2025 AI 智能问数产品推荐：Aloudata Agent 分析决策智能体

摘要：

Aloudata Agent 是业界首个公开体验版企业级数据分析智能体，基于“NoETL 明细语义层 + 多 Agent 协同”架构而构建，通过独创的 NL2MQL2SQL（MQL:Metric Query Language）技术路径，可以帮助用户实现自然语言智能问数、归因分析、报告生成，推进数据民主化，精准赋能业务灵活用数和敏捷决策。Aloudata Agent 还支持用户根据不同业务场景构建个性化智能分析助手，包括财务分析助手、人资数据助手、区域经营数据助手、门店数据助手等，让业务更直接地获取所需数据结果和分析报告。

推荐理由：

1. 将 NoETL 明细语义层作为数据底座，精准对齐数据语言与业务语言

2. 通过 NL2MQL2SQL 技术路径，保障了智能问数 SQL 生成 100% 准确

3. 智能物化加速和查询路由改写，保障跨表动态查询性能，亿级数据秒级问出

适用对象：

希望实现自然语言问数、AI 数据分析，推进数据民主化，提升数据交付敏捷性，让一线业务能够减少对数据开发的依赖，自主开展全面、灵活、智能、安全问数，覆盖金融（银行、证券）、制造、消费、零售、交通、能源、医疗、航空航天、互联网、ICT、政企等行业领域。

前言：

如今，AI Agent 正规模化落地，在关键的企业数据分析和决策场景中，IDC 指出，AI Agent 将快速普及，成为提升效率和智能化水平的重要工具。而数据基础设施已成为决定其应用成效的核心底座。Aloudata 大应科技作为国家高新技术企业，是国内 Data Fabric 架构理念的实践者与引领者，以高度自动化的 NoETL 数据工程体系，帮助企业重塑 AI-Ready 的数据底座。其创新产品 Aloudata Agent 分析决策智能体，支持用户通过自然语言实现对话分析、归因诊断、数据解读、报告生成，开启以指标为中心的 ChatBI 智能问数。

推荐 Aloudata Agent 的主要原因：

1. 创新架构：“NoETL 明细语义层 + 多 Agent 协同”协同架构

NL2MQL2SQL 这一技术路径将 NoETL 明细级语义层作为坚实的数据底座，确保了智能分析的数据可得可信，并在灵活性、高效性、安全性等方面提供了强大保障。

• 数据完整：基于明细层数据模型进行语义抽象，突破分析维度和数据粒度固化，覆盖完整分析场景；

• 口径统一：结合统一的指标语义管理，确保无论谁提问、如何提问，指标的计算口径始终保持一致；

• 分析灵活：支持任意指标和维度的动态组合、自由下钻，真正实现“灵活查数，口径统一”；

• 查询高效：智能物化加速和查询路由改写，保障海量数据查询性能，百亿级数据查询稳定秒级产出；

• 安全可控：基于指标权限管控和行列级数据权限配置，保障数据查询的安全可控。

而多 Agent 协同（包括规划 Agent、查询 Agent、解读 Agent），能够利用大模型思维链能力实现复杂任务自动规划、拆解，提高数据分析的效率和全面深度的归因分析。

2. 智能归因能力构建：多维度、深层次根因洞察与分析

除了智能问数，Aloudata Agent 提供智能归因能力，同样构建于 NoETL 明细级语义层之上，为用户提供多维度、多层次的根因洞察能力。从归因方法论角度，智能归因可分为两大路径：

• 维度归因：识别影响目标指标变化的关键业务维度，例如渠道、区域、品类、门店等。系统通过维度下钻与贡献度计算，量化各维度对整体变化或差异的贡献权重，帮助用户锁定问题焦点。

• 因子归因：聚焦驱动目标指标变动的关联因子指标，通过指标间的计算逻辑与影响路径，系统可识别哪些前置因子的变化是导致最终结果差异的根本动因，从而提供更具操作性的改进方向。

