Manus之后，又一款A(yù)gent公測在即，將終結(jié)傳統(tǒng)的ChatBI數(shù)據(jù)幻覺，支持企業(yè)數(shù)據(jù)分析一問到底，其背后的技術(shù)突破是什么？
文｜魏德齡
近年來的每一個春節(jié)，都成為人工智能的閃耀時刻。隨著DeepSeek V3/ R1模型的發(fā)布，讓本地部署成為了新的熱潮，以至于配合RAG（檢索增強生成），每個人都能在本地終端構(gòu)建自己的知識庫。
但在實際測試使用中便會發(fā)現(xiàn)，想要讓 AI 給出符合預(yù)期的回答，并不是把自己的文件往庫里一甩那么簡單，尤其是對于專業(yè)知識的理解學(xué)習(xí)與邏輯推理，AI并非像人們想象中那樣順理成章。
對于早就已經(jīng)邁向數(shù)智化轉(zhuǎn)型的眾多企業(yè)來說，這一問題更是由來已久。以銀行業(yè)為例，日常說“三大行”一詞，通常指工農(nóng)中建交這樣的頭部銀行，但在某銀行的工作對話中，卻是指北京、上海、深圳的分行。再看連鎖快餐行業(yè)，某品牌內(nèi)部系統(tǒng)用 “GC” 代表 “訂單數(shù)”，但大模型在面對數(shù)據(jù)表時，可能根本無法理解何為“GC”。
Aloudata大應(yīng)科技創(chuàng)始人&CEO周衛(wèi)林
“經(jīng)營決策場景下，企業(yè)知識語義表達的載體就是‘指標(biāo)’，其管理平臺就是‘指標(biāo)平臺’。也因此，指標(biāo)平臺是企業(yè)最為確定性的私域知識庫?！盇loudata大應(yīng)科技創(chuàng)始人&CEO周衛(wèi)林在不久前舉行的NoETL指標(biāo)平臺最佳實踐研討會上表示。
隨著AI技術(shù)的不斷增強，人才、技術(shù)與資本將不再是企業(yè)的真正壁壘，而“知本”作為企業(yè)的獨有認(rèn)知體系和知識庫，一旦形成競爭優(yōu)勢，將難以被復(fù)制和超越。這也是為何市場正在對ChatBI給予強烈關(guān)注的原因所在。
然而，如同文章開篇提到的實際知識庫應(yīng)用落地難題，在很多企業(yè)的多年數(shù)據(jù)積累的過程中，本應(yīng)成為競爭壁壘的數(shù)據(jù)知識，卻甚至成為內(nèi)部工作中的阻礙。
01
NoETL破除企業(yè)數(shù)據(jù)之痛
報表口徑不統(tǒng)一，一直是困擾眾多企業(yè)內(nèi)部人員的難題 。平安證券數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品負(fù)責(zé)人倪程偉指出，同一個指標(biāo)可能在不同的報表里呈現(xiàn)不一致，或管理模式調(diào)整切換口徑后，無法更新全部報表，帶來潛在數(shù)據(jù)差異。原因在于指標(biāo)定義分散在報表中，無法共享。
他表示，信息呈現(xiàn)多但數(shù)據(jù)洞察少，也是一個經(jīng)常出現(xiàn)的問題，最終企業(yè)內(nèi)部只是看到了大量的總體數(shù)據(jù)，但難以理解數(shù)據(jù)背后的各種維度和變化。也就是說，工具和數(shù)據(jù)難以深入契合場景，進行多維分析、切片分析、關(guān)聯(lián)分析或歸因分析。
還有一點便是重復(fù)開發(fā)的問題，報表數(shù)量眾多，但實際業(yè)務(wù)價值不明確。傳統(tǒng)ETL（數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載）+數(shù)據(jù)集的生產(chǎn)模式下，開發(fā)工作分散在不同團隊和人員手中，報表開發(fā)周期長、靈活性差，業(yè)務(wù)需求已經(jīng)難以被靈活快速滿足。
另一個在日常生活中最常見的表象，可能就是在進行促銷活動的快餐廳，本來一場營銷活動是想提升客戶的滿意度或拉升月活黏性。然而，活動期間若餐廳應(yīng)對猛增的出餐需求不力，導(dǎo)致出餐速度變慢、油炸食品品相欠佳，或者取餐系統(tǒng)信息滯后，那這次營銷反而可能走向負(fù)面。
