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Data Agent(数据智能体)正从辅助工具向企业核心数据分析中枢演进,推动“人人都是分析师”的愿景落地。
企业构建可信智能的 Data Agent 需以强大的数据底座为支撑,统一指标语义层和 NoETL 数据工程成为关键。
当企业站在 ChatBI 选型的十字路口,技术架构的先进性、场景适配的完整性、落地实践的可验证性应成为核心考量标准。
在这条通往智能化的道路上,许多先行企业都陷入了一些误区,导致落地后“问不准”、“问不全”、“问不深”,进而难以真正推广。那么企业级智能数据分析有哪些误区?采用怎样的技术方案才能让 Data Agent 不再是空中楼阁,而是真正可信且智能的业务伙伴呢?本文将给出 Aloudata 的答案。
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