Dites adieu aux tâches manuelles fastidieuses liées aux données. Data Agent, l'agent IA intégré à DataWorks, est conçu pour vous libérer des tâches répétitives à faible valeur ajoutée, afin que vous puissiez consacrer plus de temps à l'innovation et à la réflexion stratégique. Profondément intégré à chaque module de DataWorks, Data Agent vous permet d'utiliser des commandes en langage naturel tout au long du cycle de vie des données — de l'intégration, du développement, des opérations et de la maintenance (O&M) et de la gouvernance jusqu'à l'analyse — pour :
Accélérer le développement du code : générez, optimisez et expliquez instantanément le code pour transformer vos idées en code standardisé de haute qualité.
Automatiser l'orchestration des tâches : créez et orchestrez intelligemment des tâches d'intégration, de développement et de gouvernance des données afin d'obtenir une automatisation complète des processus.
Consolider les connaissances de l'équipe : intégrez les meilleures pratiques et les connaissances métier en tant que contexte dans chaque tâche.
Aperçu
Qu'est-ce que Data Agent ?
Data Agent est un agent IA tout-en-un au sein de la plateforme DataWorks qui propose des fonctionnalités clés telles que l'Agent, l'assistant de codage, ChatBI et les opérations rapides par IA. Il couvre l'intégralité du cycle de vie des données, depuis l'intégration et le développement jusqu'aux opérations et à la maintenance (O&M), à la gouvernance et à l'analyse. Grâce à des capacités avancées de raisonnement par IA et à une interaction en langage naturel, vous pouvez automatiser l'intégration des données, le développement et les O&M des données, la gouvernance de la qualité des données ainsi que les tâches d'analyse simplement par le biais de conversations. Cela offre à votre entreprise une expérience de développement de données efficace, fiable et intelligente.
Valeur principale
Améliorer l'efficacité : réduisez considérablement les cycles de développement et d'analyse des données grâce à des fonctionnalités telles que la génération automatique de code, la saisie semi-automatique intelligente et l'interaction en langage naturel.
Réduire la barrière à l'entrée : les utilisateurs qui ne maîtrisent pas le SQL complexe ou les opérations produit peuvent utiliser le langage naturel pour démarrer rapidement et effectuer des tâches de développement et de gouvernance des données.
Garantir la qualité : améliorez la qualité et la maintenabilité du code en utilisant l'IA pour le débogage, l'optimisation et la génération de cas de test.
Préserver les connaissances : construisez une base de connaissances d'entreprise personnalisée pour intégrer les normes de l'entreprise, les définitions métier et les directives techniques dans l'IA. Cela permet de préserver les connaissances et de les appliquer de manière cohérente.
Disponibilité et politiques
Disponible pour : les clients qui utilisent l'édition Basic de DataWorks ou une édition supérieure. Certaines fonctionnalités sont disponibles uniquement dans la nouvelle version de Data Studio.
Régions disponibles : Chine (Zhangjiakou), Chine (Pékin), Chine (Ulanqab), Chine (Hangzhou), Chine (Shanghai), Chine (Shenzhen), Chine (Chengdu), Chine (Hong Kong), Singapour, Malaisie (Kuala Lumpur), Indonésie (Jakarta), Japon (Tokyo), Corée du Sud (Séoul), États-Unis Est 1 (Virginie), États-Unis Ouest 1 (Silicon Valley).
Facturation : À partir du 28 mai 2026, Data Agent sera un service payant. Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez Tarification de Data Agent.
Démarrage rapide
Accès à Data Agent
Vous pouvez interagir avec Data Agent des manières suivantes :
Point d'entrée global : dans le coin supérieur droit de la barre de navigation supérieure de la page Data Studio, cliquez sur l'icône
pour ouvrir la fenêtre de discussion Data Agent.Dans l'éditeur : dans l'éditeur de code intelligent pour les nœuds de développement de données basés sur le code, ouvrez Data Agent à partir du menu contextuel ou en utilisant un raccourci clavier.
Intégré aux modules : dans les zones fonctionnelles de modules produit spécifiques, utilisez les boutons d'action rapide marqués de l'icône Copilot.
