一边，是堆积如山的数据需求工单、反复修改的 SQL 脚本、跨源查询的兼容难题、ETL 任务的运维黑洞……

另一边，是业务在等报表、产品在等指标、决策在等洞察——而数据团队，还在“搬数据”。

这不仅是效率问题，更是数据价值延迟兑现的系统性困局。

如果有一种方式，能让数据开发像对话一样自然，像搭积木一样简单，像搜索引擎一样高效呢？

Aloudata AIR 逻辑数据编织平台全新上线「AI 数据画布」功能——帮助用户以对话方式轻松加速数据开发与查询。

AI 数据画布：敏捷数据准备的新方案

「AI 数据画布」通过可视化拖拽 + 自然语言交互方式，实现“零 SQL、零配置、零等待”的数据加工与查询体验。用户无需编写 SQL、无需配置 ETL 任务、无需等待数据同步，仅需通过拖拽操作和自然语言描述需求，系统即可自动生成标准 SQL 并执行查询，同时支持跨源查询、一键加速以及视图沉淀与复用，显著降低数据开发门槛，提升交付效率。

AI 数据画布的使用主要分为三个步骤：

第一步：数据准备——拖拽即集成

用户通过拖拽「输入数据」组件选择所需数据表。系统基于元数据信息自动识别表间关联关系和字段语义含义，为大模型提供上下文。用户也可手动补充或修正字段描述，以提升语义解析准确性。

第二步：提出需求——对话即开发

拖入「AI 对话」节点，与「输入数据」连接后，输入自然语言指令。系统自动解析需求并生成 SQL，点击「运行」即可执行查询，返回结果。

第三步：确认与沉淀 ——形成可复用的数据资产

用户可将查询结果通过「输出数据」组件保存为逻辑视图，形成可复用的数据资产。在保存过程中，系统自动进行数据质量校验，能对数据的准确性、完整性等进行把关。同时，系统也支持一键加速，自动优化查询性能，并提供物化策略建议。

AI 数据画布功能价值体现

1. 数据交付提速：拖拽 + 对话完成开发流程，显著缩短数据需求交付周期
2. 降低技术门槛：自动生成 SQL 与关联逻辑，业务人员可自助完成探索分析场景的数据准备
3. 高效性能优化：一键加速功能让查询运行更高效，应对大数据量更从容
4. 数据沉淀复用：便捷沉淀数据视图，推动企业数据资产共建和持续运营

技术根基：Aloudata AIR 逻辑数据编织平台

AI 数据画布的强大，并非孤立存在。它的根基，是 Aloudata AIR 作为先进逻辑数据编织平台的完整能力体系。其底层数据虚拟化引擎能够无缝连接多种异构数据源，实现逻辑数据集成、自动化数据编排和自适应查询加速。无需关心数据存放位置、数据任务运维和查询性能优化，用户使用一种 SQL 语言或直接通过对话即可对全域数据进行探索、加工与查询。

Aloudata AIR 的核心能力包括：

1. 零搬运

   1. 秒级数据集成：快速连接上百种数据源，无需物理集中数据，无需配置同步任务和等待同步成功，秒级完成数据集成。

   2. 自然语言，跨源、跨引擎统一查询：无需关心各类源和引擎的差异，用自然语言完成全域数据的逻辑整合和统一查询；更换引擎时无需修改 SQL 代码，实现引擎透明升级。

2. 免运维

   1. 逻辑建模，定义即研发，变更即发布：支持逻辑数据集的灵活定义与实时变更，变更实时生效或通过关系投影的自动化更新生效，告别复杂的物理建模与变更操作。

   2. 自适应查询加速，10+ 倍提高查询性能：基于查询数据规模和性能要求，自动化生成关系投影方案，并智能路由关系投影的预计算结果或下推至底层查询引擎。

   3. NoETL，智能作业编排：通过创新的自适应关系投影技术，支持自动或手动生成与更新逻辑数据集的关系投影，支持关系投影的分区更新和级联更新。

3. 自治理

   1. 按需物化，降低存算成本：通过创建虚拟数据层，按需物化加速以优化查询性能，省去多次物理复制、移动和存储数据的高昂费用。

   2. 智能投影回收，显著降本增效：依据查询行为自动回收低收益的关系投影或重新选择最佳投影构建方案，相比其他方案，降低至少 30% 数据存算成本和 70% ETL 运维成本。

现在，体验 AI 数据画布，

让自然语言成为你的数据开发语言。