與此同時(shí)，Aloudata認(rèn)為開放才是真正以客戶和用戶為中心。據(jù)肖裕洪介紹，Aloudata CAN可以開放對(duì)接企業(yè)的多種引擎，充分利用客戶的現(xiàn)有投資，并為適配未來的新技術(shù)和架構(gòu)做好準(zhǔn)備。同時(shí)，Aloudata CAN積極融入生態(tài)，不僅通過JDBC、API等方式與客戶現(xiàn)有應(yīng)用集成，還與Quick BI等BI工具、WPS辦公軟件等無縫融合。這種開放策略收獲了顯著成果，平臺(tái)商業(yè)化短短一年，已服務(wù)30多家上市公司，涵蓋多個(gè)行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)，周均查詢調(diào)用量達(dá)億級(jí)，企業(yè)數(shù)據(jù)研發(fā)效能大幅提升，簡(jiǎn)單需求幾分鐘即可交付。

面對(duì)大模型發(fā)展浪潮，肖裕洪指出，大模型的平權(quán)化和智能化提升，同時(shí)也讓構(gòu)建高質(zhì)量私域數(shù)據(jù)成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)消費(fèi)側(cè)，Chat BI等智能體應(yīng)用興起，“我們認(rèn)為，Chat BI一定會(huì)成為趨勢(shì)，但企業(yè)的智能體生態(tài)遠(yuǎn)不止于此?！睘閼?yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，Aloudata判斷無論是Chat BI還是智能體生態(tài)，都離不開兩個(gè)核心要素：一是對(duì)話式的數(shù)據(jù)獲取能力，二是主動(dòng)的智能洞察能力。這其中，擁有“好數(shù)據(jù)”成為關(guān)鍵，而不僅僅是部署大模型。

對(duì)此，Aloudata加快產(chǎn)品升級(jí)：一方面通過持續(xù)增強(qiáng)指標(biāo)平臺(tái)的語義引擎、結(jié)合AI技術(shù)推出智能建模助手（Copilot）、深化Aloudata AIR和Aloudata CAN融合，為企業(yè)實(shí)現(xiàn)低成本數(shù)據(jù)高效就緒提供全方位支持，特別是可為企業(yè)的多智能體生態(tài)提供“單一可信”的數(shù)據(jù)服務(wù)；另一方面，Aloudata將推出一款以“萬數(shù)皆可問”為目標(biāo)的Chat BI智能體——Aloudata Agent，搭配面向AI的API和SDK，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用創(chuàng)新。

目前，Aloduata Agent已具備一些重要功能和特性，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供初步的智能化支持：第一是對(duì)話式分析，支持靈活、準(zhǔn)確的對(duì)話式取數(shù)、歸因分析和智能分析報(bào)告生成；第二是分析過程透明化，清晰呈現(xiàn)分析過程，保留中間產(chǎn)物，確保用戶能夠清晰地了解每一步的分析邏輯，以及在事后進(jìn)行分析的回溯和審計(jì)；第三是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可信，能夠?qū)⒂脩舻膯柎鹋c企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)口徑對(duì)齊，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度；第四是數(shù)據(jù)安全可保障，通過指標(biāo)平臺(tái)精細(xì)化的數(shù)據(jù)權(quán)限管理確保數(shù)據(jù)在分析過程中的安全性和可控性。肖裕洪透露，Aloudata Agent將于4月份開啟公測(cè)。

Aloudata大應(yīng)科技創(chuàng)始人&CEO周衛(wèi)林從宏觀視角解讀了AI時(shí)代企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力與數(shù)據(jù)的關(guān)系。他認(rèn)為，人才、技術(shù)、資本等傳統(tǒng)壁壘在AI沖擊下逐漸消融，企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力將建立在“知本”之上，表現(xiàn)為私有知識(shí)庫體系。指標(biāo)平臺(tái)作為企業(yè)確定性的私域知識(shí)庫，在經(jīng)營決策場(chǎng)景中至關(guān)重要。同時(shí)，他提出Chat BI的兩個(gè)關(guān)鍵判斷：關(guān)鍵不在BI，而在數(shù)據(jù)；核心不在GPU，而在CPU。這意味著Chat BI的發(fā)展依賴數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈重構(gòu)和數(shù)據(jù)處理范式革命。為此，他為企業(yè)Chat BI落地提出三點(diǎn)建議：打造好數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)智能；確保數(shù)據(jù)可溯源、可審計(jì)；推動(dòng)指標(biāo)平臺(tái)全開放，構(gòu)建大生態(tài)。

