2025爱分析·对话式智能分析市场厂商评估：Aloudata 大应科技

01

公司介绍

Aloudata 大应科技是一家自动化数据管理软件提供商，国内 Data Fabric（数据编织）架构理念的实践者与引领者，业内首倡 NoETL 数据工程模式，自研了包含逻辑数据编织平台、主动元数据平台、自动化指标平台及分析决策 Agent 在内的 NoETL 产品家族，并在金融、零售、制造、航空、能源、交通等行业落地应用，帮助企业重塑 AI-Ready 的数据基建，实现可信的智能决策。

Aloudata 被 Gartner、IDC 等国际知名研究机构列为数据编织、数据资产管理及 “GenAI+Data” 等领域的代表厂商。

02

产品服务介绍

Aloudata Agent 是一款对业务用户友好的对话式分析决策智能体。

该产品以“ NoETL 明细语义层+多 Agent ”架构为支撑，通过独创的 NL2MQL2SQL（MQL：Metric Query Language）技术路径，解决了企业直接采用大模型进行数据查询时普遍存在的“数据幻觉”问题，精准对齐业务语义与数据语言，实现以指标中心的对话式数据分析。

Aloudata Agent 首先能够精准理解业务意图，生成指标语义查询 MQL，随后由指标语义引擎将 MQL 自动转化为 100% 准确的 SQL 语句，结合智能物化加速策略，高效、准确输出数据结果。指标语义引擎还会通过查询 API 鉴权，核查业务对查询指标、维度及相关数据的权限，保障数据安全。

Aloudata Agent 提供明细级维度归因和智能因子归因能力，帮助业务快速定位问题源头。针对复杂分析任务，Aloudata Agent 还可自动制定分析思路和任务规划，生成包含数据结果查询、异常发现、归因、对比与改善措施建议的结构化报告，将数据洞察转化为可执行的业务动作。

Aloudata Agent 通过“智能问数（是什么）-智能归因（为什么）-智能报告（怎么做）”的分析闭环和场景化的分析助手精准赋能业务决策与创新，推动企业数据民主化。

03

厂商评估

Aloudata 是一家以数据工程自动化为基因的厂商，其对话式分析决策智能体 Aloudata Agent 不是一个孤立的 AI 应用，而是构建于其成熟的指标平台和 NoETL 工程架构之上的自然延伸。

其核心特点在于，通过在大模型与数据仓库之间引入一个强大的 NoETL 明细语义层作为数据底座，在架构层面解决了大模型直接查询数据所带来的准确性和灵活性难题。

该产品在设计上注重分析过程的透明化与用户干预能力、场景知识沉淀与隔离能力，以及交互式引导和追问，并支持构建场景化数据分析助手，旨在提升业务在灵活探索数据时的信任度与掌控感。

Aloudata Agent 整体架构

以 NoETL 明细语义层为数据底座，解耦大模型的不确定性与数据分析的严肃性。

Aloudata Agent 的 NL2MQL2SQL 技术路径，是在大模型和底层数据源之间增加了 NoETL 明细语义层。

这一设计规避了让大模型直接生成 SQL 查询数据库的普遍做法。在此架构下，大模型的核心任务被限定在它所擅长的自然语言理解和用户意图识别上，它负责将用户的提问转换成对指标语义层的查询逻辑（MQL）。

而后续所有对数据准确性、查询性能、权限安全等要求极高的“确定性”工作，则交由后端更可控、更成熟的指标语义引擎来完成。该引擎负责将 MQL 精准地转化为查询 SQL，选择最优的查询路径并与底层数据仓库交互。

这种架构，本质上是将大模型的不确定性与数据分析的严肃性进行了解耦，是能够保障查询准确性和查询性能的关键所在。

借助于 NoETL 明细语义层的能力，用户无需提前预定义大量派生和衍生指标，仅定义基础指标和维度即可。Aloudata Agent 在识别问数意图后，可动态生成指标和维度的各种组合、筛选条件和衍生计算逻辑，以原子粒度的语义要素的动态组合来满足无限的分析可能。

对话式分析能力“长”在 NoETL 数据工程之上，不是浮于表面的“大模型套壳”。

如前所说，Aloudata Agent 是构建于成熟的指标平台和 NoETL 工程架构之上的自然延伸。这意味着，该产品不是简单地为大模型包装一个问答界面，而是一个向下扎根的完整的数据准备、治理、查询和分析的体系工程。

它的能力不止于前端的自然语言交互，还内嵌了后端的ETL 自动化、查询加速、数据建模规范等一系列数据基础设施的核心能力。

这一特性使其有能力系统性地解决对话式分析中的工程难题。例如，面对海量数据的复杂查询，“查得快”依赖于其指标引擎的自动化物化和查询路由能力；

而保障数据不越权、口径一致的“管得住”，则依赖于其指标定义和权限管控能力。这种深度的工程基因，构成了区别于单纯 AI 应用厂商的核心壁垒。

产品设计注重“可解释性”与“可干预性”，致力于将分析过程的主导权交还用户。

针对大模型作为“黑盒”所带来的普遍信任问题，Aloudata Agent 在产品交互层面做了特别设计。它允许用户清晰地看到大模型对查询意图的理解过程，包括识别了哪些指标和维度，从而判断其理解是否准确，避免“数据幻觉”。

同时，产品提供了一系列用户干预机制。当模型对用户的模糊问题无法准确识别时，它会通过“反问”的方式与用户进行二次确认；用户也可以在生成图表后，随时调整查询的条件、维度或指标。

此外，交互式的下钻分析、引用上下文进行追问等功能，也让整个分析过程不再是“一问一答”式的被动接收，而是由用户主导的、逐步深入的探索过程。这些设计旨在降低AI应用的使用门槛，并构建业务人员对查询结果的信任感。

深度适配业务场景支持创建个性化数据分析助手，更贴合业务需求和分析习惯。

在企业真实的业务经营、管理中，门店运营、区域管理、财务、人力等角色所关注的问题、使用的术语、依赖的数据完全不同，所以一个“通用型”的数据分析助手已难以满足深度业务需求。

对此，Aloudata Agent 深度融合专业领域业务知识，可以按照不同业务职能或数据领域，帮助不同业务角色在统一数据底座上，创建个性化的智能数据分析助手，如门店数据助手、财务分析助手、区域经营数据助手、人资数据助手，更直接地获取所需的数据和分析报告。

04

典型客户

某国家大型基础设施建设和运营央企、某头部品牌服饰企业

05

入选证书