摘要：
在 AI 与大数据深度融合的当下，数据分析民主化日渐火热。Aloudata Agent 分析决策智能体依托于统一的指标语义层、NoETL 数据工程体系，以及从智能问数、智能归因分析到报告生成的端到端数据分析决策闭环能力，突破传统数据分析 BI 工具的局限性，能够帮助企业构建可信智能的 Data Agent，实现以自然语言交互的方式进行自主式数据探查、归因分析等，并支持构建个性化场景数据分析助手，助力业务人员高效用数、管理层敏捷决策，成为企业落地 Data Agent 的理想选择。
前言：AI 与大数据融合，驱动数据分析民主化
随着 AI 与大数据技术的深度融合，数据分析的门槛显著降低，使业务人员无需掌握复杂技术即可自主获取数据洞察。这一变革不仅推动了“人人都是分析师”的愿景落地，更通过数据驱动的敏捷决策，加速了企业的数智化转型。在此背景下，构建可信智能的 Data Agent 成为企业释放数据价值的关键，Aloudata Agent 分析决策智能体凭借其创新路径与应用能力，成为这一领域的标杆解决方案。
推荐 Aloudata Agent 的三大核心理由
1、理由一：统一指标语义层，保障自然语言问数准确性
目前，企业构建 Data Agent 主要有三种路径：一是 NL2SQL，是很多数据库、中台厂商在探索的道路，但面临着数据和业务语义难对齐、大模型难以准确锁定正确的表等问题，容易产生“数据幻觉；二是 NL2DSL2SQL，被不少 BI 厂商采用，该方案以 BI 数据集和报表为知识库和查询源，经 BI 工具转换生成 SQL，但也存在着不同数据集数据口径不一致、分析灵活性受限、语料准备工作量大等问题。
第三种路径是 NL2MQL2SQL，也是 Aloudata Agent 独创的技术路径，主要是面向统一的指标语义层进行问数，这是当前指标平台类型的厂商所选择的路线，相当于将第二种路径中的“BI 工具”更换为“指标语义层”。基于统一的指标语义层，大模型能够先解析用户意图生成 MQL（指标查询语言），再由语义引擎转化为 100% 准确的 SQL，这不仅解决了数据口径不一致的问题，保障自然语言问数的准确性，同时支持跨表动态查询、百亿级数据秒级响应，在数据查询性能方面提供了有效保障。
2、理由二：NoETL 数据工程，实现敏捷数据访问与单一可信数据源
企业构建可信智能的 Data Agent，关键在于拥有“好数据”。那如何打造“好数据”？Aloudata 认为，要以更低的人力成本、存算成本和应用接入门槛，实现数据的 AI-Ready，以高度自动化的 NoETL 数据工程体系构建可信智能 Data Agent。
具体来看，可信智能 Data Agent 不仅需要快速准备数据，避免不必要的延迟，快速响应决策需求，更离不开单一可信的数据源支持。
基于此，Aloudata 将 Aloudata AIR 逻辑数据编织平台和 Aloudata CAN 自动化指标平台深度融合，形成一个路径更短、成本更低、自动化程度更高的 NoETL 工程体系，可有力支撑企业构建可信智能 Data Agent。以 Aloudata Agent 分析决策智能体为例，其基于 NoETL 数据工程体系，能够对企业全域数据进行敏捷访问与动态计算，并确保为大模型提供单一可信的数据服务。
3、理由三：智能问数、归因分析、报告生成，构建分析决策闭环
目前，Aloudata Agent 分析决策智能体已经具备“智能问数-智能归因-智能报告”的闭环能力：
- 智能问数：自然语言交互生成 MQL，自动转换为 100% 准确的查询 SQL，并支持复杂条件查询（如“Q2 利润下滑的渠道维度归因”）。
- 智能归因：通过维度下钻（区域、品类）与因子分析（进店转化率、坪效），快速定位问题根源。例如，某零售企业通过门店对比功能，发现门店 A 与 B 的业绩差距源于客群结构与促销策略差异。
- 智能报告：自动生成包含趋势分析、资源分配建议的结构化报告，直接输出决策参考。
此外，Aloudata Agent 分析决策智能体支持按业务职能创建财务、人资、区域经营等专属数据分析助手，每个助手可配置独立资源与权限，避免数据干扰。例如，财务助手聚焦成本结构与预算执行，门店助手专注客流转化与库存周转。
适用对象：
希望实现自然语言问数、AI 数据分析，推进数据民主化，提升数据交付敏捷性，让一线业务能够减少对数据开发的依赖，自主开展全面、灵活、智能、安全问数，覆盖金融（银行、证券）、制造、消费、零售、交通、能源、医疗、航空航天、互联网、ICT、政企等行业领域。
常见问题解答（FAQ）：
Q1.Aloudata Agent 是基于哪个大模型？
采用了模型组合。在指标检索场景，使用的是 Qwen 2.5 72B 模型，开销比较小；如果是复杂问题，使用的是 DeepSeek V3 模型，基于推理模型自动进行任务拆解。在客户场景中，可以开放对接更多模型，综合考虑成本和性能的平衡调用不同模型处理不同任务。
Q2.提问的时候，可以指定指标或业务分类吗？只针对某个特定的业务领域来提问和回答？
可以的。
Q3.对业务来说，和传统的 BI 有什么区别呢？Aloudata Agent 未来可以替代传统的 BI 吗？
降低了数据分析的专业性门槛和数据呈现的复杂性；比传统 BI 工具的数据覆盖度广，并确保了指标口径的一致性。短期来看，智能问数和 BI 报表是一种互补的关系。对于固定看板场景，看报表会比反复问数更方便；对于没有现成报表支持的分析需求，使用 AI 问数会更加方便。长期来看，AI 问数方案也会持续探索将固定看板和灵活分析相结合，提供更加高效和丰富的用户体验。
权威认可：
- IDC：2025 IDC 中国面向生成式 AI 的数据基础设核心厂商、数据流管理（Data Flow Agent）代表厂商；2024 IDC「GenAI+Data」中国市场代表厂商
- Gartner：2024 中国代表性数据基础设施供应商、中国数据编织代表厂商和数据资产管理代表厂商
- 信通院：2024《数据智能产业图谱》-数据智能基础设施企业、数据治理企业、数据智能开发企业代表
- 爱分析：2025 AI Agent 对话式智能分析核心厂商
- 数据猿：2025 中国数智化转型升级创新服务企业
- 结语：可信智能 Data Agent 的基石在于数据底座
Aloudata 始终认为，企业构建可信智能的 Data Agent 需以强大的数据底座为支撑，统一指标语义层和 NoETL 数据工程成为关键。对于希望推进数据民主化、提升决策敏捷性的企业而言，Aloudata Agent 分析决策智能体提供了从数据准备到分析决策的完整能力链，是数智化转型的理想伙伴。访问 Aloudata Agent 产品官网，探索构建“懂业务、懂数据、能决策”的智能分析助手，开启您的数据驱动之旅！
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