NoETL實(shí)踐：數(shù)據(jù)管理的多元探索

麥當(dāng)勞中國數(shù)據(jù)中臺(tái)負(fù)責(zé)人陳潤紅分享了與Aloudata合作建設(shè)指標(biāo)中臺(tái)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。截止去年底，麥當(dāng)勞中國門店數(shù)量已突破6800家，且以每年1000家的速度增長，擁有員工超20萬名，每年服務(wù)超13億次顧客。隨著各類數(shù)智應(yīng)用快速落地，麥當(dāng)勞中國在運(yùn)營效率提升、客戶營銷等方面衍生出許多數(shù)據(jù)需求，但傳統(tǒng)的寬表式開發(fā)模式存在的指標(biāo)缺乏統(tǒng)一管理、重復(fù)開發(fā)成本高、難以靈活分析洞察等弊端顯現(xiàn)。

通過構(gòu)建“管研用一體化”的指標(biāo)中臺(tái)架構(gòu)，在指標(biāo)管理方面，麥當(dāng)勞中國實(shí)現(xiàn)了命名規(guī)范、上下線審批、權(quán)限控制和版本變更的標(biāo)準(zhǔn)化管理，完成了8大主題、近千個(gè)指標(biāo)的沉淀，確保指標(biāo)的一致性和可追溯性；在指標(biāo)研發(fā)方面，為研發(fā)團(tuán)隊(duì)提供了標(biāo)準(zhǔn)化的工作臺(tái)，支持快速配置指標(biāo)語義和物化加速方案，顯著提升了開發(fā)效率，99%的API響應(yīng)在5秒以內(nèi)；在指標(biāo)消費(fèi)方面，通過指標(biāo)目錄、歸因分析、指標(biāo)預(yù)警、指標(biāo) API 服務(wù)以及指標(biāo)分析看板等功能，全面賦能后端各類業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，滿足多樣化的數(shù)據(jù)需求，實(shí)現(xiàn)了更標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)管理、更高效的指標(biāo)研發(fā)和更智能的數(shù)據(jù)分析。目前，指標(biāo)中臺(tái)在餐廳運(yùn)營、營銷增長、管理決策等場(chǎng)景廣泛應(yīng)用，如優(yōu)化餐廳能耗、助力營銷活動(dòng)全流程協(xié)作、提供決策分析支持等。

此外，陳潤紅還對(duì)指標(biāo)中臺(tái)未來發(fā)展進(jìn)行思考，認(rèn)為其在企業(yè)數(shù)據(jù)治理中可發(fā)揮重要作用，并預(yù)測(cè)NL to Semantic to SQL將成為Chat BI主流方式。

麥當(dāng)勞中國指標(biāo)中臺(tái)建設(shè)方案

平安證券數(shù)據(jù)平臺(tái)負(fù)責(zé)人倪程偉介紹了指標(biāo)平臺(tái)在公司的落地情況。平安證券在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，面臨報(bào)表口徑不統(tǒng)一、重復(fù)開發(fā)、數(shù)據(jù)洞察不足等問題。為解決這些痛點(diǎn)，公司在現(xiàn)有數(shù)據(jù)平臺(tái)和基礎(chǔ)設(shè)施上，通過“查詢引擎加速層、指標(biāo)靈活配置層、業(yè)務(wù)自助消費(fèi)層”三層架構(gòu)構(gòu)建經(jīng)營分析數(shù)據(jù)體系，指標(biāo)平臺(tái)在整個(gè)體系中起到承上啟下的作用。通過指標(biāo)平臺(tái)，平安證券實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)“一次定義，處處使用”，提升數(shù)據(jù)開發(fā)效率，支持多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。同時(shí)，指標(biāo)平臺(tái)與策略平臺(tái)、標(biāo)簽平臺(tái)打通，實(shí)現(xiàn)策略動(dòng)作分析閉環(huán)，助力精準(zhǔn)資源投放。借助于指標(biāo)平臺(tái)，在維度歸因方面平安證券也取得了一定進(jìn)展，并加快探索對(duì)話式BI，現(xiàn)已開發(fā)出一些小型演示Demo。