Depuis le point d'entrée global, Data Agent propose des exemples prédéfinis basés sur des scénarios pour des tâches telles que la synchronisation des données, la recherche intelligente de tables, le développement des données et la gouvernance des données. Vous pouvez cliquer sur une carte pour obtenir rapidement un exemple d'invite pour ce scénario. Cela contribue à réduire la barrière à l'entrée et à améliorer l'efficacité de l'interaction.
Fonctionnalités principales
Agent : automatiser les tâches complexes
Aperçu
Le service DataWorks Agent transforme le développement et la gouvernance des données grâce à l'automatisation. Il va au-delà des simples questions-réponses en agissant comme un agent intelligent qui accomplit de manière autonome des tâches complexes.
L'Agent utilise les capacités de raisonnement approfondi et de planification des grands modèles de langage pour comprendre pleinement vos tâches, les décomposer en étapes, créer des plans d'exécution et appeler les outils pertinents dans le serveur MCP afin d'automatiser l'exécution des tâches. DataWorks continuera d'enrichir et d'itérer sur l'ensemble d'outils du serveur MCP DataWorks pour vous offrir une expérience de développement et de gouvernance des données plus intelligente et plus efficace.
Points forts
Compréhension approfondie et planification autonome : basé sur la conscience contextuelle et les conversations multi-tours, l'Agent identifie avec précision l'intention complexe de l'utilisateur et décompose automatiquement les tâches en plans exécutables en plusieurs étapes.
Développement et gouvernance automatisés des données : l'Agent est profondément intégré aux capacités et processus fondamentaux du produit DataWorks, offrant une connectivité complète des données contextuelles et un ensemble d'outils DataWorks intégré.
Accéder à la fonctionnalité
Dans la fenêtre de discussion Data Agent, passez du Ask mode au Agent mode.
En fonction de votre type de tâche, saisissez
/pour sélectionner le type d'Agent approprié.Donnez des instructions à l'Agent en posant une question.
Cas d'utilisation
Cas d'utilisation 1 : Agent d'intégration des données
Description : vous pouvez décrire les exigences de synchronisation des données en langage naturel, tel que le chinois ou l'anglais. Le système analyse automatiquement la sémantique et génère intelligemment la configuration correspondante de la tâche de synchronisation des données. Cela inclut les types de source de données pour la source et la destination, les mappages de structure de table, les conditions de filtrage des colonnes, les stratégies de partitionnement et les paramètres de planification.
Cas d'utilisation 2 : Agent de développement des données
Description : fournit une expérience de développement ETL basée sur le langage naturel qui couvre l'ensemble du processus, de l'analyse des besoins et de la génération de code à la création et au déploiement de workflows.
Cas d'utilisation 3 : Agent O&M des données
Description : cet agent fournit des évaluations complètes de l'état de santé et des diagnostics de problèmes pour les instances de tâches. Il combine une analyse multidimensionnelle des chaînes de dépendance, de l'utilisation des ressources, des tendances d'exécution historiques, de l'impact des modifications, des anomalies des journaux et de la qualité des données pour générer automatiquement des rapports de diagnostic structurés.
Pour plus d'informations sur l'Agent O&M des données, consultez O&M alimentée par l'IA.
Cas d'utilisation 4 : Agent Data Map
Description : cet agent se concentre sur l'amélioration de l'efficacité de la découverte et de la compréhension des données. Grâce à une interaction en langage naturel pilotée par l'IA, vous pouvez explorer rapidement les métadonnées dans divers scénarios sur des ensembles de données massifs.
