北京
在迁移之前，Tradeshift 的内部 BI 工具已经不堪重负：单次查询最多支持 10,000 行数据，定时报告上限 25 MB，历史数据仅保留六个月，大规模趋势分析、异常检测或预测建模根本无法实现。维护这套工具更吃掉了一名全职工一半的精力，工程团队被困在低效的运维上，核心产品创新严重受阻。
他们选定的新平台是 Amazon Quick，一个具备 Agentic AI 能力的工作空间。它不仅能对接所有应用和数据，还提供自然语言问答 Chat Agent、无代码自动化流程 Flows，以及可生成长篇研究报告的 Research 功能。最直接的变化是，应付账款和财务用户不再需要写代码，用日常语言提问就能得到洞见，让数据分析真正走出 BI 团队的围墙。
量化效果直击痛点：查询响应速度最高比原先快了 30 倍，总拥有成本压降 40%，更关键的是原本只做内部支撑的嵌入式分析，被架构成面向客户的增值产品，直接创造营收。过去，客户成功、数据分析和商务团队每周要花大量时间手动导出 CSV、跑 Excel 宏、拼装报告；外部客户想深挖 AP 流程中的数据，只能排队等候工程和 BI 团队一一交付，没有任何自助通道。
Tradeshift 的实践揭示了一个清晰转向：当 BI 工具本身沦为瓶颈，用 Agentic AI 取而代之，不仅释放了工程产能，还能把数据能力从成本中心扭转为利润引擎。这一可量化的案例，为同样面对数据量激增、用户期望抬高的企业提供了高参考价值的参照系。
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