在现代生成式AI时代，企业数据目录市场经历了剧烈变革。
传统数据目录曾是静态存储库，用户仅能搜索数据集和文档。随着市场扩展至包含数据治理功能，众多供应商将这项技术包装为数据智能平台。
早期AI对数据目录的升级承诺彻底改变数据访问方式，但往往产生企业无法信赖的波动结果。
如今，新一代元数据感知AI代理有望弥合这一鸿沟，在对话中保持业务上下文，并提供企业所需的精确度。
作为最大独立数据智能平台供应商之一的Alation（宣称财富100强中40%是其客户），随着数据需求变化持续扩展AI能力。
该公司今日发布最新AI功能集，包含名为"与数据对话"的增强查询功能，声称可将答案准确率提升30%。
数据目录市场的转型反映了企业需求的根本转变。组织不再需要分离的数据发现、治理与分析系统，他们要求统一平台在实现数据民主化的同时，保持关键业务决策所需的精确度。
"我认为生成式AI既影响数据管理工作，也提升了数据管理及应用构建的重要性，"Alation首席执行官兼联合创始人Satyen Sangani告诉VentureBeat。
从断裂终点到元数据驱动对话
传统数据目录采用终点模式运作。用户登录平台、搜索信息、浏览结果。当数据团队充当业务用户与数据系统中介时，这种方式尚可运行。
"此前Alation主要面向数据管理专业人士销售，"Sangani表示，"现在我们发现CIO、CTO和CPO等技术构建者和推广者正利用Alation构建代理，同时确保这些代理得到适当治理。"
简言之，业务用户希望无需技术专长或分析师介入即可直接访问数据。这类用户只想要获取所需数据和正确答案，而不必关心底层数据平台的复杂性——这正是AI大显身手之处。
"世界已然颠覆，聊天将成为数据自助服务的新媒介，而目录只是旧媒介，"Sangani说。
Alation的方法聚焦于Sangani所称的"知识层"——精选数据产品和全面元数据。虽然Alation过去十年已自主开发数据目录和治理能力，但近期仍收购私有初创公司Numbers Station以增强数据代理AI能力。
"Numbers Station的成就是在结构化数据之上构建代理。他们意识到构建代理更多是元数据与评估问题，而非单纯AI问题，"Sangani解释道。
Numbers Station技术现已成为Alation新聊天功能的核心部分。该集成允许用户通过聊天查询数据，实现大规模数据可访问与可查询。其技术重点在于确保正确元数据可用、代理精度可评估，以及代理获得准确指令与调优。
数据智能市场的竞争定位
传统数据目录市场竞争激烈。
Databricks、Snowflake等大型数据平台供应商各有技术，正被Salesforce收购的Informatica以及Collibra、Atlan同样活跃。在竞争中，分析师机构Forrester在2025年第三季度数据治理解决方案评估中将Alation列为领导者。
Alation的差异化在于保持计算无关性，专注于元数据与评估层而非构建垂直集成堆栈。
"我们不认为自己是计算供应商，"Sangani强调，"我们支持构建精确代理、测试评估代理，关键是不依赖任何底层计算。"
这种方法既解决企业对供应商锁定的担忧，又攻克了限制AI在结构化数据场景应用的精度难题。
"我们认为数据管理不再边缘化，而是与业务流程构建深度融合，这正是令人兴奋之处，"他表示。
AI驱动数据目录如何赋能现实世界智能
欧睿国际展示了现代数据目录与数据智能技术如何变革业务运营。
这家市场情报公司将Alation对话式数据智能能力集成至服务全球2500多家机构的Passport平台。
欧睿数据堆栈包含云原生数据仓库（存储结构化数据），通过数据集成和ETL工具连接运营数据库、第三方应用及内部系统。
顶层的BI分析工具让分析师能创建Passport中的报表和仪表盘。数据科学团队使用云机器学习服务构建预测模型和高级分析。欧睿引入Alation通过自然语言洞察增强Passport AI的统计数据能力。
"该功能让客户通过自然语言查询快速获取洞察，无需配置复杂过滤器，"欧睿国际生成式AI总监Lamine Lahouasnia告诉VentureBeat，"帮助用户发现以往隐藏的数据与洞察。"
Lahouasnia解释，旧流程要求客户浏览多页面和复杂过滤器寻找特定市场数据，调整条件时常需重启搜索，造成决策延迟。
对话界面允许客户用通俗英语提问，获得透明即时回答。系统显示底层数据源、计算和响应逻辑。
该实现还支持灵活数据聚合。例如Passport平台预存中东非洲等区域分组，但客户常按内部需求自定义区域。对话界面支持按客户定义聚合，无需数据提取和手动处理。
企业实施数据智能的最佳实践
欧睿经历了Lahouasnia所称的"严格"供应商选择过程，总结出关键经验：
信任是基石：绝不在准确性上妥协，尤其当数据即产品时。选择能提供清晰血缘、定义和质量指标的方案。当用户了解答案生成逻辑和数据来源，就会建立信任并用于关键决策。
聚焦人与流程：数据智能平台是文化转型。需投入变革管理，在各业务单元设立数据倡导者，明确治理角色并提供持续培训。技术是工具，人才是成功驱动力。
首日治理：别让数据跑在治理前面。选择从一开始就执行现有安全策略的方案。这种主动方式确保持续数据保护，降低风险。
战略合作关键：仅有技术不够。
"与Alation的合作是我们成功的关键，特别是处理非开箱即用的遗留数据结构时，"Lahouasnia说，"有合作伙伴指导我们梳理数据并推荐最佳AI代理应用方式，价值巨大。"
