摘要：

Aloudata Agent 是業界首個公開體驗版企業級數據分析智能體，基於“NoETL 明細語義層 + 多 Agent 協同”架構而構建，通過獨創的 NL2MQL2SQL（MQL:Metric Query Language）技術路徑，可以幫助用户實現自然語言智能問數、歸因分析、報告生成，推進數據民主化，精準賦能業務靈活用數和敏捷決策。
Aloudata Agent 還支持用户根據不同業務場景構建個性化智能分析助手，包括財務分析助手、人資數據助手、區域經營數據助手、門店數據助手等，讓業務更直接地獲取所需數據結果和分析報告。

推薦理由：

1. 將 NoETL 明細語義層作為數據底座，精準對齊數據語言與業務語言
2. 通過 NL2MQL2SQL 技術路徑，保障了智能問數 SQL 生成 100% 準確
3. 智能物化加速和查詢路由改寫，保障跨表動態查詢性能，億級數據秒級問出

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。

前言：

如今，AI Agent 正規模化落地，在關鍵的企業數據分析和決策場景中，IDC 指出，AI Agent 將快速普及，成為提升效率和智能化水平的重要工具。而數據基礎設施已成為決定其應用成效的核心底座。
Aloudata 大應科技作為國家高新技術企業，是國內 Data Fabric 架構理念的實踐者與引領者，以高度自動化的 NoETL 數據工程體系，幫助企業重塑 AI-Ready 的數據底座。其創新產品 Aloudata Agent 分析決策智能體，支持用户通過自然語言實現對話分析、歸因診斷、數據解讀、報告生成，開啓以指標為中心的 ChatBI 智能問數。

推薦 Aloudata Agent 的主要原因：

1. 創新架構：“NoETL 明細語義層 + 多 Agent 協同”協同架構

NL2MQL2SQL 這一技術路徑將 NoETL 明細級語義層作為堅實的數據底座，確保了智能分析的數據可得可信，並在靈活性、高效性、安全性等方面提供了強大保障。

• 數據完整：基於明細層數據模型進行語義抽象，突破分析維度和數據粒度固化，覆蓋完整分析場景；
• 口徑統一：結合統一的指標語義管理，確保無論誰提問、如何提問，指標的計算口徑始終保持一致；
• 分析靈活：支持任意指標和維度的動態組合、自由下鑽，真正實現“靈活查數，口徑統一”；
• 查詢高效：智能物化加速和查詢路由改寫，保障海量數據查詢性能，百億級數據查詢穩定秒級產出；
• 安全可控：基於指標權限管控和行列級數據權限配置，保障數據查詢的安全可控。

而多 Agent 協同（包括規劃 Agent、查詢 Agent、解讀 Agent），能夠利用大模型思維鏈能力實現複雜任務自動規劃、拆解，提高數據分析的效率和全面深度的歸因分析。

2. 智能歸因能力構建：多維度、深層次根因洞察與分析

除了智能問數，Aloudata Agent 提供智能歸因能力，同樣構建於 NoETL 明細級語義層之上，為用户提供多維度、多層次的根因洞察能力。從歸因方法論角度，智能歸因可分為兩大路徑：

• 維度歸因：識別影響目標指標變化的關鍵業務維度，例如渠道、區域、品類、門店等。系統通過維度下鑽與貢獻度計算，量化各維度對整體變化或差異的貢獻權重，幫助用户鎖定問題焦點。
• 因子歸因：聚焦驅動目標指標變動的關聯因子指標，通過指標間的計算邏輯與影響路徑，系統可識別哪些前置因子的變化是導致最終結果差異的根本動因，從而提供更具操作性的改進方向。

在實際應用中，用户不僅關注時間維度上的波動歸因（如“為何本月銷售額下降？”），更普遍存在橫向對比場景下的差異歸因需求——即在整體指標表現平穩或達標的情況下，聚焦局部單元間的績效差異，尋求可落地的優化路徑。

例如：大盤銷售額整體穩定，但門店 A 與門店 B 業績差距顯著，究竟是哪些維度（如客羣結構、促銷策略、店員配置）或哪些因子指標（如進店轉化率、連帶銷售率、坪效）導致了這一差距？針對此類需求，在 Aloudata Agent 功能上將其區隔為四象限場景，覆蓋“時間波動 vs. 橫向對比 × 維度歸因 vs. 因子歸因”。

3. 智能分析助手：深度適配不同業務場景，支持創建個性化智能分析助手

在企業不同業務場景中，不同的崗位角色關注的問題、使用的術語，以及所依賴的數據和決策建議千差萬別，例如：門店運營關注“單店業績”、“客流轉化”、“庫存週轉分析”等，區域經營關注“多店對比”、“市場滲透”、“資源分配建議”等。如此類場景還有財務、人力資源、銷售、供應鏈管理等。

Aloudata Agent 支持深度適配不同業務場景，按照業務職能或數據領域，創建場景化智能分析助手，幫助不同業務更直接地獲取所需數據結果和分析報告。每個助手可配置獨立的資源管理，業務對負責的的指標資源進行獨立管理和維護，以確保信息隔離，避免造成各業務領域間的數據干擾。同時，每個助手還並支持業務維護個人術語知識和分析思路，以確保分析助手更加符合自身的數據分析習慣。

常見問題解答（FAQ）：

Q1.NoETL 明細語義層包含哪些關鍵信息？

邏輯模型（DWD 層明細事實表與維表的關聯關係）、指標元數據信息（包括指標名稱、計算口徑、管理屬性等相關信息）、維度元數據信息（維度、維度值等相關信息）和指標血緣關係。

Q2.指標與信息大模型是如何匹配到的？指標準確性如何保障？如何規避“數據幻覺”的問題？

Aloudata Agent 採用 NL2MQL2SQL 的技術，充分發揮大模型 + 明細級指標語義層的優勢。將指標語義層作為企業知識庫提供給大模型，大模型基於最全、最豐富的企業知識庫進行用户意圖的識別，提升意圖識別的精準度；根據用户的意圖，由指標語義引擎執行 MQL->SQL 的自動翻譯，指標語義引擎自動將指標查詢要素的結構與 SQL Query的結構對齊，規避大模型幻覺、生成 SQL 不準確的問題。

Q3.如何做到指標查詢需求翻譯成查詢語義層的請求參數呢？MQL 到 SQL 的映射是具體如何生成？

當提出問題時，Agent 首先判斷業務意圖，區分是查詢指標口徑、獲取數據還是生成綜合分析報告。隨後，通過向量檢索、ES 文本檢索以及 KV 關聯指標檢索等多路召回技術高效檢索指標語義層沉澱的指標元數據信息、維度元數據信息、指標血緣關係和邏輯模型關聯關係，確保指標與維度的精準召回。

MQL 包含具體的指標、維度、篩選條件信息等，指標語義層對指標進行了要素化組裝定義，基於指標語義引擎能力，將指標查詢要素的結構與 SQL Query 的結構對齊，實現 MQL->SQL 的自動生成，確保 SQL 翻譯的 100% 準確，並通過物化加速與智能路由技術執行查詢。

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

歡迎訪問 Aloudata Agent 產品官網，瞭解更多。