多云已成为企业数字化的常态，而数据服务的复杂性也随之升级。传统的“物理集中式”数据架构在多云环境下已显疲态。Aloudata AIR 逻辑数据编织平台的出现，提供了一种更具弹性和适应性的解决方案。通过构建“敏捷服务层 + 核心资产层”的混合数据架构—— 以 Aloudata AIR 逻辑数据编织平台作为敏捷服务层，轻量级处理探索性、临时性、跨源查询等需求；以集中式湖仓作为核心资产层，承载高复用性的

​Aloudata Agent 将在 4 月启动公测，欢迎大家访问 Aloudata 官网预约

将于4月22日推出一款以“万数皆可问”为目标的ChatBI智能体——Aloudata Agent

因此，我们认为，一个好的指标引擎必须实现真正的“管研用一体化”，才能解决 ChatBI 真正用起来的问题。第二，可溯源，可审计。在数据分析领域，数据准确是一切使用的前提。如何解决大模型的幻觉问题需要系统性的思考和设计，

​Aloudata Agent 将在 4 月启动公测，欢迎大家访问 Aloudata 官网预约

指标平台从选型时的生态适配，到实施中的渐进革新，再到AI大模型带来的认知跃迁，企业需要以动态演进的视角构建指标管理体系

这是包括我们在内的一些厂商探索的一个新方向，这种方式先由大模型将自然语言转化为对指标语义层的查询请求（MQL，Metrics Query Language），再由指标平台将指标和维度的查询与计算逻辑转化为准确的 SQL 查询语句。用户查询经大模型语义解析后，将其转换为指标、维度及筛选条件的组合表达，并生成面向指标平台的 MQL，Aloudata CAN 指标平台的语义引擎将 MQL 转换为准确和可

​Aloudata Agent 将在 4 月启动公测，欢迎大家访问 Aloudata 官网预约

企业可自定义告警指标，或按维度分组指标，监控指定时间段内的指标数据结果，且检测时间最小到分钟，并支持从低到高设定告警级别，以及对绝对值和同环比趋势两种告警规则的支持

指标平台与 LLM 的深度集成将进一步释放其价值，推动企业从“被动查询”转向“主动数据智能”