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:
| 功能/能力 | 传统商业智能工具 | Tellius决策智能平台 |
|---|---|---|
| 查询方式 | 手动拖拽/需SQL处理复杂逻辑 | 自然语言搜索(直接英语提问) |
| 洞察生成 | 分析师手动探索与假设验证 | 自动归因分析发现关键动因&异常 |
| 洞察获取速度 | 数小时至数周 | 分钟级 |
| 目标用户 | 数据分析师/培训用户 | 全体业务用户/分析师/高管 |
| 预测能力 | 需额外工具/数据科学家/系统集成 | 内置预测建模(AutoML) |
| 核心定位 | 描述现象(描述性分析) | 解释成因并预测趋势 |
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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