思迈特软件Data Agent实力如何？近两年权威报告、市场排名与行业实践盘点

当Data Agent从概念走向企业应用，市场关注点正在发生变化：它能否接入企业既有的数据、指标、知识和权限体系？能否从回答一个数字，进一步完成异常识别、原因分析和报告生成？又能否在复杂业务环境中保持结果可信、过程可追溯？

这些问题，也正在成为企业评估Data Agent产品和厂商时越来越重要的标准。

思迈特软件并非脱离BI重新进入Data Agent赛道。其路径是以十余年企业级BI、指标管理和行业项目积累为基础，将数据分析能力进一步延伸至Agent BI。核心产品SmartBI白泽定位于大型企业专属的智能体数据决策分析平台，重点解决Data Agent在企业数据分析与经营决策场景中的落地问题。

近两年，IDC、Gartner、赛迪顾问及多家产业研究机构，从市场份额、生成式BI技术能力、AI产业影响力和行业实践等不同维度对思迈特进行评估。把这些报告放在一起，可以更完整地看清思迈特Data Agent能力的基础来自哪里，又落在了哪些真实场景中。

一、BI市场积累，是思迈特进入Data Agent的基础

Data Agent要进入企业经营场景，首先要解决的不是对话方式，而是数据基础：指标口径是否统一，权限是否可控，复杂业务规则能否被准确理解，分析结果能否回到原始数据进行复核。这些能力并不是大模型出现后才开始建设，而是长期沉淀在企业级BI系统之中。

IDC近年中国商业智能与分析软件市场跟踪数据，呈现了思迈特在BI市场中的持续增长。2023年下半年，思迈特市场份额位列整体市场前五、国产厂商第二；2024年下半年，位居国产BI厂商综合市场份额第二；2025年上半年，进入中国BI市场前四、本土厂商第二。IDC发布的2025年下半年市场调研数据还显示，思迈特在多个周期的营收增长表现位居主流BI厂商前列，2025年上半年、下半年单期营收规模连续超过多家国际厂商在华BI业务。

在金融行业，这一市场基础更加突出。IDC《中国金融行业BI软件市场份额，2024》显示，思迈特位居中国金融行业BI软件市场占有率第一。赛迪顾问《2025年中国银行业IT解决方案市场份额分析报告》显示，思迈特以29.90%的市场占有率位居银行业商业智能工具市场第一，领先第二名11.32个百分点；从2023、2024到2025年度报告，思迈特已连续三份报告位居第一。赛迪顾问《2024—2025中国证券行业IT解决方案市场分析与预测报告》也显示，思迈特位居中国证券行业BI厂商市场占有率第一。

这些排名首先证明的是市场选择和项目积累。对Data Agent而言，其进一步价值在于：思迈特已经在银行、证券等对准确性、权限、安全合规和持续服务要求较高的行业中，积累了企业级报表、指标管理、自助分析、经营驾驶舱和智能问数等复杂项目经验。

这意味着，Data Agent可以建立在企业既有的数据、指标、权限和分析体系之上，而不是成为脱离数据口径和权限治理的独立对话入口。对于企业级Data Agent而言，这也是从“能够回答问题”走向“能够可信使用”的重要基础。

二、从GenBI到Agent BI，技术能力开始覆盖完整分析任务

生成式AI进入BI之后，企业对产品的要求已经不止于“能否用自然语言查数”。更关键的是，系统能否理解业务问题、拆解分析步骤、调用正确指标，并在多轮追问中继续定位原因。IDC《2025中国GenBI厂商技术能力评估》为这一阶段的厂商能力提供了更具体的参照。

在该报告评估的八家代表厂商中，思迈特七项平台技术能力总分位列第一，并在金融与央国企两项行业能力维度获得满分、总分位列第一。评估覆盖数据处理、数据分析、大模型能力、集成开发、管理部署、工程化落地等平台与行业能力，反映了思迈特在复杂业务环境中推进生成式BI落地的综合技术基础。

思迈特在IDC《2025中国GenBI厂商技术能力评估》中的相关结果

在此基础上，SmartBI白泽进一步采用“统一指标模型＋多智能体协同”的产品路线：统一指标模型负责将企业指标口径、计算逻辑和业务语义沉淀为可信基础；多个智能体则围绕用户问题进行任务规划、数据查询、分析归因和结果生成。

产品能力由回答单个问题，进一步扩展至查数、归因、多源数据融合、仪表盘生成、分析报告和数据填报等业务任务，使AI从回答一个问题，逐步参与到更完整的数据分析流程之中。

因此，Data Agent与Agent BI在思迈特产品体系中并不是两个割裂的概念。Data Agent是更广泛的市场和需求范畴，Agent BI则是思迈特面向数据分析与决策场景的具体产品路线；SmartBI白泽是这一路线的产品载体。

从更长周期看，思迈特曾于2020—2024年连续入选Gartner增强分析相关代表厂商，并于2023年进入《中国分析平台市场指南》，在ABI领域“客户之声”调研中获评“卓越表现者”。这些长期认定构成了思迈特从增强分析、生成式BI进一步走向Agent BI的技术背景。

三、进入更广泛的AI评价体系，Data Agent路线获得产业认可

近日，IDC发布《IDC MarketScape: 中国 Data Agent 2026 年厂商评估》。在涵盖大模型、云厂商、大数据平台等不同类型玩家的同台评测中，思迈特入选Data Agent主要厂商梯队，位居象限上沿、能力轴评分位列主要厂商首位，整体实力贴近领导者象限。

同时，思迈特是唯一被IDC明确评价为“以强大的BI能力为底座”的厂商。长期沉淀的数据模型、指标体系、行业Know-how与企业级交付能力，也构成了思迈特进入Data Agent市场的重要差异。