這一切表象背后，根源往往在于指標(biāo)難以在各部門間達成統(tǒng)一。例如：供應(yīng)鏈部門關(guān)注物料準(zhǔn)備，運營部門負(fù)責(zé)員工調(diào)配，管理層則通過移動駕駛艙查看數(shù)據(jù)。麥當(dāng)勞中國數(shù)據(jù)中臺負(fù)責(zé)人陳潤紅表示，最后由于數(shù)據(jù)源和計算邏輯不一致，常常在營銷活動進行到一半時，發(fā)現(xiàn)各部門的數(shù)據(jù)對不上，導(dǎo)致決策混亂。
面對不同行業(yè)在數(shù)據(jù)管理和消費過程中所出現(xiàn)的集中痛點，Aloudata在三年前提出了NoETL理念。在業(yè)務(wù)取數(shù)、用數(shù)體感最強烈的場景，即指標(biāo)的生產(chǎn)、管理、消費場景，Aloudata打造了業(yè)界首個“管研用”一體化的NoETL指標(biāo)平臺，通過定義清晰的明細(xì)級指標(biāo)語義，對接數(shù)倉明細(xì)層模型進行指標(biāo)定義，代替中間層和應(yīng)用層的建模，然后通過自動化構(gòu)建和物化加速實現(xiàn)指標(biāo)的定義、開發(fā)、管理、消費的一體化，讓業(yè)務(wù)無需掌握ETL技能，無需等待漫長排期，隨時可對全域數(shù)據(jù)開啟自助靈活的分析與洞察。
目前，NoETL指標(biāo)平臺已經(jīng)成為平安證券、麥當(dāng)勞中國、華潤數(shù)科、lululemon、理想汽車等30余家頭部企業(yè)的選擇，該平臺周查詢API調(diào)用量已達億級，助力企業(yè)內(nèi)部指標(biāo)統(tǒng)一性與維度定義的標(biāo)準(zhǔn)化，并實現(xiàn)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的沉淀，提升指標(biāo)開發(fā)管理的降本增效。
“NoETL就是通過將ETL Engineers驅(qū)動的數(shù)據(jù)工程，轉(zhuǎn)變?yōu)镋TL Agents驅(qū)動的數(shù)據(jù)工程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理流程的自動化重構(gòu)。只有完成這種生產(chǎn)力變革，才能真正滿足AI時代的數(shù)據(jù)分析需求?！敝苄l(wèi)林表示，NoETL不僅解決了當(dāng)下傳統(tǒng)BI體系中最根本的供需矛盾，也正在為ChatBI的真正落地掃清障礙。
02
為Chat BI落地掃清障礙
有人說GPT的爆發(fā)恰恰是被前綴的Chat所點燃。通過自然語言的交互，讓人工智能有機會成為每一個人告別技術(shù)門檻的生產(chǎn)力工具。對于企業(yè)來說，也自然希望在內(nèi)部能夠構(gòu)建起ChatBI，BI作為企業(yè)數(shù)字化進程中最為基礎(chǔ)和普遍的應(yīng)用場景，與AI的結(jié)合已經(jīng)是必然趨勢。
而通過上文內(nèi)容不難發(fā)現(xiàn)，ChatBI的關(guān)鍵恰恰在于數(shù)據(jù)，解決業(yè)務(wù)日常溝通指標(biāo)口徑與AI獲取指標(biāo)語義保持一致的關(guān)鍵正在于ChatBI與數(shù)據(jù)倉庫之間，必然依賴指標(biāo)平臺實現(xiàn)明細(xì)級的語義層中介，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的AI-Ready。
Aloudata 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席產(chǎn)品官肖裕洪
“我們的口號是‘Less cost, more intelligence’，即以更低的人力成本、存算成本和應(yīng)用接入門檻，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的 AI-Ready，以高度自動化的數(shù)據(jù)工程體系推動企業(yè)智能生態(tài)的繁榮發(fā)展?！盇loudata 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席產(chǎn)品官肖裕洪表示，圍繞新的企業(yè)落地目標(biāo)，Aloudata進行了一系列產(chǎn)品的關(guān)鍵升級。
為了幫助企業(yè)以低成本實現(xiàn)數(shù)據(jù)高效就緒。Aloudata在今年將專門在語義引擎上進行重大升級。
