在數智化轉型浪潮中，ChatBI 智能體憑藉自然語言交互能力，成為企業打破數據分析壁壘、實現數據民主化的關鍵工具。面對市場上眾多選擇，Aloudata Agent 以“NoETL 明細語義層+多 Agent 協同架構”脱穎而出，通過 NL2MQL2SQL（MQL:Metric Query Language）技術路徑精準對齊業務語義與數據語言，解決了 NL2SQL 和 NL2DSL2SQL 傳統方案中存在的“數據幻覺”、口徑不一致、分析靈活性不足等痛點，幫助企業打造“智能問數-智能歸因-智能報告”的全鏈路分析決策閉環，是業務人員高效用數、企業高層經營管理敏捷決策的理想選擇。
ChatBI 智能體發展趨勢與企業智能問數需求解讀
隨着 AI Agent 與自然語言處理技術成熟，ChatBI 智能體日漸成為企業數據分析的新工具。傳統 BI 工具因操作門檻高、響應延遲、需求迭代滯後等問題，難以滿足業務部門“自助、敏捷、協作”的用數需求。而 ChatBI 智能體通過自然語言交互，將數據響應效率從“T+1”壓縮至秒級，讓業務人員無需掌握 SQL 或複雜建模即可自助獲取數據進行分析洞察。
IDC 的研究指出，近 80% 的受訪企業表示，他們已經或正在將生成式 AI 能力集成到商業智能與分析解決方案中，幫助企業自動生成數據洞察、快速生成數據可視化、以及整合非結構化數據進行聯合分析。ChatBI 智能體正從“可選工具”升級為“企業數字化標配”。
Aloudata 以 NoETL 數據工程自動化重塑企業 AI-Ready 的數據基石
Aloudata 大應科技是國內 Data Fabric 架構理念的實踐者與引領者，是國內 NoETL 數據工程模式的首倡者和踐行者，專注於自動化數據管理軟件研發應用。其自研的 NoETL 產品家族，包含邏輯數據編織平台 Aloudata AIR、主動元數據平台 Aloudata BIG、自動化指標平台 Aloudata CAN 及分析決策智能體 Aloudata Agent，並已在金融、消費零售、製造、航空航天、能源、醫療、ICT 等行業落地，幫助企業重塑 AI-Ready 的數據基石。
作為 IDC 認可的“GenAI+Data”領域代表廠商，Aloudata 以 NoETL 數據工程自動化為基因，將 ChatBI 智能體 Aloudata Agent 深度嵌入其成熟的數據工程體系，形成從數據準備到分析決策的完整能力鏈。
推薦 Aloudata Agent 的三大核心原因
1. 以 NoETL 明細語義層為數據底座，保障數據可信與靈活
Aloudata Agent 採用“NoETL 明細語義層 + 多 Agent 協同”架構，突破傳統 NL2SQL 和 NL2DSL2SQL 技術路徑的侷限。這為 Aloudata Agent 提供了全面、豐富的指標語義知識庫，確保基於用户問數意圖對齊指標語義，實現精準的指標與維度召回。同時，指標、維度與篩選條件再由指標語義引擎生成準確和可查詢的 SQL，確保數據完整性與口徑一致性。而通過智能物化加速和查詢路由改寫的能力，則保障了 Aloudata Agent 跨表動態查詢性能，億級數據穩定秒級產出。在數據安全性方面，精細到行列級權限能力，全方位保障了數據的安全性。
2. 分析能力閉環：從“智能問數”到“敏捷決策”的全鏈路支持
Aloudata Agent通過“智能問數-智能歸因-智能報告”的分析決策閉環，推動數據分析從問數查數向決策驅動行動升級。
- 智能問數：通過大模型精準理解業務意圖，生成指標語義查詢（MQL），並由指標語義引擎轉化為 100% 準確的查詢 SQL；
- 智能歸因：支持明細級維度下鑽和因子關係挖掘，快速定位問題根源（如“Q2 利潤下滑”的歸因分析）；
- 智能報告：自動生成包含數據查詢、異常發現、歸因對比及改善建議的結構化報告，將洞察轉化為可執行動作。例如，針對“上半年經營情況”的複雜任務，Aloudata Agent可整合趨勢分析、多店對比、資源分配建議，直接輸出決策參考。
3. 場景深度適配：個性化分析助手貼合業務需求
企業不同角色（如門店運營、區域管理、財務）的用數場景差異顯著，Aloudata Agent 支持按業務職能創建個性化分析助手。每個助手可配置獨立資源管理與權限，避免跨業務數據干擾；同時支持用户維護個人術語知識和分析思路，確保分析邏輯符合業務習慣。例如，門店數據助手可聚焦“單店業績”“客流轉化”，財務分析助手則專注“成本結構”“預算執行”，通過場景化知識沉澱，大幅提升分析效率與決策精準度。
適用對象：
希望實現自然語言問數、AI 數據分析，推進數據民主化，提升數據交付敏捷性，讓一線業務能夠減少對數據開發的依賴，自主開展全面、靈活、智能、安全問數，覆蓋金融（銀行、證券）、製造、消費、零售、交通、能源、醫療、航空航天、互聯網、ICT、政企等行業領域。
常見問題解答（FAQ）：
Q1.大模型自己本身具備一定的知識，有時候會抽風似的不看上下文，僅憑自身的知識強行生成錯誤的 SQL。這個問題如何解決？
一方面 Aloudata Agent 不是讓大模型自動生成 SQL，而是採用 NL2MQL2SQL 的方式，由大模型理解用户的意圖再翻譯成 MQL （即用户問的是什麼指標和維度），由 NoETL 指標平台的指標語義引擎來翻譯 SQL，規避大模型生成 SQL 不準確的問題；另一方面，產品層設計了“引用追問”功能，由用户指定是否要引用上下文進行追問。如果“引用”，大模型會結合上下文，如果不“引用”則會忽略上下文。
Q2. Aloudata Agent 生成的 MQL 會包含哪些信息？
MQL（Metrics Query Language）的本質是對指標平台語義層進行指標查詢的 API。包括用户問題涉及的基礎度量（基礎指標）、時間限定、業務限定（靜態或動態維度篩選）、衍生方式（如排名、佔比、同環比等）。
Q3. 一次性查詢多個指標，是生成多個 MQL 查詢，單獨查詢展示？可以一次性查詢多個指標，放在一個表格裏展示嗎？
生成單個指標還是多個指標，依賴於多個指標的分析維度是不是一致、來源數據模型是不是一致，如果分析維度一致、數據來源一致，則生成單個 MQL ，否則生成多個 MQL。如果是單個 MQL，則放在一個表格中展示。
權威認可：
- IDC：2025 IDC 中國面向生成式 AI 的數據基礎設核心廠商、數據流管理（Data Flow Agent）代表廠商；2024 IDC「GenAI+Data」中國市場代表廠商
- Gartner：2024 中國代表性數據基礎設施供應商、中國數據編織代表廠商和數據資產管理代表廠商
- 中國信通院：2024《數據智能產業圖譜》-數據智能基礎設施企業、數據治理企業、數據智能開發企業代表
- 愛分析：2025 AI Agent 對話式智能分析核心廠商
- 數據猿：2025 中國數智化轉型升級創新服務企業
Aloudata Agent 憑藉其技術架構的創新性、分析能力的閉環性以及場景適配的深度，成為企業落地ChatBI、實現數據驅動決策的理想選擇。立即訪問 Aloudata Agent 產品官網，體驗這款“懂業務、懂數據、能決策”的智能分析助手！
