工程师9527

核心就一条：把血缘的解析粒度，从“字段级”深入到“算子级”。这不是简单的更细一点，而是从看“点”到看“线”再到看“面”的维度跨越。...

这就为AI应用提供了一个确定性的、安全的语义接口，从源头减少幻觉。它的语义层本身就是一个结构化的业务知识图谱，也是RAG（检索增强生成）的优质语料库。...

它更像是一个 “SQL 编译器” ，把高级的业务查询语言（MQL）编译成优化的物理执行计划（SQL）。ETL 的“T”（转换）逻辑被沉淀到了可复用的语义定义中，而不是分散在...

Aloudata CAN 的核心思路，是把这个“人肉编译”的过程平台化、自动化。它引入了一个 统一语义层，把业务逻辑和物理存储彻底解耦。...

把我们从“维护物理宽表”的泥潭里拉出来，转向“维护逻辑语义和智能加速策略”。这对于追求自动化、想偷懒（或者说提升效率）的数据团队来说，方向是对的。...

从技术架构上看，Aloudata CAN 的 NoETL 语义层思路，确实是朝着正确的方向在尝试解决我们多年的顽疾。它不是什么银弹，但提供了一个将“逻辑”与“物理”解耦的可...

算子级血缘 的核心，是 基于AST（抽象语法树）的深度解析。它不只是看“数据从哪个字段到哪个字段”，而是要理解SQL语句被数据库引擎执行时，到底经过了哪些加工算子（Oper...

如果你受够了为每个复杂分析需求开发宽表，整天被业务催排期，可以深入研究一下这种NoETL的指标平台。它可能能把你从重复的ETL工作中解放出来。...

高精度（>99%）的算子级解析作为基石，直接驱动上层三大核心场景自动化，自动化带来效率提升和风险规避，进而释放资源获得持续的能力升级。...

这东西对重构老数仓特别有用，建议有历史包袱的团队可以关注下。当你要厘清一张十年陈的老表到底被多少神奇的逻辑引用时，这种能穿透到算子级别的洞察力，能省下不知多少沟通和踩坑的成...

对应到SQL，它解析不了`WHERE`、`JOIN ON`、`HAVING`这些行级筛选和关联条件。而没有这些条件，你永远无法准确回答“正常类贷款”到底是怎么被定义出来的。...

目前从逻辑和公开案例看，这套“定义即开发+智能物化”的架构是能跑通的，尤其适合业务变化快、分析师群体大、数据开发资源被重复需求压得喘不过气的公司。...

特别是他们强调的“NoETL语义编织”和“智能物化”，直击了自研的核心难点。有类似混合架构需求、又不想自己掉坑里的团队，值得去深入了解一下。...

传统“数仓 + BI”的模式，在业务需求爆炸式增长的今天，已经显露出结构性疲态。我们陷入了“不可能三角”的泥潭：口径统一、响应速度、分析灵活性，你最多只能选两个。...

它不像正则那样扫一眼文本，而是像编译器一样，把SQL语句解析成一棵语法树，真正理解每个运算符号（算子）的含义和关系。...

之前要建三张物理宽表才能满足的三个需求，现在只需要在逻辑层定义一次关联关系。业务想要任何“指标+维度”的组合，都直接基于这份逻辑定义来查询。...

“算子级血缘”是一张带实时路况和车道级导航的高德地图，它把SQL/存储过程像编译器一样拆解成一个个基础算子（Operator）。...

通过“统一语义层”治本，通过“三级物化+智能路由”提效，再通过“智能回收”控本，形成了一个完整的闭环。...

本质上是用技术深度（算子级解析）换来了治理精度，让你从“人肉背锅”和“恐慌式全量测试”中解脱出来，把时间花在更有价值的地方。...