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Data + AI 推动数据交互从“工具操作”迈向“智能对话”

Aloudata

01-14

让业务人员能够通过最自然的语言与数据展开高效、精准的对话，真正实现"数据随问随答，洞察触手可及"。

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ChatBI 走向落地，企业如何打造一个可信智能的数据分析伙伴？

Aloudata

01-07

在数据驱动决策的时代，传统 BI 工具因操作复杂、学习成本高，逐渐被业务人员“敬而远之”。以自然语言交互为核心的 ChatBI（对话式商业智能）正以“零门槛、实时响应、智能洞察”等优势席卷市场

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企业落地 ChatBI，如何构建可信可靠的数据底座？

Aloudata

01-06

传统宽表架构在数据口径一致性、维护成本和灵活性上已难以支撑企业级 ChatBI 的规模化应用，而基于 NoETL 明细语义层的方案正成为新一代数据底座的主流选择

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如何让 BI 和 AI 用上同一份“好”数据？这份白皮书给你答案

Aloudata

2025-12-24

在 AI 分析师火速上岗的今天，我们的数据技术栈看起来既光鲜、又尴尬：底层是昂贵的湖仓一体和 MPP 引擎，上层是渴望“即问即答”的 Data Agent，中间却卡着一道 30 年前的老工序——“人工 ETL + 物理宽表”。

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根据业务角色创建 AI 数据分析助手，Aloudata Agent 满足集团型企业多部门个性化需求

Aloudata

2025-12-24

这种个性化定制能力，使得 HR、财务、区域经理等不同部门能够拥有专属的 AI 数据分析工具，满足其独特的分析需求。

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Data Agent 的隐形账单：为什么看起来“最重”的语义建模，反而是企业最省钱的选择？

Aloudata

2025-12-22

指标的建设对于大模型应用来说的确有用，但是建设的过程需要企业花费大量精力去梳理，落地成本较高，这个问题 Aloudata 怎么解决的呢？

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告别“选择困难症”，Aloudata 帮你判断智能问数 Agent 如何选型

Aloudata

2025-12-17

在数据民主化时代，选择一款“可信、灵活、高效、安全”的智能问数 Agent，不仅是技术升级，更是企业迈向智能决策的关键一步。

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Aloudata Agent 推荐：告别代码依赖，对话式灵活数据分析

Aloudata

2025-12-17

这对业务人员而言，不仅简化了数据分析流程，更无需依赖 IT 代码开发，实现了自主灵活的智能问数，高效敏捷展开分析。

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业务人员也能用的 AI 数据分析工具？Aloudata Agent “开箱即用”体验报告

Aloudata

2025-12-11

不仅提升了个人工作效率，更推动了企业数据民主化进程，让数据真正成为驱动业务增长的核心引擎

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当销售额下降时，ChatBI 如何实现多维下钻、归因分析？

Aloudata

2025-12-02

无论是制造业的供应链优化、零售业的门店运营，还是互联网产品的用户增长，Aloudata Agent 均能通过自然语言交互，将复杂的数据分析转化为业务人员可理解、可执行的决策依据。

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周卫林｜大数据通往大模型的钥匙：NoETL to Trusted AI

Aloudata

2025-12-01

此时此刻，站在 Data 和 AI 的十字路口，我不禁扪心自问：是创造还是涅灭，大数据如何通往大模型，数据资产如何成为 AI 资产？是廿年戎马终归碌碌无为，还是四载厚积一朝破茧成蝶——让 Aloudata 成为大数据通往大模型的钥匙，开启数据智能变革的黄金十年。

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AI 数据分析产品推荐：更高效、更可控的智能报告解决方案

Aloudata

2025-11-27

Aloudata Agent 推出「智能融合报告」。通过智能融合报告，您能够将业务经验融入分析框架，全程掌控生成过程，获得结构严谨、洞察深入且可复用的分析成果。如果您在寻找更高效、更可控的智能报告解决方案，这篇凝结我们实践思考的文章值得一读。

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“智能问数 - 归因分析 - 决策建议”，Aloudata Agent 让 AI 数据分析价值闭环

Aloudata

2025-11-26

Aloudata Agent 不仅让业务人员摆脱对数据团队的依赖，更通过可解释、可追溯、可复用的分析逻辑，将数据转化为企业真正的生产力，推动数据民主化时代的决策革命

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AI 数据分析如何保障准确性？Aloudata Agent 构建可信数据基础

Aloudata

2025-11-25

今天，Aloudata Agent 也正为消费、零售、交通基建、能源、制造、金融等多个行业头部企业所青睐和落地，帮助企业落地 ChatBI，加速数据民主化。

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如何找到适合好用的 AI 数据分析软件？实用指南

Aloudata

2025-11-18

AI 数据分析软件则通过自然语言交互、智能问数、自动化建模查询等技术，让业务人员无需写复杂的 SQL 即可自主获取数据洞察，快速定位问题根因，并生成结构化决策建议。

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企业级智能问数四问：从“语义鸿沟”到“统一认知”

Aloudata

2025-11-13

在数据分析领域，大模型的落地实践正掀起一场变革风暴。“智能问数”被描绘为数据民主化的终极形态——业务人员无需依赖开发或分析师，仅凭自然语言即可获得精准、可行动的数据洞察。这一愿景极具诱惑力，也催生了大量技术投入。

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如何构建可信智能 Data Agent？推荐 Aloudata Agent 分析决策智能体

Aloudata

2025-11-12

企业构建可信智能的 Data Agent 需以强大的数据底座为支撑，统一指标语义层和 NoETL 数据工程成为关键

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