Analytics Model

分析模型是什麼？

Analytics Model是一個用於企業數據分析及商業智能的生成式AI平台。使用者在連接到資料庫或業務系統之後，可以以自然語言提出問題，系統便會產生查詢結果、圖表、儀表板以及可實際運用的洞察資訊。

它的目標是讓那些不熟悉SQL及傳統BI工具的業務人員也能夠分析數據，同時為分析師提供更快速的視覺化與自動化處理流程。不過，AI的輸出結果仍需經過對指標定義、查詢邏輯以及資料完整性的檢核。

主要功能

1. 自然語言查詢數據

用戶可以直接描述想了解的問題，例如銷售趨勢、客戶流失、利潤變化或庫存異常。平台會將問題轉換為數據查詢並回傳結果，不需要用戶手寫複雜的SQL語句。

• 使用自由文本提出分析問題。
• 自動識別相關表、欄位和關係。
• 返回數值、趨勢和解釋。
• 繼續追問以縮小時間、地區或產品範圍。

自然語言容易產生歧義，諸如收入、活躍用戶和轉化率可能有多種計算方式。在製作正式報告之前，應確認所使用的查詢字段、過濾條件及時區都是正確的。

2. 自動生成圖表與儀表盤

平台可以根據一則描述來生成完整的互動式儀表板，其中包含圖表、KPI、篩選器以及說明文。使用者也可以透過拖放欄位、選擇彙總方式以及切換圖表類型來進行人工調整。

• 柱狀圖、折線圖和其他常見可視化。
• 按維度篩選、排序和聚合數據。
• 將多個指標組合為業務儀表盤。
• 圍繞角色或行業生成個性化視圖。

自動選擇的圖表不一定最能表達數據。分析人員應檢查座標軸、截斷範圍、樣本量以及顏色含義，以避免得出具有誤導性的視覺結論。

3. 500多種數據連接

官網稱該平台可連接500多種資料來源，並列出了BigQuery、MySQL、Redshift、Snowflake和Azure等常見系統。連接層支援即時及批次資料處理。

公開連接器目錄頁面實際顯示的可搜尋條目數量可能與「500多種」的總容量說法不同，具體的驅動程式、版本及認證方式應在帳戶或售前階段確認。

4. 實時數據與定時預警

使用者可以將常用的查詢加入 Feed 中，並設定執行時間與觸發條件。當指標符合指定條件時，系統會向收件人發送通知。

1. 選擇並連接資料源。
2. 用自然語言提出需要監控的問題。
3. 將查詢加入Feed。
4. 設定每天、每週或其他運行週期。
5. 配置閾值或篩選條件。
6. 指定通知接收人並測試結果。

自動預警必須處理數據延遲、重複通知和異常值。關鍵運營告警應設置備用監控渠道，不能完全依賴單一AI平台。

5. 預測、趨勢和異常分析

平台可生成趨勢分析、預測和數據驅動建議，並幫助識別異常或機會。官網以產品表現、廣告回報、財務、物流和客戶指標等場景展示應用方式。

預測結果取決於歷史數據、假設和模型，無法確定未來。業務負責人應查看置信範圍、外部變數及模型失效條件。

6. Pivot透視與人工控制

當 AI 無法正確理解複雜結構時，使用者可以運用 Pivot 功能手動將欄位放置於橫軸和縱軸上，並選擇聚合欄位及視覺化類型。如此一來，就能在自動生成與傳統分析之間切換。

透視表仍可能因重複記錄、空值和多對多關聯導致錯誤總結。應先完成數據品質檢查再解釋圖表。

7. Analytics Model API

官方API可用於根據提示來產生圖表及完整的儀表板，它能自動選擇相關數據並回傳分析結果。此外，它還支援查詢元資料，例如模式、資料表結構以及數據之間的關係。

• 把自然語言分析嵌入內部系統。
• 自動創建可互動儀表板。
• 連接即時或批次資料源。
• 根據業務提示訂製數據選擇和可視化。
• 透過統一的MCP層向其他AI平台提供數據連接。

API的認證方式、速率限制及單獨價格並未在公開頁面完整顯示。企業在接入之前應索取技術文件、沙盒及服務保障。

8. 多代理與MCP連接層

在2026年的產品說明中，Analytics Model強調了生成式AI、多代理智能以及MCP連接功能。其目標是讓不同的模型或代理能夠透過統一的層級來存取企業數據並進行分析。

MCP連接能擴大可存取的資料範圍，因此必須為代理設定只讀權限、欄位遮蔽以及租戶隔離功能。任何寫入操作或觸發業務處理的動作，都應經過額外的審批。

適合哪些用戶？

• 需要快速查看KPI和趨勢的企業管理者。
• 分析銷售、行銷和客戶數據的業務團隊。
• 製作可視化與報告的數據分析師。
• 監控財務風險和經營異常的財務人員。
• 希望將自然語言分析嵌入產品的開發者。
• 需要控制資料駐留及身分權限的企業客戶。

