發布，聚焦AI時代數據架構的變革方向，深入剖析數據語義層的價值定位、核心能力與實踐路徑，為企業實現從數據資產到AI資產的轉化提供解決方案。

AI時代數據智能體建設面臨雙重核心挑戰。一方面是“數據找不到”，企業缺乏完整數據目錄，相似表字段易混淆，數據口徑不統一，導致智能體難以精準定位可用數據；另一方面是“數據取不出”，數據權限管控嚴格、分析靈活性不足、計算性能受限及ETL排期滯后等問題，阻礙智能體高效獲取數據。同時，數據智能體需滿足“三真三好”的可信要求，“三真”即口徑真、數據真、血緣真，“三好”指聽力好（懂業務需求）、眼力好（透察數據脈絡）、腦力好（指導業務行動），二者共同構成可信智能體的核心標準。

數據語義層已成為行業共識的解決方案，升級為企業數據架構的“中樞神經系統”。國內外頂尖廠商均加速布局，Salesforce推出Tableau Semantics、Google Looker強化LookML的AI調用能力，Databricks、Snowflake等也完善語義相關功能，其核心使命是為所有分析與AI工作負載提供統一、可信的業務語義，而非僅服務于傳統報表。數據語義層作為數據智能體的“數據土壤”，通過語義定義支撐“同名同義”，語義執行保障“取對表用對數”，語義驗證實現“正本清源”，完美匹配可信智能體的“三真三好”要求。

數據語義層帶來從Data Warehouse到Semantic Fabric的架構變革。其核心需具備三大能力：一是語義定義能力，圍繞業務過程構建語義模型，提煉原子指標與維度，組合生成復雜指標，實現業務語言與數據語言的精準映射；二是語義執行能力，具備ETL自動化編排、語義編譯（將DSL轉化為優化SQL）及跨庫跨源跨云連接能力，保障查詢性能與架構靈活性；三是語義管理能力，涵蓋版本協作、權限安全、血緣追溯及資產復用，確保語義資產全生命周期可控。

Aloudata提出“NoETL”技術路徑落地數據語義層，核心是實現ETL自動化。通過自研的語義遷移引擎，依托算子級血緣解析技術，可自動合并ETL鏈路口徑，快速生成數據口徑盤點文檔，將原本數月的盤點工程縮短至數天。其推出的Aloudata CAN自動化指標平臺，實現指標“定義即開發、定義即服務、定義即治理”，打通指標與標簽，構建從分析到行動的閉環；Aloudata Agent則基于明細語義層，提供對話式數據分析體驗，已在多行業頭部企業落地。

報告指出，數據已成為企業AI競爭力的核心差異要素，數據語義層是數據資產轉化為AI資產的關鍵橋梁。未來，早布局、實落地數據語義層的企業，將在AI驅動的商業競爭中占據先機，真正步入“可信AI驅動決策”的智能新紀元。