这一评价值得关注的地方，不只在于象限位置。当大模型、云平台、大数据和BI等不同技术路线的厂商开始进入同一个Data Agent评价体系，意味着企业对Data Agent能力的比较，也正在从单一模型或交互能力走向数据基础、分析能力、行业经验与工程化落地等更综合的维度。

此前，思迈特还成功入选IDC中国AI 50强，与大模型、云平台、AI基础设施及各行业应用厂商共同进入榜单，也是其中唯一入选的BI厂商。对于一家长期深耕商业智能与数据分析的厂商而言，这意味着其竞争坐标已经不只局限于传统BI市场，Agent BI技术与规模化落地能力开始进入更广泛的AI产业评价体系。

思迈特入选2026 IDC中国AI 50强

IDC对思迈特的持续研究也提供了更具体的观察依据：在《2025中国GenBI厂商技术能力评估》中，思迈特七项平台技术能力总评分位居第一；在中国金融行业大模型及智能体相关研究中，SmartBI白泽被评价为“大型企业智能体数据决策分析平台的成熟选择”。

除IDC外，思迈特在多个以Data Agent和AI辅助决策为主题的产业研究中获得认定：在DBC德本咨询《2026中国AI辅助决策服务商TOP10》中位居首位；入选沙丘智库《2026年中国Data Agent主流厂商全景图》、爱分析《2026 Data+AI厂商全景报告》、亿欧智库《2026中国AI商业落地应用价值TOP50》和第一新声《2026中国垂直AI Agent创新企业榜TOP20》。

这些榜单的评价口径并不完全相同，不能简单等同于同一维度的市场排名。但它们共同指向一个变化：企业对Data Agent的评估，正在从“是否能够对话”转向“是否具备可信的数据基础、行业场景能力和规模化交付经验”。这也是思迈特依托BI和指标体系进入Data Agent市场的主要差异。

四、从技术评估走向业务现场，Data Agent开始进入真实行业

技术评估回答的是产品能力问题，客户实践检验的则是Data Agent能否进入真实业务流程。思迈特目前已经在银行、保险、能源和制造等行业推进相关应用。

在银行业，思迈特联合中国邮政储蓄银行福建省分行打造AI赋能数据运营提质增效实践，入选沙丘智库《2026 Data Agent最佳实践报告》。项目基于SmartBI白泽，面向经营分析、数据运维和全员用数等场景，将指标体系、数据查询与智能分析能力结合起来，探索Data Agent在银行经营数据应用中的落地路径。

邮储银行福建省分行项目入选《2026 Data Agent最佳实践报告》

在保险行业，思迈特与中英人寿共同建设“中英知行”智能问数应用，项目入选IDC《中国金融行业智能体最佳实践案例分析》。其价值不只是让业务人员通过自然语言查询数据，更在于将保险业务指标、数据权限和分析过程纳入可管理的企业级应用体系。

其他大型企业场景也在继续延伸。例如，在大型保险集团的财务管理场景中，白泽围绕多维度经营指标支持逐层下钻和业绩归因；在能源电力企业中，白泽用于支撑智能催收等业务任务。

不同场景背后的共同要求，是Data Agent必须接得住企业已有的数据资产、指标口径、业务知识和权限规则，并能够输出可追溯、可复核的分析结果。

目前，SmartBI白泽已经在金融、能源、制造等重点行业落地数百个企业级智能体应用项目。相比单个Demo，规模化落地更考验产品的标准化程度、复杂系统适配能力和持续运营机制，也是企业评估Data Agent厂商时更值得关注的依据。

一个Demo更多验证的是某项能力能否实现，而进入大量真实企业场景之后，还需要进一步解决权限、安全、部署、复杂系统适配和持续运营等问题。这也是Data Agent从能力展示走向企业级应用必须跨过的一道门槛。

五、思迈特做Data Agent，核心优势到底是什么？

把近两年的权威报告、市场排名和客户实践放在一起，思迈特的Data Agent路线可以归纳为三层能力。

第一层是企业级BI与指标基础。长期的BI市场积累，使思迈特具备数据建模、指标管理、复杂报表、自助分析、权限治理和大型项目实施能力，为Data Agent提供可复用的数据与语义基础。

第二层是以Agent BI完成分析任务。SmartBI白泽通过统一指标模型和多智能体协同，将能力从自然语言查数延伸到异常识别、原因分析、数据融合、仪表盘和报告生成，使Data Agent能够承接更完整的分析流程。

第三层是复杂行业的落地与治理。金融、央国企、能源和制造等行业，对指标准确性、数据安全、权限控制、信创适配和私有化部署提出了更高要求。思迈特在这些行业中的项目积累，为Data Agent从试用走向规模化应用提供了现实基础。

结语

Data Agent的竞争不会只停留在模型参数或交互方式上。进入企业之后，它最终仍要回答三个问题：是否能够理解真实业务，是否能够基于可信数据完成分析，是否能够在既有系统与治理体系中持续运行。

从金融BI市场份额领先，到GenBI技术能力获得权威评估，再到Agent BI进入银行、保险、能源和制造等行业场景，思迈特正在形成一条较为清晰的能力路径：以企业级BI和统一指标体系为基础，通过多智能体协同提升数据分析、归因和决策支持能力，让Data Agent从“能够对话”进一步走向“能够完成分析任务”。

对于正在评估Data Agent的企业来说，真正值得比较的，已经不只是模型大小、回答速度或者Demo效果。能否接住企业真实的数据、指标、业务知识和权限体系，能否进入复杂业务场景，并最终形成可规模化使用的企业级应用，正在成为Data Agent走过概念验证之后更关键的竞争门槛。

从这个角度看，思迈特十余年的企业级BI积累，也正在成为SmartBI白泽进入Data Agent竞争阶段的重要基础。