Capacités principales :
Recherche en langage naturel : prend en charge les questions-réponses en langage naturel sans nécessiter de mots-clés exacts. Vous pouvez localiser rapidement les données cibles en fonction de l'intention métier. Par exemple, « Trouvez les tables de synthèse liées à l'activité des utilisateurs. »
Ajustement automatique de la portée : prend en charge la spécification d'une portée au sein d'une conversation. L'Agent comprend automatiquement la sémantique et localise rapidement les données dans cette portée. Par exemple, « Dans le projet adm_bi, trouvez les tables liées aux opérations commerciales. »
Compréhension approfondie des données : prend en charge les questions de suivi sur les données cibles pour obtenir rapidement des informations détaillées telles que la lignée des données, le propriétaire et les définitions de champs. Par exemple, « Quelles sont les dépendances en aval directes de la table @dws_bi_metric_di ? Si elle est modifiée, quels propriétaires seront affectés ? »
Cas d'utilisation 5 : Agent de gouvernance des données
Description : l'Agent de gouvernance des données DataWorks fait passer la gouvernance des données de l'entreprise d'un modèle proactif à un modèle autonome. La gouvernance des données ne consiste plus en des analyses de données complexes et des changements de configuration étendus. Désormais, vous pouvez utiliser des commandes en langage naturel pour effectuer des actions de gouvernance précises, configurer des opérations avec des capacités de niveau expert et permettre une exécution automatique.
Capacités principales :
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Configuration des règles de qualité : utilisez le langage naturel pour configurer automatiquement des règles de surveillance pour les tables clés spécifiées. L'Agent de gouvernance des données peut analyser intelligemment les types de champs, la sémantique métier et l'importance d'une table pour recommander et configurer automatiquement des règles de surveillance appropriées. Ces règles peuvent inclure l'unicité de la clé primaire, les contraintes de non-nullité et les vérifications de plage de valeurs d'énumération, ce qui permet d'effectuer efficacement des tâches qui nécessitaient auparavant une exploration extensive des données et une configuration des règles.
Exemple : générez automatiquement des règles de qualité pour la table de dimension utilisateur centrale dim_user_info.
Exemple : configurez automatiquement des règles de qualité liées au nombre de lignes de table pour les tables commençant par ods_.
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Correction des problèmes de qualité : pour les problèmes de qualité identifiés automatiquement par le système dans le module de gouvernance des actifs de données, tels que « La table fréquemment consultée n'a aucune règle de qualité configurée » ou « La table générée par la tâche de ligne de base à haute priorité n'a aucune règle de qualité configurée », vous pouvez fournir des exigences de correction en langage naturel. Le système analyse alors automatiquement le problème et effectue la correction correspondante.
Exemple : trouvez les tables fréquemment consultées qui n'ont aucune règle de qualité configurée, puis recommandez et configurez des règles de qualité.
Exemple : aidez-moi à résoudre les problèmes dans la dimension de la qualité.
Assistant de codage
Aperçu
L'assistant de codage Data Agent, propulsé par des grands modèles de langage avancés, utilise l'interaction en langage naturel pour effectuer efficacement des tâches telles que la génération, l'optimisation, l'explication et le test de code SQL et Python. Pour garantir les meilleurs résultats, vous pouvez basculer librement entre différents modèles, y compris le modèle par défaut DataWorks, Qwen et DeepSeek, afin d'améliorer considérablement l'efficacité du développement ETL et de l'analyse des données.
Points forts
Plusieurs modèles avec commutation libre : prend en charge des modèles tels que le modèle par défaut et Qwen3-235B-A22B.
Prise en charge complète du cycle de vie ETL : prend en charge la génération de code, les questions-réponses, la refonte, l'optimisation, le débogage, les commentaires, la génération de cas de test et l'explication pour SQL et Python.
Conscience contextuelle : comprend le contenu de la conversation, le code, les structures de table, la lignée des données, les bases de connaissances personnalisées, etc.
Accéder à la fonctionnalité
Éditeur de code intelligent
Cas d'utilisation 1 : Saisie semi-automatique intelligente du code
Mode d'emploi : lorsque vous développez des nœuds basés sur le code, Data Agent prédit et recommande intelligemment les extraits de code suivants en fonction du contexte, tel que le code que vous avez déjà saisi et les structures de table référencées. Les suggestions de complétion apparaissent automatiquement. Appuyez sur la touche Tab pour les accepter.
Cas d'utilisation 2 : Menu contextuel pour les opérations rapides
Mode d'emploi : dans l'éditeur de code intelligent, sélectionnez un morceau de code, faites un clic droit dessus et choisissez Copilot dans le menu contextuel.
