未来企业竞争力，不属于拥有最多数据的企业，而属于能最快驾驭数据的企业。
在大模型席卷各行各业的今天，企业数据智能体（Data Agent）正成为新的“数字员工”。在这场变革中，企业面临着一个根本性的矛盾：大模型的“概率性”与数据分析的“确定性”之间的冲突。如何解决这一矛盾，决定了 AI 能否真正落地于企业核心业务场景。
在昨天的推文中，Aloudata CEO 周卫林清晰阐释了 Aloudata 在新时代的品牌定位：NoETL to Trusted AI——以语义编织（Semantic Fabric）为钥，打开“大数据通往大模型”之门，让数据资产成为可信的 AI 资产。
这份最新的《NoETL to Trusted AI》白皮书将进一步深入厘清以下几个核心问题，并为您揭示通往可信数据智能体的可行路径：
1.数据智能体“可信”的标准是什么？
我们提出了数据智能体必须满足的 “三真三好” 可信要求：
三真：口径真、数据真、血缘真，确保分析根基的牢固。
三好：听力好、眼力好、脑力好，确保智能体具备卓越的业务理解与洞察能力。
2.如何实现从“数据资产”到“AI 资产”？
白皮书指出，为实现从“数据资产”到“AI 资产”的关键跨越，必须建立统一、可信的数据语义层（Semantic Layer）。
数据语义层是企业数据架构的中枢神经系统，其核心价值在于为所有分析场景与 AI 应用提供一致、可解释的业务语义。
白皮书中将深入剖析数据语义层的核心价值，并纵览全球领先厂商（如 Palantir、Google Looker、Databricks 等）在此方向的前沿布局，印证这一技术趋势的必然性。
3.如何构建可信数据智能体的数据语义层？
传统上，厘清企业海量数据资产的口径和血缘关系是一项耗时数月、令人望而却步的“脏活累活”。
白皮书中分享了 Aloudata 基于“NoETL”理念在这一领域的实践经验。通过语义编织（Semantic Fabric） 能力和自动化算子级血缘解析，企业能够将数据语义层的构建周期从数月大幅缩短至数周，实现对历史数据资产的自动化、智能化盘点与迁移，真正步入“NoETL to Trusted AI”。
白皮书目录
Contents
引言
数据智能体的建设挑战
数据智能体的可信要求
数据语义层的价值定位
数据语义层的架构变革
数据语义层的实践案例
总结
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周卫林｜大数据通往大模型的钥匙：NoETL to Trusted AI
