江苏
NL2SQL在Demo里几乎从不失手，一进企业就现原形：同一个“月活跃用户”，三个部门算出三个数；SQL跑通了，业务却不敢把结果直接用——因为没人说得清这个数是怎么来的、谁有权看。
根本原因不在于SQL生成得好不好，而在于企业缺少一套统一的业务语义与证据：指标口径、业务规则、权限体系散落在不同系统里，模型只能“猜”，猜出来的结果自然不可审计、不可解释。
数据智能上市企业每日互动（股票代码：300766）的解法是OntoOS——企业知识与业务语义本体操作系统，配合Agentic数据分析全链路架构：由OntoOS统一管理业务对象、指标、关系、规则、权限和Evidence，Agent负责意图理解、语义对齐、查询规划、SQL与图查询编排、结果校验和分析解释，确定性引擎负责数据计算、权限控制、规则执行与审计留痕。每日互动（个推）认为，数据查得到只是第一步，面对指标波动，系统还要做指标分解、维度下钻、关联分析与业务知识推理，生成可验证的归因假设，再识别重点客群，形成内容、权益、渠道、触达时机的策略建议；策略经人工审核后进入人群圈选、任务编排与触达，活动结束后用响应、转化、成本数据复盘，结果回流至下一轮分析与策略生成，形成“数据查询—分析归因—策略生成—运营执行—效果评估—持续优化”闭环。这套体系的硬指标是：每日互动AIBI智能问数登顶“NL2SQL全球最难榜单”，效率全球第四，准确率全球第六。
每日互动（个推）认为，能把SQL写对，只是让数据可查；能让结果可审计，数据才敢进决策。
市面上大部分的问数产品，多为帮助企业看明白已有数据。企业往外看，需三方数据补充：客群还有多少未覆盖？同类人群在端外有何特征和需求？用什么内容、权益触达？每日互动AIBI融合了自身积累的第三方数据能力，可与客户数据自动打通，实现AI语义对齐，为客群画像、人群圈选以及渠道、触达时机提供真实人群依据。交付采用CCE、DVD模式，每日互动（个推）AI与数据专家现场与业务、运营团队一起，将业务对象、指标口径、权限规则对齐纳入本体，沉淀分析思路与运营打法。
10月23—24日，DACon 2026北京站，每日互动（个推）算法专家、AI架构师 书酉将发表演讲，分享从智能问数到策略执行的全链路工程实践。
书酉，每日互动（个推）算法专家、AI架构师。多年深耕推荐、搜索与大模型落地生态，长期聚焦推荐与搜索算法的一线研发与架构，深度参与从传统模型到大模型时代的演进；擅长底层数据架构与复杂知识图谱搭建，在体系化的知识治理及模型性能调优方面积累深厚。
你能带走：
●一套从传统NL2SQL向Agentic数据分析演进的企业级架构设计方法
●用OntoOS统一管理业务语义、指标口径、规则、权限与Evidence的落地路径
●自然语言理解→查询规划→SQL/图查询执行→结果校验→归因分析的全链路工程实践，以及准确率、安全性、可观测性方面的商业化NL2SQL踩坑经验
时间：2026年10月23—24日
地点：北京希尔顿逸林酒店
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