度的数据分析任务，数据分析智能体能够根据用户的分析需求，自主地构建和调整分析流程，以实现更加精准高效的数据分析，从而提升企业数据应用的智能化水平。
在此背景下，为加速形成行业共识，推动数据分析领域的智能化发展，促进数据分析智能体相关工具和产品的研发及选型，TC601 WG10数据智能应用工作组和WG16人工智能数据工作组联合北京大学、北京交通大学、河海大学、中信建投、中国移动、腾讯、蚂蚁集团、阿里妈妈、科大讯飞、中兴通讯、中国知网、中国移动智慧家庭运营中心、中国移动紫金研究院、数势科技、数牍科技、邦盛科技、星环科技、浪潮通信信息、浩鲸科技、京信科技、枫清科技Fabarta、易智瑞、湖北数据集团、名通科技、创邻科技、软通智慧、信安数据、小鹏汽车、数字郑州、武汉大数据、亚信科技、大华股份、创意信息、宇信科技、数梦工场、数产集团、信安数据、中电数创、中电数产、上海爱数、核动力院、枣庄市民卡等四十余家企业的百余位专家共同参与起草，充分参考各行业数据智能体实践经验，编制完成了《数据智能体技术要求 第2部分：数据分析智能体》标准，标准包含数据集成、任务规划与执行、数据分析场景化能力、自我进化、运维评测及集成、安全管理等6大能力域，20余个能力，60余项能力要求。
中国信通院依托该标准正式启动首批数据分析智能体系统专项测试工作，企业可以通过测试确定自己的行业水位，并为相关系统、产品的建设和选型提供参考。