Discussion Data Agent (mode Ask)
Le mode Ask est le mode par défaut pour la discussion Data Agent et convient à la résolution de problèmes de codage spécifiques au format questions-réponses. Il prend en charge la génération de code, la refonte de code, le débogage de code, la génération de commentaires, l'explication de code, l'optimisation de code, la génération de cas de test, les questions-réponses sur le code, la génération intelligente de cellules Notebook et la recherche rapide de tables. Lorsque vous utilisez la discussion Data Agent en mode Ask, vous pouvez sélectionner du code dans l'éditeur pour l'utiliser comme contexte pour des opérations ciblées.
Opérations rapides par IA
DataWorks exploite les capacités des grands modèles de langage dans ses modules de développement, d'O&M et de qualité des données pour fournir des opérations produit pratiques et intelligentes.
Visualisation intelligente des résultats de requête
Description : dans le développement et l'analyse des données DataWorks, vous pouvez utiliser l'assistant graphique intelligent Data Agent pour générer une visualisation et des insights sur les données à partir des résultats de requête en un seul clic.
Accéder à la fonctionnalité : dans les résultats d'une exécution de nœud ou d'une requête SQL, basculez vers l'onglet Visualization.
Création de table assistée par l'IA
Description : dans le catalogue de données Data Studio, vous pouvez utiliser l'assistant de création de table Data Agent pour créer une table en saisissant simplement des mots-clés pour le nom de la table. Vous pouvez également déclencher des recommandations intelligentes pour les noms de champs et les descriptions en un seul clic.
Accéder à la fonctionnalité : lors de la création d'une table dans Data Studio, cliquez sur le bouton Agent table creation dans le coin supérieur gauche de la page. Saisissez une description de vos exigences de création de table et Copilot générera automatiquement un plan de création de table incluant les définitions de champs et le DDL.
Génération de description de déploiement
Description : dans Data Studio, pendant la phase de déploiement, vous pouvez utiliser l'assistant de déploiement pour générer des descriptions de déploiement en un seul clic, ce qui améliore l'efficacité du déploiement.
Accéder à la fonctionnalité : dans Data Studio, pendant la phase de déploiement, cliquez sur le bouton Copilot generation description à droite de la zone de saisie de la description de déploiement pour générer automatiquement une description de déploiement.
Diagnostic des anomalies de tâche
Description : la fonctionnalité de diagnostic intelligent dans le centre d'opérations DataWorks est désormais intégrée aux modèles Qwen et DeepSeek-R1 (671B). Lorsqu'une tâche s'exécute de manière anormale, vous pouvez cliquer sur Run Diagnosis. Le grand modèle de langage extrait instantanément les informations clés des journaux, fournit une analyse des erreurs et des suggestions de résolution, et recommande des actions rapides pour corriger l'erreur.
Accéder à la fonctionnalité : sur la page Operation Center, cliquez sur dans le volet de navigation de gauche pour accéder à la page des instances cycliques. Cliquez sur une instance ayant échoué, sélectionnez le nœud ayant échoué, puis cliquez sur Run Diagnosis dans le coin inférieur droit pour effectuer un diagnostic intelligent sur la tâche.
Recommandation de règles de qualité des données
Description : vous pouvez utiliser Data Agent en un seul clic pour générer rapidement des règles de qualité des données pour des tables ou des scénarios métier spécifiques en fonction des métadonnées complètes dans DataWorks. Cette fonctionnalité prend en charge plusieurs types de sources de données et des contrôles de qualité multidimensionnels.
Accéder à la fonctionnalité : sur la page Data Quality, cliquez sur dans le volet de navigation de gauche. Sélectionnez la table cible et cliquez sur Create Monitor à droite pour configurer les règles de qualité pour la table.
API Data Service
Description : DataWorks Data Service peut utiliser l'assistant intelligent Data Agent pour l'emballage rapide d'API. Il génère un script SQL en fonction des exigences métier en un seul clic et l'analyse automatiquement en paramètres de demande et de réponse d'API.
Accéder à la fonctionnalité : dans le module Data Service, créez une API et sélectionnez le mode script.
