主要观点总结
本文介绍了Aloudata推出的数据分析Agent产品——Aloudata Agent，基于NoETL明细语义层作为企业的知识库，结合大模型的能力，实现了自然语言取数、归因、解读等功能。产品具有用户友好的交互式引导与追问、分析可追溯、可理解、可干预等特点。文章还介绍了企业如何接入这样的数据分析Agent产品，以及如何配套搭建指标平台。最后总结了Aloudata Agent的主要功能和特性，并介绍了Aloudata未来的产品和技术优化计划。
关键观点总结
关键观点1: Aloudata Agent是基于NoETL明细语义层的企业知识库和大模型能力推出的数据分析智能体。
具备自然语言取数、归因分析、数据解读等功能，可实现全面的数据分析场景覆盖。
关键观点2: Aloudata Agent具有用户友好的交互式引导与追问，支持聊天+点选操作，让操作更简单，分析更精准。
分析过程可理解、可调整、可干预，数据口径清晰明确，让企业管理决策更放心。
关键观点3: 企业接入数据分析类Agent产品前需要认真评估，需要考虑指标的重要性和业务需求。
根据指标重要性和业务发展情况制定合理的迁移策略，逐步实现指标的中心化管理和一致性。
关键观点4: 未来，Aloudata将继续优化产品和技术层，计划推出Aloudata AI MCP，让企业内部数据分析的能力与Agent结合得更好。
同时，企业选择解决方案时应关注数据底层的技术能力差异性，以选择更合适的方案。
正文
大致判断下，我们就会发现第三种路径更为可靠。但是要想实现这种路径的顺利落地还需要做很多工作。而且，技术路径和产品形态都可以被模仿，但如何保障数据分析类 Agent 产品的问数效果？以及其核心壁垒到底是什么？
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路径可学，产品可抄，企业知识库才是数据分析 Agent 的核心壁垒
数据分析 Agent 类产品能不能用好，关键在于数据底座是否 AI-Ready。
过去十年，数据仓库、BI 工具、指标平台在企业内部均有不同程度的落地。当 DeepSeek 的出现让大模型平权，越来越多的企业试图借助 AI 的能力进行数据分析，但是我们需要让 AI 理解我们的业务和数据。过去，我们的 IT 系统、软件和数据更多是以人为主的角度构建的，而现在我们需要让 AI 可以更好地理解和获取数据，这就是数据底座 AI-Ready 的释义。同时也是指标平台爆发式增长的原因之一，
指标平台的语义引擎是 AI 时代数据可理解、可应用的根本
。
在 Aloudata 看来，企业要实现真正的 Chat BI 和繁荣的智能体生态，关键在于拥有“好数据”，而不仅仅是部署大模型。Aloudata 联合创始人 & 首席产品官肖裕洪曾表示：“我们希望通过一个强大的 NoETL 数据底座，为上层的 Aloudata Agent 提供更完整的数据覆盖、更精准的数据语义、更强大的查询性能和更可靠的安全保障。”
为此，Aloudata 通过 Aloudata CAN 指标平台（自 2023 年底推出之后获得了业界的广泛关注和积极反馈）和 Aloudata AIR（国内首个逻辑数据编织平台）的深度融合，已经
形成了一个路径更短、成本更低、自动化程度更高的 NoETL 工程体系
。
为什么这一融合在当前时间点如此重要？因为随着大模型和智能体的爆发，企业对数据就绪速度的要求显著提高。业务侧的需求不再局限于高度复用的场景，许多一次性或临时性的需求也需要快速响应。数据编织（Data Fabric）借助数据虚拟化技术达成轻量级数据集成与准备、按需物化的效果，是 ChatBI 快速、低成本的数据集成准备的理想方案。
更重要的是，Chat BI 的成熟依赖语义层技术的突破——既要理解业务意图，又要动态适配数据模型，同时保障查询性能。而基于明细数据的语义层所构建的企业知识库才是企业数据分析 Agent 的核心壁垒。
从这张图我们可以看到，企业知识库构建主要存在三种方式：基于报表的语义层、基于宽表模型的语义层、基于明细数据的语义层。其中，基于报表的语义层和基于宽表模型的语义层均存在明显弊端：前者是很多 BI 厂商的方案，BI 本身更多是一个数据分析的应用工具，依赖于数据集进行分析，虽然包含了一些业务语义，但无法保障数据口径一致性，容易导致问数结果出现歧义，也因为无法覆盖全部明细数据，所以难以支撑灵活的洞察分析；后者是很多指标平台的方案，由于语义层的建模、指标定义能力与查询性能的局限，仍要依赖宽表进行指标的定义与查询，因此无法实现指标和维度的任意组合，分析灵活性大打折扣，且需要预定义全部指标，而现实情况是我们无法穷尽，所以场景覆盖同样有所限制。
相较于这两者，基于明细数据的语义层才是理想的企业知识库。其不仅能够沉淀所有明细级语义，可作为 ChatBI 数据底座实现数据分析场景的全覆盖，还支持指标维度的动态结合和快速衍生，让智能问数更灵活。在这一方面，AloudataCAN 可提供 NoETL 明细语义层，具有“标准化指标定义、明细级语义沉淀、智能化加速路由、查询时灵活衍生”四大特性，基于此，最终 Aloudata 推出了覆盖率与准确性并重的数据分析 Agent。
