2026趋势洞察：企业如何应用数据中台应对AI浪潮？
数据中台正从“建平台、接系统、出报表”迈向“让AI用好数据”的新阶段。AI浪潮倒逼其角色重置：交互入口转向自然语言驱动，治理左移至数据生产源头，价值衡量锚定业务结果。阿里云瓴羊Dataphin以“三大支柱+AI引擎”架构，构建可被大模型调用的语义层，推动数据中台成为AI可依赖的基础设施。
2026年降本增效利器：用对BI工具，制造业良率提升看得见
本文聚焦2026年制造业降本增效核心——良率管理，剖析传统分析“知道太晚、归因太慢、一线难用”三大痛点，详解阿里云瓴羊Quick BI AIPro如何通过对话式归因、分钟级预警、自然语言交互与跨系统联动，将良率分析从“事后复盘”升级为“事中拦截”，助力企业实现数据驱动的质量改善。
高级分析师最怕的 5 类 SQL：不是不会写，是没法验证
本文揭示复杂SQL（如连续区间、条件累计、会话化、缺口回填、动态透视）的共性痛点：逻辑多步、中间状态不可见、难以验证。提出SQLazy——分步可执行、结果可审计的结构化计算语言，让每一步中间结果“看得见”，从而真正实现可验证、可评审、可交付的数据逻辑。
阿里云 AgentBridge：为生产级 Agent 构建多源实时上下文
9 月 22 日，AgentBridge 在云栖大会 AI 实时数据智能论坛上正式发布。作为一站式 Agent 实时数据上下文服务，AgentBridge 连接企业分散的数据源，围绕业务任务组织实时事件、业务事实、历史信息和规则，为 Agent 提供可信、可追溯、持续更新的上下文，帮助企业将 Agent 应用于实际业务。
