通过 Aloudata Agent，企业可以十分放心地拥抱 AI 问数革命，在加速数据驱动决策的同时，确保核心数据资产固若金汤。

如何确保 ChatBI 的查询结果准确可信？如何避免大模型“幻觉”和数据口径不一致？如何实现从“是什么”到“为什么”再到“怎么做”的完整分析闭环？

用户无需关心底层是明细表还是汇总表，Aloudata Agent 会自动选择最佳路径，确保查询性能最优

这种个性化定制能力，使得 HR、财务、区域经理等不同部门能够拥有专属的 AI 数据分析工具，满足其独特的分析需求。

言必称 AI 的 2025 年即将过去，这一年里大数据领域的“顶流”毫无疑问是 ChatBI/Data Agent。岁末肯定要展望未来，于是，带着好奇，我们问了大模型几个问题：

当 ChatBI 的准确率不断提升，其价值将从“效率工具”升级为“决策中枢”。Aloudata Agent 分析决策智能体通过 NL2MQL2SQL 技术路径，可解决大模型在数据分析场景中的“幻觉”问题

2025 年，每家企业都想拥有自己的 Data Agent，但 90% 的项目可能不是死在 Demo 阶段就是建成后无人问津。为什么？

企业数字化转型的关键新目标是实现业务自助用数

此时此刻，站在 Data 和 AI 的十字路口，我不禁扪心自问：是创造还是涅灭，大数据如何通往大模型，数据资产如何成为 AI 资产？是廿年戎马终归碌碌无为，还是四载厚积一朝破茧成蝶——让 Aloudata 成为大数据通往大模型的钥匙，开启数据智能变革的黄金十年。

在与客户的共创中，我们发现数据团队仍被困在周报、月报的重复劳动中，AI 生成的报告往往结构松散、缺乏深度，无法直接使用。这引发我们对智能分析范式的重新思考，推出了 「智能融合报告」，确立了一种新的协作方式：您作为“总设计师”编排思路，AI 作为“超级工匠”精准执行。通过这种方式，您能够将业务经验融入分析框架，全程掌控生成过程，获得结构严谨、洞察深入且可复用的分析成果。如果您在寻找更高效、更可控的智