首先是指標(biāo)定義的增強，讓企業(yè)能夠以最優(yōu)雅、最高效的方式定義指標(biāo)和建模。比如支持多角色關(guān)系的建模，支持基于指標(biāo)值定義和快速變更維度（標(biāo)簽），支持公共（雜項）維度的定義；其次是指標(biāo)加速的增強，重點優(yōu)化查詢路由改寫、物化構(gòu)建效率與Cube加速功能；最后是指標(biāo)治理的增強，進一步提高相似指標(biāo)的識別能力，提供更加精細(xì)的審批管理和審計日志，并通過多環(huán)境發(fā)布和字段級的影響評估，進一步提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。
Aloudata還將結(jié)合AI技術(shù)推出智能建模助手，以提升企業(yè)在復(fù)雜場景下的數(shù)據(jù)建模效率。
在指標(biāo)和維度的批量創(chuàng)建場景中，智能助手可以顯著提升效率。此外，智能語義助手還可應(yīng)用于更深度的語義生成和洞察分析中，例如可自動提取常用維度或熱門維度，幫助用戶在多維歸因分析的時候更好地選擇合適的分析維度；或者自動從指標(biāo)構(gòu)建血緣、查詢記錄中挖掘出指標(biāo)關(guān)聯(lián)因子指標(biāo)，幫助用戶在歸因時自動關(guān)聯(lián)相關(guān)指標(biāo)，提供更深入的洞察。
智能助手還可以實時監(jiān)測用戶的分析行為，識別性能瓶頸或不經(jīng)濟的查詢模式，并提前進行智能加速，確保分析體驗的流暢性；以及自動盤點企業(yè)中的重復(fù)指標(biāo)或無用指標(biāo)，為管理者提供清晰的管理視圖，提升治理效率。
Aloudata AIR和Aloudata CAN兩大平臺作為以NoETL理念所打造的產(chǎn)品，將通過深度融合，確保企業(yè)的所有數(shù)據(jù)能夠輕松連接和高效利用，并為企業(yè)的多智能體生態(tài)提供單一可信的數(shù)據(jù)服務(wù)。Aloudata目標(biāo)未來在存算層、用戶體系層、權(quán)限層和血緣關(guān)系上，實現(xiàn)更深層次的融通。
“在 AI 時代，企業(yè)要為各種智能體提供一份單一可信的數(shù)據(jù)源，而 Aloudata AIR同Aloudata CAN的深度融合，形成了一個路徑更短、成本更低、自動化程度更高的 NoETL工程體系，將有力支撐企業(yè)的數(shù)字化重心從‘?dāng)?shù)據(jù)呈現(xiàn)’轉(zhuǎn)移到‘?dāng)?shù)據(jù)洞察’?！毙ぴ：楸硎?，融合的原因在于企業(yè)對數(shù)據(jù)就緒速度的需求顯著提高，而數(shù)據(jù)編織能夠借助數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)，達成輕量級數(shù)據(jù)集成與準(zhǔn)備、按需物化的效果。
在實際業(yè)務(wù)推進過程中，Aloudata AIR邏輯數(shù)據(jù)編織解決方案，是為ChatBI進行快速、低成本的數(shù)據(jù)集成準(zhǔn)備的理想方案。
隨著 AI-Ready 數(shù)據(jù)底座構(gòu)建的進一步完善，明細(xì)級的指標(biāo)語義層實現(xiàn)了數(shù)據(jù)覆蓋度的最大化——既包含清晰的指標(biāo)與維度語義定義，又基于明細(xì)數(shù)據(jù)支持所有指標(biāo)和維度的靈活組合，還可以支持最細(xì)粒度的歸因下鉆。這也意味著ChatBI最后的落地障礙被掃清，秉持著 “既許人以援手，必扶持到底” 的理念，Aloudata宣布將于4月下旬推出一款以“萬數(shù)皆可問”為目標(biāo)的ChatBI智能體——Aloudata Agent。
03
“萬數(shù)皆可問”的Chat BI智能體
“‘萬數(shù)皆可問’不僅是一個愿景，更是我們通過技術(shù)手段實現(xiàn)的承諾。我們希望通過一個強大的 NoETL數(shù)據(jù)底座，為上層的Aloudata Agent提供更完整的數(shù)據(jù)覆蓋、更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)語義、更強大的查詢性能和更可靠的安全保障?！毙ぴ：楸硎尽?/p>
