在數字化轉型的浪潮中，隨着數據已成為企業寶貴的資產，數據分析的需求日益增長。傳統 BI（商業智能）工具雖能提供強大的數據可視化能力，但需要依賴 IT 代碼開發、集中式報表製作的模式，已難以滿足現代企業快速變化、靈活多變的數據分析需求。

AI 大模型的爆發，使得 ChatBI（對話式商業智能）應運而生，其支持通過自然語言對話式的方式實現數據分析。這對業務人員而言，不僅簡化了數據分析流程，更無需依賴 IT 代碼開發，實現了自主靈活的智能問數，高效敏捷展開分析。

ChatBI 對比傳統 BI 的優勢

傳統 BI 工具往往需要 IT 人員或專業分析師編寫複雜的 SQL 查詢語句，然後生成固定報表或大屏展示，這一過程耗時費力，且難以快速響應業務部門的即時數據分析需求。

而 ChatBI 通過自然語言處理技術，使用户能夠直接用日常語言提出問題進行數據探查。這賦予了業務人員更大的自主權，即便沒有深厚的技術背景或數據分析經驗，也能輕鬆完成取數、看數，無需漫長地等待 IT 人員和分析師製作報表。可以説，ChatBI 讓業務人員獲取數據的效率大幅提升，推動了數據民主化進程。

市面上 ChatBI 產品概覽

隨着 ChatBI 的興起，市場上涌現出眾多相關產品，比如 Tableau 作為數據可視化領域的領軍企業，其Ask Data 功能允許用户通過自然語言提問，快速獲取數據可視化結果。該功能集成了先進的自然語言處理技術，能夠理解複雜的查詢意圖，並將其轉化為精確的數據查詢。

再比如 Power BI 同樣提供了自然語言查詢能力，用户可以通過輸入日常語言問題，快速獲取數據報表和可視化結果。同時，Power BI 與 Office 365 套件無縫集成，使其在企業環境中具有極高的便利性。

此外，像 ThoughtSpot 作為一款專注於搜索驅動的數據分析工具，支持用户通過簡單的搜索語句快速獲取數據，能夠理解用户的查詢意圖，並自動生成相關的數據報表和可視化結果，還提供了強大的數據探索和歸因分析能力。

Aloudata Agent：自然語言問數的極強靈活性

作為中國數據語義編織（Semantic Fabric）領導者，Aloudata 大應科技推出的 Aloudata Agent 分析決策智能體憑藉基於 NoETL 明細語義層的創新設計，以及 NL2MQL2SQL 的技術路徑，在自然語言對話式問數方面展現出了極強的靈活性。

1. NoETL 明細語義層，保障靈活問數

Aloudata Agent 通過 NoETL 明細語義層作為數據底座，實現了數據與業務語義的深度融合。這一層不僅定義了標準化的指標和維度，還確保了所有查詢分析均可追溯可解釋，從而在保障數據準確性的同時，提供了極強的分析靈活性。用户無需預定義全部指標，即可基於原子要素動態組裝，實現任意維度的指標下鑽查詢，覆蓋了最全面的數據分析場景。

2. NL2MQL2SQL 技術路徑，精準連接數據與業務語言

Aloudata Agent 獨創了 NL2MQL2SQL 技術路徑，將自然語言問題精準編譯成“指標+維度+過濾+時間”的規範查詢（MQL），再進一步轉化為 SQL 查詢語句。這一過程中，語義引擎確保了查詢 SQL 生成的 100% 準確性，同時智能物化加速和查詢路由改寫技術保障了複雜數據查詢性能，實現了秒級響應。

3. 多 Agent 協同架構，高效解決複雜分析任務

面對複雜的數據分析任務，Aloudata Agent 基於 COT 和 ReAct 的多 Agent 架構，能夠自動拆解數據分析任務、動態反饋調整，並高效整合多個 Agent 的分析結果。這一架構不僅提升了複雜分析任務的解決能力，還使得分析過程更加透明化，用户可清晰查看每一步的思考結果，確保分析的準確性和可信度。

以某大型零售企業為例，通過 Aloudata Agent 分析決策智能體，業務人員僅需通過自然語言提問：“過去一個月，天貓渠道的電子產品銷售額如何？與上個月相比有何變化？”系統即可迅速生成詳細的銷售報告，包括銷售額、增長率、以及影響銷售的關鍵因素（如價格變動、促銷活動效果等）。這種靈活的問數方式，大大縮短了數據分析週期，提升了決策效率。

開啓自然語言數據分析新篇章

憑藉卓越表現，Aloudata 大應科技曾先後入選 IDC「GenAI+Data」中國市場代表廠商、Gartner中國具有代表性數據基礎設施供應商等權威榜單，贏得了行業權威認可。如果您正在尋找一款能夠靈活應對各種數據分析場景、實現自然語言對話式問數的 ChatBI 工具，那麼 Aloudata Agent 無疑是理想選擇，助您開啓數據分析的新篇章，驅動敏捷決策和業務創新。

常見問題回答（FAQ）

Q1、Aloudata Agent 未來可以直接替代傳統的 BI 系統嗎？

短期來看，智能問數和 BI 報表是一種互補的關係。對於固定看板場景，看報表會比反覆問數更方便；對於沒有現成報表支持的分析需求，使用 AI 問數會更加方便。長期來看，AI 問數方案也會持續探索將固定看板和靈活分析相結合（如，將問數生成的結果固定為報表），提供更加高效和豐富的用户體驗。

Q2、Aloudata Agent 是否支持向下鑽取以探索更詳細的數據？

支持。Aloudata Agent 具備強大的交互式下鑽分析能力，用户可以直接在查詢結果的基礎上，無需變換提問方式即可實現從彙總數據到明細數據的層層深入，最終直接穿透至最底層的明細數據記錄，從而讓用户能夠自主、流暢地完成從宏觀趨勢洞察到微觀根因定位的完整分析閉環，極大地提升了數據探索的深度與效率。

Q3、Aloudata Agent 學習成本高嗎？一個業務人員需要多久才能上手？

Aloudata Agent 基於自然語言的交互方式確保了極低的使用門檻。業務人員無需掌握 SQL 或理解底層數據表結構，在問數界面直接使用業務術語提問即可即時獲得分析結果，基本實現"開箱即用"。對於背後涉及的指標定義、語義層建模等專業技術工作，則由數據團隊統一配置和管理。這種權責分離的架構，使得一名普通業務人員通常在初次接觸後的幾分鐘內就能獨立完成有效查詢。

適用對象：

希望實現自然語言問數、AI 數據分析，推進數據民主化，提升數據交付敏捷性，讓一線業務能夠減少對數據開發的依賴，自主開展全面、靈活、智能、安全問數，覆蓋金融（銀行、證券）、製造、消費、零售、交通、能源、醫療、航空航天、互聯網、ICT、政企等行業領域。

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