本文作者为数数科技某游戏客户的运营总监，在使用数数科技的产品之前，他们在内部尝试自建数据分析平台，“从入门到放弃”。上线数数科技的大数据分析平台后，该公司一款全球下载量5000W+的休闲游戏每天所有的数据都在平台上流转。1 为什么需要数据分析移动游戏已经进入充分竞争的阶段，市场供过于求。从2018年开始，新游戏发布的数量就逐步下降，轻松挣钱的时代已经过去，开发者们逐渐离场，留给我...

做用户运营，LTV（用户生命周期价值）是几乎所有团队都想做好、却一直很难做细的一件事。用户的行为数据其实都在系统里——注册、激活、付费、留存、流失，全链路都有。但真要把LTV算细、用起来，通常还是得提需求、等排期、等取数、等建模、等出报告。这些事不难，却很占时间，而且等来了结果，策略也只能分层群发，一套打法只有效覆盖一群人。现在，有了ThinkingAI企业级AI Agent平台Agentic E

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摘要：ThinkingAI与华为云合作推出企业级AIAgent平台AgenticEngine，通过三层知识体系（记忆系统、行业Skill库、持续进化机制）将通用AI转化为业务专家。华为云提供AI算力底座和MaaS平台，实现低时延推理和突发流量应对。该方案已服务1500+企业，覆盖多个行业，支持用户自定义Skill，推动AI与业务深度融合，驱动企业增长。

4月22日，ThinkingAI品牌焕新首秀在上海成功举办，以"From Data To AI, Build Your Real Agent Team"为主题，联合飞书、网易智企等行业伙伴，探讨企业如何构建AI Agent团队。创始人吕承通提出企业需转向以AI为中心的运营模式，CTO周津强调数据理解是关键。活动展示了Agentic Engine平台，分享数字分身型与员工型Age

Agentic Engine，可私有化部署的企业级AI Agent平台，让每一家企业都拥有自己的AI Agent团队。

摘要： 2026年，企业级Agent的推理能力显著提升，但落地面临信任危机。核心矛盾在于Agent的执行能力与企业的业务上下文、数据底座及判断链路不匹配。传统BI依赖人工纠错，而Agent时代需解决“提问前”的模糊问题。企业需构建业务上下文、稠密数据底座和清晰判断链路，而非仅优化模型。从“参考级”到“执行级”的数据治理成为关键，信任裂缝的解决取决于数据地基的升级。未来竞争将聚焦于谁的数据基础设施更