Aloudata Agent的目標(biāo)，是解決ChatBI在數(shù)據(jù)查詢中面臨的諸多挑戰(zhàn)。例如數(shù)據(jù)覆蓋度不足、口徑不一致引發(fā)的準(zhǔn)確性問題、性能不穩(wěn)定或不可控的查詢響應(yīng)問題，以及數(shù)據(jù)越權(quán)或泄露的安全問題。Aloudata Agent目前已經(jīng)具備了一些重要的功能和特性，能夠為企業(yè)提供初步的智能化支持。
第一是對話式分析。Aloudata Agent支持靈活、準(zhǔn)確的對話式取數(shù)、歸因分析和智能分析報告生成。結(jié)合明細(xì)級的語義層和查詢時靈活衍生的能力，Aloudata Agent不受預(yù)定義局限，可以實現(xiàn)任意指標(biāo)（基礎(chǔ)度量）與維度的靈活組合分析；結(jié)合NoETL自動化查詢加速能力，Aloudata Agent無需數(shù)倉預(yù)加工寬表，進一步釋放問數(shù)的靈活性和實時性。未來將會通過迭代升級，達到與專業(yè)分析師同級別的歸因分析能力，能夠提出假設(shè)與驗證假設(shè)。
第二是分析過程透明化。在ChatBI這種容錯性較低的場景中，分析過程的透明化至關(guān)重要。Aloudata Agent會清晰呈現(xiàn)分析過程，保留中間產(chǎn)物。如此一來，用戶可以清楚地知曉每一步的分析邏輯，并且在后續(xù)需要時，能夠?qū)Ψ治鲞M行回溯和審計。
第三是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可信。Aloudata Agent的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性依賴于 Aloudata CAN指標(biāo)平臺的標(biāo)準(zhǔn)化明細(xì)級語義沉淀。它能夠?qū)⒂脩舻膯柎鹋c企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)口徑對齊，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。
第四是數(shù)據(jù)安全可保障。Aloudata通過指標(biāo)平臺所具備的精細(xì)化的數(shù)據(jù)權(quán)限管理功能，確保數(shù)據(jù)在分析過程中的安全性和可控性。
為了配合Aloudata Agent的推出，Aloudata還提供了面向AI的API和SDK，賦能企業(yè)快速實現(xiàn)AI應(yīng)用創(chuàng)新，構(gòu)建智能體生態(tài)。 Aloudata AI API是一套加速企業(yè)AI 應(yīng)用開發(fā)的工具集，尤其對 RAG場景進行了深度優(yōu)化，旨在通過簡化數(shù)據(jù)集成與復(fù)雜分析流程，幫助企業(yè)更高效地構(gòu)建智能應(yīng)用。
在NoETL指標(biāo)平臺最佳實踐研討會上，周衛(wèi)林專門談到了針對企業(yè)ChatBI落地的三個建議，即“好數(shù)據(jù)，強智能”、“可溯源，可審計”、“全開放，大生態(tài)”?？v觀Aloudata依托NoETL理念打造并持續(xù)升級的產(chǎn)品，以及最新發(fā)布的Aloudata Agent，無疑正在圍繞這18個字，為企業(yè)構(gòu)建起AGI時代的數(shù)智基建。
“我們堅信，AI 時代的關(guān)鍵是Data，是知識庫，是數(shù)據(jù)語義層，是數(shù)據(jù)虛擬化，這是我們的判斷，也是我們創(chuàng)立這家公司的初心?！敝苄l(wèi)林這樣介紹了“Aloudata”名稱的由來，它源于“AI on data”的理念。
自NoETL理念誕生的三年以來，正在逐步筑牢企業(yè)的數(shù)據(jù)根基，化阻礙為“知本”壁壘。如今，隨著Aloudata圍繞AI時代進行的一系列升級，以及Aloudata Agent的全新推出，在“好數(shù)據(jù)”的根基之上，為企業(yè)種下了“萬數(shù)皆可問”的知識之樹。
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