數據不好找、不敢用、用不對。
數據取不出、跑不動、要排期。
AI 生成的內容“好看”，但不一定“真實”。

在大模型席捲各行各業的今天，企業數據智能體（Data Agent）正成為新的“數字員工”。但如果沒有一套可信的數據基礎，再智能的 Agent 也難逃“數據迷宮”與“口徑陷阱”。

在昨天的推文中，Aloudata CEO 周衞林清晰闡釋了 Aloudata 在新時代的品牌定位：NoETL to Trusted AI——以語義編織（Semantic Fabric）為鑰，打開“大數據通往大模型”之門，讓數據資產成為可信的 AI 資產。

這份最新的《NoETL to Trusted AI》白皮書將進一步深入釐清以下幾個核心問題，併為您揭示通往可信數據智能體的可行路徑：

1.數據智能體“可信”的標準是什麼？

我們提出了數據智能體必須滿足的 “三真三好” 可信要求：

三真：口徑真、數據真、血緣真，確保分析根基的牢固。

三好：聽力好、眼力好、腦力好，確保智能體具備卓越的業務理解與洞察能力。

2.如何實現從“數據資產”到 “AI 資產”的關鍵跨越？

白皮書指出，為實現從“數據資產”到“AI 資產”的關鍵跨越，必須建立統一、可信的數據語義層（Semantic Layer）。

數據語義層是企業數據架構的中樞神經系統，其核心價值在於為所有分析場景與 AI 應用提供一致、可解釋的業務語義。

白皮書中將深入剖析數據語義層的核心價值，並縱覽全球領先廠商（如 Palantir、Google Looker、Databricks 等）在此方向的前沿佈局，印證這一技術趨勢的必然性。

3.如何構建可信數據智能體的數據語義層？

傳統上，釐清企業海量數據資產的口徑和血緣關係是一項耗時數月、令人望而卻步的“髒活累活”。白皮書中分享了 Aloudata 基於“NoETL”理念在這一領域的實踐經驗。通過語義編織（Semantic Fabric） 能力和自動化算子級血緣解析，企業能夠將數據語義層的構建週期從數月大幅縮短至數週，實現對歷史數據資產的自動化、智能化盤點與遷移，真正步入“NoETL to Trusted AI”。