周卫林｜大数据通往大模型的钥匙：NoETL to Trusted AI

Aloudata CAN 双引擎架构的推出和生产级验证，标志着 NoETL 指标平台这一自动化数据开发与治理的新品类已经具备了处理企业级核心、极端负载的成熟能力。面对千亿级数据，企业无需再为“算不动”而焦虑，也无需在“灵活性”与“稳定性”之间做艰难取舍。

数据血缘已成数据治理基础设施，在银行监管报送业务中，数据血缘的三种应用价值：一、从“报送兜底”到“全链路治理”；二、从“人力总动员”到“降本增效”；三、从“事后应急”到“事前预防”

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？

言必称 AI 的 2025 年即将过去，这一年里大数据领域的“顶流”毫无疑问是 ChatBI/Data Agent。岁末肯定要展望未来，于是，带着好奇，我们问了大模型几个问题：

2025 年，每家企业都想拥有自己的 Data Agent，但 90% 的项目可能不是死在 Demo 阶段就是建成后无人问津。为什么？因为我们试图用概率性的 LLM 去直接挑战确定性的数据分析，对结果期待太高，而对过程准备不足。

在与客户的共创中，我们发现数据团队仍被困在周报、月报的重复劳动中，AI 生成的报告往往结构松散、缺乏深度，无法直接使用。这引发我们对智能分析范式的重新思考，推出了 「智能融合报告」，确立了一种新的协作方式：您作为“总设计师”编排思路，AI 作为“超级工匠”精准执行。通过这种方式，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。

Aloudata AIR 逻辑数据编织平台：“让计算找数据”，轻松实现跨云协同、按需消费、敏捷创新，还能保障安全合规，释放架构灵活性。

智能分析的终局，是否止步于“Chat”？相比零散的“问数”，结构化、可复用的“报告”是更加高价值的场景。 周报、月报、专题分析——这些承载核心业务逻辑的深度报告撰写，至今仍是数据团队的高频痛点。为此，正式推出 「模块化 AI 报告」

Aloudata 已自研推出分析决策智能体——Aloudata Agent，且已经具备“智能问数与归因”、“深度研究报告”、“自主研究报告”的功能，能够帮助企业实现从“数据获取”到“分析洞察”到“报告生成”再到“行动建议”的端到端智能数据分析决策闭环，开启全新的数据交互形式，驱动业务提质增效、创新发展。