最后更新 08-22-2026
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Omni Analytics
Omni Analytics 让数据团队、业务用户和产品团队能够用自然语言提问，并通过聊天、仪表板、工作簿或嵌入在自有产品中的分析，从云仓库获取答案。Perplexity、BuzzFeed、TripAdvisor 和 BambooHR 等公司使用它来减少临时数据请求。一个受控的语义层定义指标一次，确保所有界面共享相同的定义。
该平台将您的语义模型视为传统 BI 和 AI 的真实来源。Omni 的智能代理 AI 不直接从提示生成原始 SQL，而是针对定义的指标、连接和行级安全规则构建语义查询。相同的语义层支持仪表板构建器、定时例程、Slack 代理以及一个 MCP 服务器，允许 Claude、ChatGPT 或 Cursor 从 Omni 之外查询受控数据。
分析师可以在 SQL、点选探索或类似 Excel 的电子表格公式中处理实时数据，无需离开工作簿。产品团队通过 SSO 嵌入、API 和自定义主题对 Omni 进行白标，几周内即可发布面向客户的分析。Omni 由 Looker、Google、Stitch 和 Talend 的校友于 2022 年创立。
通过业务问题聊天，支持跨后续的上下文
例行程序对您的受管语义模型运行预定的AI提示
Slack Agent在线程中用简洁语言回答@Omni问题
MCP服务器向Claude、ChatGPT和Cursor暴露受管指标
仪表板构建器根据提示规划查询、选择图表并布局仪表板
语义层定义一次指标，使AI和BI共享相同的定义
语义层确保AI回答与BI中使用的受管指标保持一致。
免费试用让团队在购买前用自己的数据测试Omni。
自然语言、SQL、电子表格和仪表板在一个工作簿体验中共存。
MCP服务器和API允许外部工具查询您的语义模型中的受管数据。
例行程序和Slack Agent将定期和线程中的答案带到团队已在工作的地方。
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的AI运行在其语义层之上，该层在一个共享模型中定义了指标、维度、连接和业务逻辑。您可以通过聊天、仪表板、工作簿或摘要可视化提出问题，AI会利用受控的上下文而非仅仅是原始表格来推理请求。
为什么Omni Analytics的AI比其他BI工具更准确？
Omni Analytics将其AI基于用于仪表板和报告的相同语义层，因此指标、连接和业务定义保持一致。团队还可以添加特定数据集的AI指令，并在分支模式中调整上下文，然后再将更改推送到线上。
Omni Analytics使用自己的大型语言模型(LLM)吗？
不。Omni Analytics在大多数AI任务中使用AWS Bedrock托管的Claude模型，仅在高级AI可视化中使用OpenAI模型。该平台不运营自己的大型语言模型。
Omni Analytics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，以展示模型变更并从Omni定义创建dbt模型。
我可以将Omni Analytics嵌入到自己的产品中吗？
可以。Omni Analytics提供带有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的嵌入式分析。产品团队利用它在应用内发布面向客户的报告和自然语言查询功能。
Omni Analytics会在线公布价格吗？
Omni Analytics不会在其网站上列出计划价格。潜在客户可以请求演示，访问omni.co/demo开始免费试用，或安排与销售团队的会议，使用自己的数据试用该平台。
Omni Analytics如何保障AI功能的数据安全？
Omni Analytics对AI查询执行与标准BI相同的语义层行级安全和权限控制。启用AI时，只有必要的数据会发送到外部大型语言模型：查询生成时发送查询元数据，汇总查询结果时发送结果集。