如何開始使用？

1. 註冊試用或從AWS Marketplace選擇購買方式。
2. 先連接只包含測試數據的資料庫或業務系統。
3. 定義收入、客戶、訂單和時間等核心指標的計算方式。
4. 用自然語言提出一個可人工驗證的簡單問題。
5. 檢查系統選擇的表、欄位、過濾器及聚合方式。
6. 生成圖表或儀表板，並手動調整顯示方式。
7. 需要時保存到Feed並設定預警條件。
8. 透過真實業務樣本驗證後再擴大數據與用戶範圍。

價格與部署版本

截至2026年8月26日，AWS Marketplace公開了Professional Data Visualization和On Premise AWS EC2 Deployment兩種月度方案，並提供免費試用服務。12個月的合約頁面上顯示，最多可節省17%，但透過公開抓取的資料則無法得知完整的年度總費用。

AWS基礎設施費用可能需另行計算，本地化方案的實施、維護以及模型資源也應在合約中明確規定。以上價格為2026年8月26日的數值，最終以AWS的購買選項、結算頁面及合約內容為準。

退款與合約注意事項

AWS Marketplace的頁面顯示，廠商通常不會為已經被使用的服務退還款項；只有在完全沒有使用過該服務的少數情況下，才有可能申請退款。在購買之前，應先確認試用期結束後的費用、月度續訂的費用以及年度合約的相關條件。

• 確認500條消息如何定義及失敗請求是否計數。
• 詢問超額後是停止服務還是產生額外費用。
• 核實AWS算力、儲存、流量和模型費用。
• 確認年度合同的折扣、提前終止和續約方式。
• 保留試用、取消及無請求退款的證據。

資料安全與隱私

服務條款規定，客戶擁有其個人資料的所有權，平台僅在提供服務、應法律要求或遵循客戶指示時，才會存取或使用這些資料。這些資料可能在美國，或是服務供應商所在的其他國家進行處理和儲存。

客戶管理員能夠存取及管理終端使用者的資料，並負責取得必要的同意。受到 HIPAA 等規範保護的健康資訊，若未獲得官方的書面同意及相關協議，則不得上傳。

本地化部署

On Premise方案部署在客戶自己的AWS EC2環境中，官方稱數據和處理過程中的資料不會被傳送到外部基礎設施。客戶可以掌控運算能力、數據的儲存方式、身分管理以及角色權限。

「本地化」並不代表一定能實現完全的離線運作或獲得原始程式碼。企業應確認軟體更新、授權驗證、遙測、模型調用以及技術支援等方面所需的网络條件。

Analytics Model是否開源？

Analytics Model是用於商業SaaS及企業部署的產品，目前尚未發現官方公開的完整原始碼、模型或可自由自主託管的版本。AWS EC2雖可提供環境控制功能，但並不代表具有開源授權。

平台提供API和MCP連接功能，但這並不能因此被視為開源。若需要源代碼的託管、進一步開發或災難復原的權利，則應在企業合約中另行約定。

使用限制與注意事項

• AI查詢可能選錯表、字段、關聯或聚合方式。
• 自然語言中的業務指標必須先建立統一定義。
• 預測、建議和異常檢測不保證準確。
• 多數據源連接會增加權限和隱私風險。
• 專業版有每月500條消息限制。
• 服務條款對責任範圍有限制，高風險決策需獨立審核。

產品優勢

• 透過自然語言降低資料查詢和可視化的門檻。
• 支援500多種資料來源以及即時、批次連線。
• 可以自動生成完整儀表盤與定時預警。
• 同時提供網頁平台、API、MCP和AWS部署。
• 保留Pivot和篩選等人工分析控制。

產品局限

• 專業版消息額度較明確，但API獨立價格不透明。
• 公開連接器總數與目錄展示口徑需要確認。
• AI結果仍需熟悉業務數據的人複核。
• 本地化方案價格較高，AWS成本可能另計。
• 沒有發現官方開源版本。

常見問題

Analytics Model需要會SQL嗎？

不一定。使用者可以用自然語言進行查詢並產生視覺化結果，但了解資料結構和指標定義仍有助於檢查結果。

可以連接哪些資料源？

官網稱支援500多種來源，並列出了BigQuery、MySQL、Redshift、Snowflake和Azure等系統，具體連接器應在帳戶內核實。

專業方案多少錢？

AWS Marketplace的目前公開價格為每月99美元，其服務內含最多500條訊息，並提供進階的視覺化功能、多種連接器以及篩選功能。

能部署到自己的AWS嗎？

可以。On Premise AWS EC2方案的費用為5000美元/月，官方表示沒有使用者或平台使用量限制，客戶可自行掌控數據及處理環境。

AI生成的分析可以直接用於決策嗎？

不建議直接使用。應驗證數據品質、SQL邏輯、指標口徑、圖表及預測假設，重要決策還需人工審核。

Analytics Model是開源的嗎？

不是。它是商業SaaS與企業部署產品，API、MCP和客戶AWS部署均不等於開放源代碼。