平安證券指標(biāo)平臺(tái)建設(shè)方案

圓桌對(duì)話：給出指標(biāo)平臺(tái)落地可行路徑

在指標(biāo)平臺(tái)選型上，理想汽車數(shù)智平臺(tái)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人滕永錚強(qiáng)調(diào)生態(tài)構(gòu)建能力和數(shù)據(jù)加速能力，因?yàn)槠髽I(yè)很難通過單一產(chǎn)品解決所有問題，而是需要基于該產(chǎn)品衍生出完整的生態(tài)，所以指標(biāo)平臺(tái)能夠支持豐富的API擴(kuò)展和數(shù)據(jù)對(duì)接功能尤為重要，且對(duì)于數(shù)據(jù)量極高的場(chǎng)景能夠提供良好的數(shù)據(jù)查詢加速能力。lululemon Data Solution Senior Manager張巍關(guān)注數(shù)據(jù)治理與管理需求、與現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫集成情況及使用體驗(yàn)，要能夠幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)和報(bào)表激增后帶來的管理難題，通過一個(gè)“抓手”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有序管理和高效利用。

評(píng)估指標(biāo)平臺(tái)價(jià)值時(shí)，陳潤紅從業(yè)務(wù)和技術(shù)視角出發(fā)，關(guān)注投入產(chǎn)出比和對(duì)研發(fā)人員、產(chǎn)品經(jīng)理的助力，看重指標(biāo)平臺(tái)能覆蓋多少關(guān)鍵業(yè)務(wù)場(chǎng)景，并帶來可量化的業(yè)務(wù)收益，以及對(duì)開發(fā)流程和效率的優(yōu)化提升。倪程偉注重解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和適應(yīng)未來發(fā)展能力，強(qiáng)調(diào)短期內(nèi)看能否解決實(shí)際的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，長期看要考慮是否具備適應(yīng)未來技術(shù)迭代和應(yīng)用場(chǎng)景擴(kuò)展的能力，以提供更靈活的分析和洞察能力，成為企業(yè)智能化的數(shù)據(jù)新基建。

關(guān)于指標(biāo)體系梳理和平臺(tái)與數(shù)倉關(guān)系，陳潤紅建議結(jié)合業(yè)務(wù)需求逐步完善指標(biāo)體系，要抓住源源不斷的業(yè)務(wù)需求，將其轉(zhuǎn)化為指標(biāo)體系中的每一塊拼圖。倪程偉強(qiáng)調(diào)先梳理業(yè)務(wù)流程再構(gòu)建指標(biāo)體系，因?yàn)橹笜?biāo)體系的意義在于反應(yīng)業(yè)務(wù)的運(yùn)行情況和效果，通過對(duì)業(yè)務(wù)的度量、追蹤和調(diào)整，為業(yè)務(wù)經(jīng)營管理決策提供支持，所以只有完整的業(yè)務(wù)流程梳理，才能構(gòu)建出有效的指標(biāo)體系。

談及大模型對(duì)指標(biāo)平臺(tái)建設(shè)的影響和未來發(fā)展方向，張巍認(rèn)為企業(yè)需要的不僅僅是數(shù)據(jù)和指標(biāo)，更重要的是知識(shí)，因此將指標(biāo)、報(bào)表等集成到AI知識(shí)體系將成為重要的探索方向，已降低大家獲取知識(shí)門檻的一個(gè)渠道、一種工具。滕永錚則提到了要利用AI能力解決數(shù)據(jù)的相關(guān)問題，以提升數(shù)智平臺(tái)產(chǎn)品效能，如幫助分析大量日志，快速定位和排查系統(tǒng)錯(cuò)誤，或者幫助用戶優(yōu)化編寫不佳的SQL語句，提升數(shù)據(jù)查詢和處理效率等。

尾語

此次研討會(huì)匯聚各方智慧，為企業(yè)在數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域創(chuàng)新提供了豐富的思路和實(shí)踐參考。NoETL指標(biāo)平臺(tái)作為全新的數(shù)據(jù)管理軟件品類，正引領(lǐng)企業(yè)數(shù)據(jù)管理變革，并隨著技術(shù)不斷創(chuàng)新和應(yīng)用實(shí)踐的深化，將在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮更為關(guān)鍵作用，助力企業(yè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，提升核心競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

lixiangjing

算力豹主編

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