最后更新 06-28-2026
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Omni Analytics
Omni Analytics 是一个以自然语言查询和受管控的语义层为核心的商业智能平台。数据团队、业务用户和产品团队将其连接到云仓库，定义一次指标，然后通过聊天、仪表板、工作簿或嵌入在自身产品中的分析来获取答案。像 Perplexity、BuzzFeed、TripAdvisor 和 BambooHR 这样的公司使用它来减少临时数据请求。
该平台将您的语义模型视为传统商业智能和人工智能（AI）的真实来源。Omni 的智能代理AI不直接从提示生成原始SQL，而是在定义的指标、连接和行级安全规则上构建语义查询。相同的层还支持Dashboard Agent、Workbook Agent、定期AI总结以及允许Claude、ChatGPT或Cursor从Omni外部查询受管控数据的MCP服务器。
分析师可以在不离开工作簿的情况下，使用SQL、点选式探索或Excel风格的电子表格公式在实时数据上工作。产品团队可以通过SSO嵌入、API和自定义主题白标化Omni，在数周内推出面向客户的分析。Omni 于2022年由Looker、Google、Stitch和Talend的校友创立。
通过上下文连续的对话，聊商业问题
在一个工作簿中，从聊天无缝切换到点选、SQL或电子表格
MCP服务器向Claude、ChatGPT和Cursor公开受管控的指标
Dashboard Agent根据自然语言提示构建格式化仪表板
语义层定义指标一次性完成，AI和BI共享相同定义
双向dbt集成，在Omni中编写模型并推送回dbt
语义层保证AI答案与BI中使用的相同管理指标保持一致。
免费试用让团队在购买前可使用自有数据测试Omni。
自然语言、SQL、电子表格和仪表板都整合于一个工作簿体验中。
MCP服务器和API允许外部工具从您的语义模型查询受管理的数据。
原生仓库连接器支持Snowflake、Databricks、BigQuery、Postgres等多种平台。
没有公开的定价页面；计划需要演示或销售沟通。
Omni目前不提供正式评估AI答案准确性的内置方式。
启用AI功能时，会将查询元数据或结果集发送到外部大型语言模型（LLM）。
Omni Analytics 的 AI 是如何工作的？
Omni Analytics 在其语义层之上运行 AI，该语义层在一个共享模型中定义了指标、维度、连接和业务逻辑。您可以通过独立的聊天界面、仪表板、工作簿或摘要可视化提出问题，AI 使用这种受管理的上下文进行推理，而不仅仅依赖原始表格。
为什么 Omni Analytics 的 AI 比其他 BI 工具更准确？
Omni Analytics 将其 AI 基于同一语义层，这个语义层也被用于仪表板和报告，因此指标、连接和业务定义始终保持一致。团队还可以添加特定数据集的 AI 指令，比如限定某些问题使用的数据范围，而不是依赖大语言模型（LLM）猜测表的含义。
Omni Analytics 是否使用自己的大语言模型（LLM）？
不。Omni Analytics 主要使用托管于 AWS Bedrock 的 Claude 模型完成大多数 AI 任务，只在高级 AI 可视化功能中使用 OpenAI 模型。该平台不运营自己的大型语言模型。
Omni Analytics 可以连接哪些数据仓库？
Omni Analytics 原生集成了 Snowflake、Databricks、Google BigQuery、Amazon Redshift、Postgres、MySQL、Microsoft SQL Server、ClickHouse、MotherDuck 和 Trino。它还提供双向 dbt 集成，可展示模型变更，并允许从 Omni 定义创建 dbt 模型。
我可以将 Omni Analytics 嵌入自己的产品中吗？
可以。Omni Analytics 提供嵌入式分析，支持单点登录（SSO）嵌入、API、MCP 服务器、自定义 CSS 和 Markdown 主题，以及基于角色的访问控制。产品团队利用这些功能，在其应用内发布面向客户的报告和自然语言查询。
Omni Analytics 是否在网上公布定价？
Omni Analytics 并未在官网展示套餐价格。潜在客户可以请求演示、在 omni.co/demo 开始免费试用，或安排与销售团队的会议，用自己的数据体验平台。
Omni Analytics 如何处理 AI 功能中的数据安全？
Omni Analytics 未经允许不会共享客户数据。启用 AI 时，只有必要的数据会发送至外部大语言模型：查询元数据用于生成查询，或在总结查询结果时发送结果集。语义层的行级安全和权限同样适用于 AI 查询，就像普通 BI 一样。