会回答问题的看板，而不只是展示图表。

我们在您既有的数据之上构建分析层，基于 Claude、Google Gemini 或 OCI——从 ERP 到看板，每个数字背后的查询语句都一并呈现。

多数企业其实已经握有做决策所需的数据。缺的是那一层：把数据汇到一起、把它讲明白，并在几秒内给出答案——而不是把问题转给一位下周才排得开时间的分析师。

为什么现有的看板没人打开

传统看板回答的，是有人在搭建它时预想到的问题。而今天真正要紧的问题——为什么这个客户本季度的毛利下滑了——当初并没有被预想到，要回答它，还得再打开 Excel。

这就是为什么多数看板第一周有人看，第三周就没人再打开。问题不在于缺数据，而在于从提问到答案之间，仍然隔着一个人。

我们构建什么

• 数据接入层。对接 ERP、CRM、数据库，以及那些至今仍在主导流程的电子表格。Oracle、SQL Server、PostgreSQL、内部 API——如果现实里只有文件，那就接文件。
• 数据模型层。在这一层定义什么算一笔销售、什么算活跃客户、毛利怎么算——定义一次、白纸黑字、所有人一致。那些「两个部门带来两套数字」的会议，就死在这一层。
• 看板本身。指标、时间序列与对比，围绕它要支撑的那个决策来设计，而不是为了把屏幕填满。
• AI 层。用自然语言提问，得到数字，同时得到生成这个数字的查询语句。看的人可以去核实，而不是只能选择相信。

AI 给看板带来了什么

• 用文字提问。「相比上季度，下滑最多的五个客户是哪些？」直接返回表格和背后的 SQL——不必经过任何人。
• 解释变化。不只告诉你指标下滑了，还告诉你是哪些维度对下滑贡献最大。
• 发现偏离常态的信号。对无人盯守的异常发出预警——因为此前根本没人知道那里存在规律。
• 为决策者做摘要。基于真实数字撰写的月度报告，标出例外情况——发出前由人工复核。
• 做预测。需求、现金流或负载预测，把置信区间明确摆出来，而不是给一个孤零零的数字。

建立在您熟悉的平台之上

我们在 Claude、Google Gemini 与 OCI Generative AI 之上开发，数据层则落在 Oracle、PostgreSQL，或您本就在用的数仓上。模型位于我们自建的一层之后：更换供应商只是改配置，而不是重写系统。

如果贵司已经在用 Power BI、Looker 或 Qlik，我们在其之上构建，而不是替换掉它——自然语言提问层与预警能力直接加进来，无需任何人更换工具。

您将获得

• 上线运行的看板，接入真实数据并自动刷新。
• 有文档的数据模型，每个指标都以书面方式定义，并由实际使用者确认。
• 嵌入团队日常工作场景的提问助手——内网、Teams，或应用本身。
• 提问记录与分期成本统计，让您清楚什么在被使用、花了多少钱。
• 面向使用者的培训，以及面向维护者的文档。

常见问题

我们已经有 Power BI 了，这会取代它吗？

不取代，而是补齐。我们保留那些确实好用的看板，在其之上构建缺失的那一层：自然语言提问、解释变化、异常预警。如果真正的问题出在底层的数据模型，我们会直说——而问题通常就在那里。

我们的数据会离开自有基础设施吗？

这一点我们在开始前就界定清楚。模型拿到的是表结构和问题本身，而不是全部数据；当数据类别提出更高要求时，替代方案是在您自己的基础设施上部署模型。决定权在您，并且是在知情前提下。

多久能看到第一个真正好用的看板？

第一组指标进入生产运行需四到八周，具体取决于数据现状和需要对接的系统数量。自然语言提问层随后接入，建立在已经验证过的模型之上。

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