作者 | 赵钰莹

2025 年 4 月 22 日，AlouData 大应科技自研的 Aloudata Agent 分析决策智能体首秀上线，这是一款基于 NoETL 明细语义层、以“万数皆可问”为目标的 Chat BI 智能体。

4 “Agent 指标平台”如此性感，企业如何“无损接”

数据分析类 Agent 产品再性感，企业接入之前都需要认真评估。

如果希望更好地体验 Aloudata Agent 的能力，AloudataCAN 指标平台肯定是需要配套搭建的。（原因在前面已经说的很清楚了，AI-Ready 的数据底座，特别是 NoETL 明细语义层是重要基础）。

结合 Aloudata 众多企业用户的使用经验，企业梳理指标体系落地指标平台的过程可以分两条腿走路。一方面自上而下进行核心指标体系拆解和在指标平台的沉淀，另一方面可以通过指标平台满足新需求的定义和开发，通过一段时间逐步补充和完善指标体系。因为企业并非从零开始，往往存在大量历史包袱。由业务需求去触发和建设，然后通过“拔出萝卜带出泥”的方式，像拼图一样逐步完善整体的指标体系更为实际。

与 BI 不同，BI 更多是从业务需求出发，自下而上地开发报表。而指标体系则是基于公司的远景或目标，自上而下地拆解目标并确定相应指标，与业务连接更紧密。指标体系也应追求精简而非繁多，以避免随着报表增多形成冗余。

从指标管理和存量报表迁移角度来说，企业可以对指标进行分级：核心指标、关键指标、一般指标，明确其重要性和优先级。核心指标对公司战略和关键业务目标有直接影响，需在指标平台上统一管理；关键指标对特定业务领域重要，可按需迁移；一般指标若现有体系能满足需求，则可暂时保留。所以，企业应该根据指标重要性和业务需求，决定是否迁移至新的指标平台，合理分配资源，避免带来额外成本。

从业务角度来说，业务肯定希望指标能够实现中心化管理，确保在多个产品、看板和平台中保持一致。因此，在考虑迁移时，企业需要找到合适的时间点。例如，在企业发展的某个阶段，如当下两个月业务相对平稳、落地事务不多、人力相对充裕时，可以利用这一时机推进迁移工作。同时，要结合企业当前的发展阶段、业务重点以及指标的重要程度，制定合理的迁移策略，逐步实现指标的中心化管理和一致性。此外，企业还要综合评估指标在这种自然时间状态下的质量、对业务的影响等因素。

5 总结

综上，尽管 Aloudata 推出的这款 Agent 并非成熟的终极形态，但它已经具备了一些重要功能和特性，能够为企业提供初步的智能化支持。正如杜雪芳所说：“基于 NoETL 明细语义层作为企业的知识库，加上大模型的能力，我们推出的 AloudataAgent，将是一个更加准确、全面、聪明、友好且安全的分析决策智能体。”

第一、自然语言取数、归因、解读，全面的分析场景覆盖。对话即分析，通过自然语言即刻获取数据结果，支持智能数据结果解读，以及智能多维归因和因子归因分析，让企业深层次洞察异常数据波动原因。

第二、用户友好的交互式引导与追问，多轮连贯问数更懂分析需求。支持聊天 点选操作，用户友好交互式引导，支持结果引用追问，以及基于历史会话的问题推荐和智能引导，让操作更简单，分析更精准。

第三、分析可追溯、可理解、可干预，让企业问数用数更放心。分析过程“白盒化”，数据口径清晰明确，数据结果可信有保障，分析过程可理解、可调整、可干预，让企业管理决策更放心。

未来，Aloudata 会继续在产品层和技术层进行优化，并计划推出 Aloudata AI MCP，将数据分析的能力开放出来，让企业可以将数据分析的能力更好地与内部相关的 Agent 进行结合，围绕风控、策略等场景加速内部的 AI 应用开发速度。而对企业而言，也不应只盯着 Agent 这样的产品形态，而更需要关注这类解决方案数据底层的技术能力的差异性，从而选择更合适业务发展的方案。

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