01 公司介绍

浙江大应科技有限公司（简称“Aloudata”）是中国数据编织（Data Fabric）和数据语义编织（Semantic Fabric）领导者，创始团队来自蚂蚁原数据平台部核心团队。

Aloudata是国内Data Fabric架构理念与实践引领者，以“让数据随时就绪”为使命，以NoETL to Trusted AI为技术路线，致力于将复杂企业数据变为AI可理解的语义资产，并以此为基础构建可信AI分析平台，让企业真正步入“可信AI驱动决策”的时代。公司多次入选Gartner、Forrester、IDC及中国信通院的代表厂商与标杆案例。

02 产品服务介绍

Aloudata围绕现代化智能数据栈打造了完善的NoETL产品矩阵，核心产品包括：

• Aloudata CAN（NoETL指标平台/明细语义层）：

该产品是企业级统一可信语义层基座，依托强大的语义建模能力和物化加速能力，集规范化指标定义、自动化指标开发、语义化指标目录、开放化指标服务于一体，为数据分析和AI决策提供一致的“真理标准”和“自动化数据引擎”。

它直接连接数仓明细层（DWD），颠覆了传统依赖人工堆砌大宽表和汇总表的模式，解耦指标定义与消费场景，实现指标跨场景的口径统一与共享复用。

• Aloudata Agent（可信数据分析智能体）：

基于NoETL明细语义层 + Agentic Harness架构所构建，将标准指标、明细数据、文件数据、知识库、工具调用和多步分析Skill编排为可信分析工作流，让业务用自然语言完成可信问数、异常检测、波动归因、多源融合分析和报告生成。

• Aloudata BIG（主动元数据平台）：

基于全球独创的算子级血缘解析技术（准确率>99%），提供全链路的数据资产盘点与透明可追溯的元数据上下文，实现更精细更智能的数据管理，并为大模型取数提供精准的血缘参考。

• Aloudata AIR（逻辑数据编织平台）：

通过数据虚拟化引擎，支持跨源、跨系统的数据逻辑集成，并通过AI增强的自适应物化加速技术，实现高性能的联邦查询，无需物理搬运即可保障高效的联合分析。

03 厂商评估

Aloudata是国内少有的兼具深厚大数据底层工程与先进AI落地能力的语义平台厂商，通过Aloudata CAN自动化指标语义平台与Aloudata Agent可信数据分析智能体，能够为企业提供一套开箱即用的“语义层+ AI应用”的解决方案，消除大模型在数据分析中的“幻觉”与猜口径问题，帮助企业实现从可信取数到分析决策再到执行的完整闭环。

Aloudata CAN从企业级指标治理切入，现已演进为面向BI+AI双模驱动的统一语义基座。其核心优势在于创新的NoETL技术架构，能够直接依托百亿级明细数据实现秒级响应，成功调和了分析灵活性与查询性能的冲突。

同时，Aloudata还能够提供主动元数据管理能力，让AI基于元数据关系网络理解数据来源、业务含义、依赖关系和可信状态，建立可解释、可追溯和可治理的分析能力。

目前，Aloudata各产品已在金融、消费零售、制造、能源等行业的头部大客深水区场景中经历了高并发、复杂业务逻辑的严苛考验，是企业构建AI-Ready数据基础设施的强力合作对象。

• 以NoETL语义平台统一业务语义，让AI分析站在可信基石之上

企业在经营管理中常面临“各部门数据对不上、数仓老旧表难以溯源”等乱象，NL2SQL技术路径常常面临严重的“幻觉”问题。

Aloudata通过为企业提供NoETL语义平台，支持其在数据表与业务应用之间建立一层独立的业务语义抽象层，将企业数据治理和沉淀为统一的指标语义和高性能数据查询服务，让AI不再直面复杂数据结构，而是在确定的业务语义框架中严格按照NL2MQL2SQL技术路径执行分析，从源头保证口径100%一致和查询的准确性。

同时，NoETL语义平台支持明细级语义定义，可帮助企业实现“原子指标 × 时间 × 业务限定 × 衍生方式”的动态组装，这既减少了数据重复建设成本，也更适合承接复杂、长尾问题。

这种做法彻底将业务逻辑从复杂的底层物理实现中解耦出来，无论是业务高管看报表，还是AI理解业务，均基于同一套标准化定义的语义资产，实现自主按需的灵活分析。

在传统数据消费模式中，灵活性与查询性能是一对不可调和的冲突：要追求性能就必须人工建汇总表，但随之会失去下钻看明细的灵活性。

Aloudata提供的NoETL语义平台支持在百亿乃至千亿行的数据体量上直接发起查询。其底层不是单纯的静态语义字典，而是一套强大的动态编译与查询加速引擎，能够自动完成复杂指标计算的物化编排和智能路由，既保留了明细数据的极致灵活性，又保障了秒级返回结果的时效性，为探索式取数和AI敏捷分析提供了强大的性能保障。

• 历经企业级高价值场景实战验证，具备应对复杂业务逻辑的能力

真实的商业分析场景极其拧巴且多变，复杂的业务规则对语义平台的定义能力提出了严苛的考验。Aloudata的NoETL语义平台不仅支持上百种高级函数的极简配置，还攻克了诸如银行期末余额（半累加指标）、活跃用户跨省去重计数等场景的上卷计算等行业数据难题。

这些能力并非在实验室中凭空想象，而是NoETL语义平台在麦当劳中国、顺丰速运、平安证券、中交一公局等大型头部客户的实际业务深水区中，历经上百次版本迭代打磨出来的。典型客户语义平台每天需要承受数百万次的API接口调用和高并发计算压力。这种在复杂组织、庞大数据量下沉淀出的技术成熟度与场景适配力，构成了其短期内难以被模仿的行业壁垒。

• 全矩阵产品能力加持，用确定性的工程架构交付AI-Ready数据底座

将大模型直接对接原始数据库，由于缺乏上下文，AI只能猜口径，导致无法在严肃的企业经营决策中落地。Aloudata认为，让大模型驾驭大数据，核心需要具备三个条件：数据治理必须从表治理延展到语义治理，通过语义层对齐业务口径和数据，避免“幻觉”；自动化的ETL工程，实现T+0的数据响应；内嵌的深度治理与安全管控，确保合规。

在这三个方面，NoETL语义平台不仅承载了“数据-业务”对齐的语义抽象层，也支持自动生成和维护查询SQL、物化编排和智能加速，实现自动化的数据工程能力，保障大模型问数“问得出，答得快”。除此外，其语义平台产品不仅向大模型开放高成熟度的API或MCP接口，更将权限策略、合规控制深度嵌入查询全流程。

更具差异化的是，NoETL语义平台还能够与Aloudata BIG主动元数据平台与Aloudata AIR逻辑数据编织平台协同创新，为大模型额外注入精准到算子级的血缘关系、运行质量状态和合规脱敏策略，接入海量、异构、多源的企业数据，形成更加完善的上下文层和多源异构数据的连接和查询能力。

通过这种确定性的工程手段（而非依赖大模型概率性猜测）来约束和规划AI的思路，让大模型在数据分析中真正做到“听得懂、信得过、用得了”。

04 典型客户

麦当劳中国、中交一公局、平安证券、某知名跨国运动服饰品牌、某大型服饰连锁品牌

05 入选证书