BI Agent的“中枢神经”：衡石语义层如何实现动态下钻与权限沙箱

——剖析自治数据分析体的核心架构设计

一、传统BI的“维度困局”：当业务提问撞上静态模型

某快消企业业务总监提问：

“华东区便利店渠道Q2销售额下滑的原因是什么？”
传统BI系统返回：

症结在于：

维度固化：预聚合模型仅支持预设的“区域+季度”组合，无法响应动态下钻需求；
权限失控：若开放SQL接口，业务人员可能误查全量敏感数据；
响应延迟：新增维度需IT重构数据模型，耗时3周+。

衡石科技架构师指出：“当BI系统无法像人类一样‘顺藤摸瓜’地分析问题，Agentic BI就只是空中楼阁。”

二、动态下钻引擎：语义层如何实现“思维导图式分析”

衡石的解决方案是在指标中台（Metrics Layer） 构建动态维度网络：

1. 三维度建模架构

• 指标层：预计算核心指标（如销售额=SUM(订单金额)）

• 维度层：原子维度（区域/渠道/时间）

• 关系层：维度关联规则（如“华东区→上海+江苏+浙江”）