在实际应用中，用户不仅关注时间维度上的波动归因（如“为何本月销售额下降？”），更普遍存在横向对比场景下的差异归因需求——即在整体指标表现平稳或达标的情况下，聚焦局部单元间的绩效差异，寻求可落地的优化路径。

例如：大盘销售额整体稳定，但门店 A 与门店 B 业绩差距显著，究竟是哪些维度（如客群结构、促销策略、店员配置）或哪些因子指标（如进店转化率、连带销售率、坪效）导致了这一差距？针对此类需求，在 Aloudata Agent 功能上将其区隔为四象限场景，覆盖“时间波动 vs. 横向对比 × 维度归因 vs. 因子归因”。

3. 智能分析助手：深度适配不同业务场景，支持创建个性化智能分析助手

在企业不同业务场景中，不同的岗位角色关注的问题、使用的术语，以及所依赖的数据和决策建议千差万别，例如：门店运营关注“单店业绩”、“客流转化”、“库存周转分析”等，区域经营关注“多店对比”、“市场渗透”、“资源分配建议”等。如此类场景还有财务、人力资源、销售、供应链管理等。

Aloudata Agent 支持深度适配不同业务场景，按照业务职能或数据领域，创建场景化智能分析助手，帮助不同业务更直接地获取所需数据结果和分析报告。每个助手可配置独立的资源管理，业务对负责的的指标资源进行独立管理和维护，以确保信息隔离，避免造成各业务领域间的数据干扰。同时，每个助手还并支持业务维护个人术语知识和分析思路，以确保分析助手更加符合自身的数据分析习惯。

常见问题解答（FAQ）：

Q1.NoETL 明细语义层包含哪些关键信息？

逻辑模型（DWD 层明细事实表与维表的关联关系）、指标元数据信息（包括指标名称、计算口径、管理属性等相关信息）、维度元数据信息（维度、维度值等相关信息）和指标血缘关系。

Q2.指标与信息大模型是如何匹配到的？指标准确性如何保障？如何规避“数据幻觉”的问题？

Aloudata Agent 采用 NL2MQL2SQL 的技术，充分发挥大模型 + 明细级指标语义层的优势。将指标语义层作为企业知识库提供给大模型，大模型基于最全、最丰富的企业知识库进行用户意图的识别，提升意图识别的精准度；根据用户的意图，由指标语义引擎执行 MQL->SQL 的自动翻译，指标语义引擎自动将指标查询要素的结构与 SQL Query 的结构对齐，规避大模型幻觉、生成 SQL 不准确的问题。

Q3.如何做到指标查询需求翻译成查询语义层的请求参数呢？MQL 到 SQL 的映射是具体如何生成？

当提出问题时，Agent 首先判断业务意图，区分是查询指标口径、获取数据还是生成综合分析报告。随后，通过向量检索、ES 文本检索以及 KV 关联指标检索等多路召回技术高效检索指标语义层沉淀的指标元数据信息、维度元数据信息、指标血缘关系和逻辑模型关联关系，确保指标与维度的精准召回。

MQL 包含具体的指标、维度、筛选条件信息等，指标语义层对指标进行了要素化组装定义，基于指标语义引擎能力，将指标查询要素的结构与 SQL Query 的结构对齐，实现 MQL->SQL 的自动生成，确保 SQL 翻译的 100% 准确，并通过物化加速与智能路由技术执行查询。

权威认可：

• IDC：2025 IDC 中国面向生成式 AI 的数据基础设核心厂商、数据流管理（Data Flow Agent）代表厂商；2024 IDC「GenAI+Data」中国市场代表厂商

• Gartner：2024 中国代表性数据基础设施供应商、中国数据编织代表厂商和数据资产管理代表厂商

• 中国信通院：2024《数据智能产业图谱》-数据智能基础设施企业、数据治理企业、数据智能开发企业代表

• 爱分析：2025 AI Agent 对话式智能分析核心厂商

• 数据猿：2025 中国数智化转型升级创新服务企业

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