Aloudata升级NoETL平台，Chat BI智能体Aloudata Agent 4月公测

3月27日消息，近期，国内自动化数据管理软件提供商Aloudata(浙江大应科技有限公司) 升级了旗下核心产品NoETL指标平台——Aloudata CAN，并预告即将于4月开启旗下Chat BI智能体——Aloudata Agent的公测。

Aloudata是国内Data Fabric架构理念的实践者与引领者，创始团队来自蚂蚁集团。

Aloudata创始人&CEO周卫林表示：“DeepSeek崛起后，市场对Chat BI表现出强烈的关注，因为它精准切入企业经营决策这一核心场景。经营决策场景下企业知识语义表达的载体就是‘指标’，其管理平台就是‘指标平台’。也因此，指标平台是企业最为确定性的私域知识库，Chat BI是当前最为确定性的AI垂直应用之一。”

NoETL指标平台——Aloudata CAN全新升级

Aloudata CAN是业内首个“管研用”一体的NoETL指标平台，2023年底发布首个版本就受到业内关注。Aloudata CAN着力打造强大的语义定义能力，和NoETL自动化查询加速能力，确保高效、灵活、一致的数据分析体验。

Aloudata首席产品官肖裕洪介绍到，过去一年，Aloudata CAN 的商业化成果显著，现已服务了麦当劳中国、平安证券、中国南方航空、华润数科、lululemon、理想汽车等超过30家头部先进企业，帮助他们构建了“管研用”一体化的指标平台，实现指标开发效率10倍提升，指标口径的统一化管理等。这些企业均为上市公司，每周API的调用量已经达到亿级别。

目前，随着Aloudata CAN在越来越多的企业数据环境中落地应用，以及大模型的爆发，催生了更多取数、用数的应用场景。为此，以“低成本实现数据快速就绪”为目标，Aloudata CAN进行了全新升级，主要体现在三个层面：

第一，Aloudata CAN正加快上下游的开放生态建设。对下开放对接企业的各种现有引擎，既保护了客户原有的资产，也为未来可能出现的更优引擎和架构预留了空间。对上积极拥抱各类应用生态系统，不仅通过JDBC、API的方式，实现与现有各类应用的对接，还致力于与BI工具、AI工具等实现更无缝的集成。

目前，Aloudata CAN与WPS合作推出了指标插件，让用户能够在他们熟悉的WPS工具中直接对接指标平台完成动态的数据分析；与Quick BI深度融合推出了“指标定义-计算-可视化-智能分析”全链路解决方案，助力企业破解指标管理与分析效能难题等。

第二，进一步升级指标平台的基石——语义引擎，从指标定义、加速和治理三方面提升数据应用能力。并结合AI技术，推出智能建模助手（Copilot），将企业在复杂场景的建模效率10倍提升。这些升级将全面提升语义引擎的能力，使其在AI时代更好地支撑数据理解与应用。

第三，为应对Chat BI和未来智能体生态建设，将推进Aloudata CAN与Aloudata AIR两大平台的深度融合，以更好地整合和统一管理多源异构数据，确保企业所有数据能够轻松连接和高效利用，为企业的AI应用创新交付“单一可信数据源”。

Chat BI智能体Aloudata Agent将于4月开启公测，已开放预约

在赋能企业AI应用创新方面，Aloudata将先进NoETL数据工程技术与大模型能力融合，推出Aloudata Agent，一款以“万数皆可问”为目标的Chat BI智能体。

肖裕洪表示，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。

数据分析和经营决策场景是企业内部“容错度”最低的场景，因此Chat BI虽在问世以来受到高度关注，但在语义理解的准确性、数据准确性和“幻觉”问题、数据可得性以及查询性能与成本的平衡性几个方面没有实现显著突破，因此尚未实现大范围应用。

Aloudata推出的“大模型+NoETL指标平台”的解决方案，强调通过增强语义引擎和智能ETL编排解决上述痛点，确保大模型能够准确理解企业的数据口径和标准，并与业务需求对齐，同时为智能体提供最大的数据覆盖度和充分的查询性能保障。通俗来讲，就是通过NoETL的智能化数据底座，让AI问数实现数据查得到、取得出、问得准的效果。

肖裕洪强调，Aloudata Agent已经具备了一些重要的功能和特性，能够为企业提供初步的智能化支持，将于4月开启公测。使用体验包括：

第一，对话式分析。

Aloudata Agent支持灵活、准确的对话式取数、归因分析和智能分析报告生成。目前，它可以完成多维归因和因子归因，但与理想中的归因分析仍有差距。理想的归因分析应该像专业分析师一样，能够提出假设、验证假设，并不断迭代和探索，获得更深层次的洞见。未来我们会持续向这个方向进行迭代升级。

第二，分析过程透明化。

在Chat BI这种容错性较低的场景中，分析过程的透明化至关重要。Aloudata Agent会清晰呈现分析过程，保留中间产物，确保用户能够清晰地了解每一步的分析逻辑，以及在事后进行分析的回溯和审计。

第三，数据准确可信。

Aloudata Agent的数据准确性依赖于Aloudata CAN指标平台的标准化语义沉淀。它能够将用户的问答与企业标准指标口径对齐，确保分析结果的准确性和可信度。

第四，数据安全可保障。

通过指标平台精细化的数据权限管理确保数据在分析过程中的安全性和可控性。

此外，在推出自研的Aloudata Agent的同时，Aloudata还会提供一组面向AI的API和SDK，包括了元数据API、数据查询API、深度分析API，并将传统流程中手动构建向量库、设计意图识别等能力进行封装，以赋能企业快速实现AI应用创新，构建智能体生态。

“‘万数皆可问’不仅是一个愿景，更是我们通过技术手段实现的承诺。”为此，肖裕洪表示，Aloudata 将在低成本实现数据就绪，保障更好的问数效果方面持续发力。

周卫林表示：“Aloudata的名称源于‘AI on data’的理念。我们坚信，AI 时代的关键是Data，是知识库，是数据语义层，是数据虚拟化。懂BI、会洞察，为企业构建AGI时代的数智基建，Aloudata是专业的。”（果青）