Tellius | AI驱动的决策智能平台

在当今数据驱动的商业环境中，企业往往深陷信息洪流却苦于缺乏有效洞察。传统商业智能（BI）工具虽能展示现象（发生了什么），却难以解释成因（为什么发生），通常需要专业团队耗费数日进行人工分析。正是这种数据与决策间的鸿沟催生了新技术品类——决策智能。Tellius作为这场变革的先锋，提供以AI为核心的平台，致力于交付答案而非简单仪表盘。本文将全面剖析Tellius平台的核心功能、定制化定价模型，以及它如何重塑AI分析的行业格局，揭示其为何能成为企业实现数据驱动转型的关键利器。

核心功能：AI重新定义数据分析范式

Tellius超越传统分析工具，是融合人工智能的决策智能平台。它通过互联功能模块自动化数据分析中最耗时的环节，使用户能在数分钟内（而非数周）完成从提问到获取洞察的全流程。

自然语言搜索：用母语对话数据

数据应用的最大障碍始终是可用性。Tellius凭借尖端的生成式AI技术，打造出革命性的自然语言搜索界面。无论是市场经理还是高管，都无需编写复杂SQL或操作繁琐的拖拽界面，直接用自然语言提问即可。例如输入"东北地区上季度最畅销产品是什么？与去年同期相比如何？"，系统将即时生成交互式可视化分析。这彻底打破了数据使用门槛，让业务用户能自助满足分析需求，不再依赖专业数据团队。此功能重构用户体验，使深度数据分析变得如搜索引擎般简单。

自动洞察：揭秘现象背后的"为什么"

这正是Tellius区别于传统商业智能平台的核心价值。当BI工具仅能展示销售下滑的图表时，Tellius的"原因分析引擎"已自动诊断出根本诱因。单次点击即可驱动机器学习算法扫描数亿级数据点，穿透关联数据表揭示关键动因、隐藏趋势和显著异常。例如：发现某区域特定客群的销量下滑，主要源于竞品营销活动及互补品库存短缺——这些洞察往往需分析师耗时数日挖掘。Tellius以可视化叙事呈现结论，将原始数据转化为可行动决策依据。

全民可用的预测建模

预测建模曾专属于掌握Python/R的数据科学家。Tellius将自动化机器学习（AutoML）能力集成至平台，仅需点击即可完成模型构建、验证与部署。典型场景包括：预测客户流失、销售需求、欺诈风险或客户终身价值。平台自动处理特征工程、算法选择和模型训练，推动团队从被动响应转向主动决策，通过预判趋势影响商业结果。

解读Tellius定价：深度定制化模型

关于成本，Tellius采用定制化定价策略——这源于对企业数据需求独特性的深刻理解。平台根据多维因素构建专属方案：

• 用户规模： 区分创建者（分析师/高级用户）与查看者（业务用户）
• 数据体量： 处理数据量级及环境复杂度
• 功能组合： 按需选择决策智能套件（含高级预测建模）或基础AI分析功能
• 部署模式： 支持云部署、本地化或混合架构，适配不同基础设施与安全策略

虽无公开固定价格，但此模式确保持续扩展性与成本效益。小型团队可聚焦核心功能启动，随分析成熟度扩展能力。获取精准报价建议通过Tellius团队预约个性化演示，他们将评估需求后提供专属方案。

Tellius vs 传统BI：决策智能的颠覆性优势

通过与传统BI工具（如Tableau/Power BI）对比，更能凸显Tellius的决策智能价值。传统BI擅长报表可视化但本质被动，而Tellius主动引领用户直达答案：

此对比揭示范式转变：Tellius并非替代BI，而是通过自动化分析流程中最耗能环节，释放分析师聚焦战略创新而非临时报表。

Tellius快速上手指南

平台设计秉持"开箱即用"理念，典型工作流如下：

步骤1：连接数据源 支持零ETL实时直连主流云数仓（Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshift、Databricks等），无需迁移数据。

步骤2：提出首个问题 连接后立即开始分析，在搜索框输入业务问题。系统自动识别业务术语与查询意图。

// Tellius自然语言查询示例
显示加州与德州近6个月"高级订阅"的月度收入趋势对比

步骤3：探索AI生成洞察 提问或点击仪表盘KPI后，触发"原因分析"。平台将呈现关键洞察：

• “加州收入增长15%，主要来自’企业级’客户群体”
• “数据异常：10月15日德州收入骤降30%与服务器故障相关”

步骤4：构建预测模型 进入预测模块选择目标变量（如"客户流失率"），平台自动预处理数据并训练多模型，输出最优预测方案。

结论：您的企业是否需要AI分析平台？

若您的组织希望突破静态仪表盘局限，赋能全员深度挖掘数据价值，Tellius将是理想解决方案。它在复杂数据架构与即时决策需求间架设桥梁，通过自然语言搜索与自动归因分析、预测建模的融合，真正实现决策智能承诺：加速洞察获取、发现潜在机遇与风险、培育数据驱动文化。

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