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。

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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。

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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 "。

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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

入选证书

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