ChatBI
ChatBI est un outil d'analyse intelligent conversationnel propulsé par des grands modèles de langage. Décrivez simplement vos exigences d'analyse en langage naturel et ChatBI identifie automatiquement les tables cibles, génère et exécute du SQL, crée des visualisations et extrait des conclusions d'analyse. Cela vous aide à obtenir rapidement des rapports d'analyse de données professionnels sans écrire aucun code. Pour plus d'informations, consultez Aperçu de ChatBI.
Fonctionnalités avancées et bonnes pratiques
Améliorer la précision avec le contexte
Pour garantir que les réponses de Data Agent soient alignées sur les normes de votre entreprise et vos scénarios métier, fournissez-lui des connaissances précises.
Connaissances personnalisées (Rules)
Description : les Rules sont des normes et des connaissances de base que vous définissez pour Data Agent. Elles guident la façon dont Data Agent pense et répond.
Accéder à la fonctionnalité : dans le coin supérieur droit de la fenêtre de discussion Data Agent, cliquez sur l'icône
pour accéder à la page de configuration des Rules.-
Rules au niveau de l'entreprise et Rules au niveau personnel :
Rules au niveau de l'entreprise : ces Rules sont configurées par un administrateur et prennent en charge une portée d'effet configurable. Elles conviennent à la définition des termes métier au niveau de l'entreprise, des normes de codage, etc.
Rules au niveau personnel : ces Rules sont configurées par des utilisateurs individuels et ne sont effectives que pour eux. Elles conviennent à la définition des préférences personnelles, des extraits de code fréquemment utilisés, etc.
Spécifier le contexte dans les conversations
Description : dans chaque conversation, vous pouvez spécifier manuellement le context pertinent pour la tâche actuelle. Cela permet à Data Agent de se concentrer sur ces informations lors de la réponse et aide à fournir des résultats plus précis.
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Types de context pris en charge :
Table : référencez les métadonnées d'une ou plusieurs tables.
Node/code file : référencez le code d'un nœud spécifique.
Data Collection : référencez une Data Collection de Data Map.
Rules : spécifiez temporairement une ou plusieurs Rules à appliquer à la conversation actuelle.
Local file : téléchargez un document local pour l'utiliser comme information de base.
Comment référencer le context : dans la zone de saisie de la discussion Data Agent, tapez
@ou cliquez sur+pour ouvrir le sélecteur de context et ajouter le context.
Gestion des conversations
Historique des conversations
Data Agent enregistre automatiquement vos conversations récentes.
Portée de l'enregistrement : vous pouvez afficher jusqu'à 100 enregistrements de conversation des 7 derniers jours.
Accéder à la fonctionnalité : dans le coin supérieur droit de la fenêtre de discussion Data Agent, cliquez sur Chat History.
Nouvelle conversation par tâche
Nous vous recommandons vivement de démarrer une nouvelle conversation (New Chat) pour chaque tâche indépendante.
Raison : cette pratique empêche le contexte de différentes tâches d'interférer les unes avec les autres. Cela permet à Data Agent de se concentrer sur la tâche actuelle, ce qui aide à garantir l'exactitude et la pertinence de ses réponses.
FAQ
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Q : Pourquoi les réponses de Data Agent sont-elles inexactes ou ne répondent-elles pas à mes attentes ?
R : Cela peut être dû à un contexte insuffisant. Essayez de fournir à Data Agent des informations de base plus précises comme décrit dans Spécifier le contexte dans les conversations.
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Q : Quelle est la différence entre le mode Ask et le mode Agent ? Comment choisir ?
R : Le mode Ask est destiné aux tâches simples à question unique, telles que la génération d'un extrait de code ou l'explication d'une fonction. Le mode Agent est destiné aux tâches complexes qui nécessitent plusieurs étapes et outils.
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Q : Comment puis-je faire en sorte que Data Agent privilégie les réponses en anglais ?
R : Vous pouvez guider Data Agent à répondre en anglais de la manière suivante :
Lorsque vous posez une question, ajoutez explicitement une instruction, telle que
Please respond in English,Respond in EnglishouExplain in English.Basculez vers l'interface utilisateur anglaise de DataWorks pour améliorer la cohérence et la précision de la sortie anglaise du modèle.