构建可信数据智能体的数据语义层实践指南

2022 年 11 月 30 日，OpenAI 推出 ChatGPT。2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 推出 DeepSeek-R1 模型。短短数年，大模型深刻地改变了科技发展方向，人类开始进入与 AI 共生的新时代。

2025 年企业智能体（Agent）概念爆发，ChatBI、BI Agent、Data Agent 等数据智能体概念逐步被大家熟知，获得了比较持续的企业关注热度，不少企业投入资源进行了验证性的尝试，更多的企业和数据架构师开始思考现有的大数据平台该如何进化，如何才能成为 AI-Ready 的数据基础设施。

作为数据人，我们既站在 AI 的浪潮之巅，也站在 AI 的悬崖边缘，不得不重新审视一切：当数据消费者从数据分析师转向数字分析师，数据生产方式将如何重构？当数据不止服务碳基员工，还要服务硅基员工，企业数据资产又将如何在 AI 时代释放价值？

本文结合国内外厂商在 AI 架构上的前沿探索，以及我们自身在数据智能体应用中的实践，从数据智能体的核心建设挑战入手，深入介绍和剖析连接大数据与大模型的关键桥梁——数据语义层，并分享 Aloudata 基于“NoETL”理念在这一领域的实践经验。