你以为问题在 SQL。其实不是。你以为问题在口径。也不完全是。真正的问题是—— 数据之间的关系从一开始就是“猜”的。在大多数公司里表与表之间的关系没人能说清join 逻辑靠经验 试错数据链路不透明也不可验证结果就是 每一次分析本质上都是一次“试探” 每一次查询都在赌“连对了没有”这也是为什么指标总是对不上报表经常互相矛盾AI / NL2SQL 经常“看起来对其实错”因为模型看到的是字段但它看不到关系的真实性。如果连数据团队自己都不确定 哪些表是可以 join 的 哪些字段是可靠连接键 哪条链路才是“真实路径”那所有分析本质上都是不稳定的。这才是一个被忽略的问题你不是不会分析数据而是你并不真正“理解数据结构”Intalink 试图解决的正是这个底层问题不是做更多 SQL不是做更多语义层而是 让数据关系本身变得可发现、可验证、可复用当关系变得确定SQL 才会稳定指标才会一致AI 才真正可靠数据问题从来不是“算不出来”。而是——你连的数据本身就不对。大家都是如何解决这个问题的有没有更好、更快的解决方案