人工智能分析

你的数据蕴藏着答案。
开始提问。

无需BI工具，即可实现AI驱动的数据库分析。用简单的英语提问，即可获得符合当地语言习惯的SQL语句、实时结果以及基于实际数据自动生成的图表。

无商业智能许可证 模式感知人工智能 10 种数据库方言 Excel 和 Sheets 输出

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人工智能数据分析：无需商业智能工具即可查询任何数据库

AI 数据分析利用人工智能分析数据库、生成报告并挖掘洞察——无需 SQL 知识或 Tableau 或 Power BI 等昂贵的 BI 软件。您无需构建数据模型或学习专有工具，只需用简单的英语提问，即可从实际数据中获得答案。AI 会生成经过验证且符合语言习惯的 SQL 语句，将其应用于实时数据，并通过图表和自然语言分析呈现结果——所有操作均可在一次对话中完成。

Query Streams 是一个安全、实时的数据库集成平台，内置名为 Nova AI 的 AI 分析引擎。 Nova 通过安全的本地代理连接到您的数据库，读取您的实际架构，并生成针对您的特定数据库方言量身定制的 SQL——从 SQL Server 的 T-SQL 到 PostgreSQL 的 PL/pgSQL。 了解更多关于 Nova AI 和 注册免费账户 开始用纯英文查询您的数据。

传统商业智能工具的问题

Tableau、Power BI 和 Looker 等商业智能平台改变了企业与数据交互的方式。但它们也带来了一系列新的问题，限制了实际使用这些平台的人群，以及洞察信息传递给需要的人的速度。

许可费用累积起来很快。 Tableau Creator 的售价为每用户每月 75 美元。Power BI Pro 的起价为每用户每月 10 美元，但高级功能的价格则高达 20 美元以上。对于一个 50 人的团队来说，仅 BI 许可一项的年度费用就可能超过 45,000 美元——这还不包括培训、实施或数据工程成本。

学习曲线是以周为单位衡量的，而不是以小时为单位。 构建 Tableau 仪表板需要理解数据模型概念、计算字段、LOD 表达式以及其专有界面。Power BI 则要求精通 DAX、Power Query M 和数据关系建模。大多数业务用户从未掌握这些技能，因此他们只能向数据团队提交请求并等待。

数据模型会造成瓶颈。 在传统的商业智能工具中，用户提出问题之前，必须先有人构建语义模型、定义关系、创建度量值并发布数据集。任何超出现有模型的新问题都需要进行新一轮的数据工程。这意味着从“我有一个问题”到“这是答案”的平均时间是以天或周来计算的。

仪表盘会过时。 静态仪表盘只能回答它们最初设计的问题，但实际的业务问题是动态的。当出现新情况时——例如意外的客户流失率激增、供应链延迟或收入突然下降——仪表盘要么无法涵盖这些信息，要么需要重新构建。人工智能数据分析工具通过让您可以随时随地针对实时数据提出任何问题，从而解决了这个问题。

人工智能数据分析如何与查询流协同工作

从零基础到实时分析只需四个步骤。无需数据建模、无需仪表盘构建、无需专属培训。如需更详细的步骤说明，请参阅我们的指南。 人工智能驱动的分析.

步骤 1：安装代理。 在任何可以访问数据库的机器上下载并安装 Query Streams Agent，无论是在本地、AWS EC2、Azure VM 还是 Google Cloud 上。该 Agent 只建立出站连接，因此无需更改防火墙或设置入站端口。

步骤 2：连接数据库。 通过代理的本地界面添加数据源。支持 Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、Microsoft Access、Oracle、Snowflake、BigQuery、DuckDB 以及 Stripe 和 HubSpot 等 API 连接器。

步骤 3：打开 Nova AI 并提出问题。 从您的导航前往 Nova 查询流仪表板选择数据源，然后用简单的英语输入您的问题。Nova 使用模式智能技术，在生成任何内容之前预加载您的实际表和列元数据。

步骤 4：获取已验证的 SQL、实时结果和图表。 Nova 会为您的数据库生成特定方言的 SQL，并通过多层验证流程（语法检查、带模糊纠错的表验证、列验证和结构检查）运行该 SQL，针对实时数据执行，并使用自动生成的图表呈现结果。您可以提出后续问题来完善、深入分析或透视分析。

观看实际应用：使用 Nova 进行 AI 数据分析

以下是 Nova AI 的典型对话流程。业务用户询问收入趋势，Nova 会找到正确的表，生成经过验证的 SQL 语句，运行该语句，并返回数据和自动生成的图表——所有这些都在一个对话流程中完成。

新星人工智能

PostgreSQL — 销售产品

请显示过去 12 个月的月度收入趋势

我发现你的 命令 和 订单项 生成了按月划分收入的 PostgreSQL 查询。以下是结果：

过去 12 个月的月收入 酒吧

2025年4月

12.4万美元

2025年5月

11.6万美元

2025年6月

14.1万美元

2025年7月

13.6万美元

2025年8月

15万美元

2025年9月

14.5万美元

2025年10月

16万美元

2025年11月

17.1万美元

2025年12月

20.1万美元

2026年1月

15.7万美元

2026年2月

16.5万美元

2026年3月

18.1万美元

12个月 · 总计185万美元

营收同比增长 46% ——从 2025 年 4 月的 12.4 万美元增至 2026 年 3 月的 18.1 万美元。表现最强劲的月份是 12 月，达到 20.1 万美元，这很可能是受年底购物热潮的推动。 2026年第一季度平均每月16.8万美元高于 2025 年第二季度的 12.7 万美元。

这一上升趋势与2025年5月的一次回调相符。您希望我按产品线细分，还是与两年前同期进行比较？

向Nova咨询任何关于您数据的问题……

Nova AI 与其他 AI 分析工具有何不同？

大多数人工智能数据分析工具会根据描述生成通用 SQL 语句——它们根本不知道你的表或列的实际名称。Nova AI 则不同，因为它通过某种方式连接到你的真实数据库。 模式智能它会在生成任何内容之前分析您的实际元数据。

可与您现有的工具配合使用

AI 数据分析不应将结果限制在其他专有平台内。Nova AI 会将结果输出到您团队已在使用的工具——Microsoft Excel 和 Google Sheets。一旦 Nova 生成您想要保留的查询，请将其保存为可重用的查询。它会与手动创建的查询一起出现在 Query Streams Excel 插件和 Google Sheets 插件中。

与任何人分享查询。 保存任何 AI 生成的查询，然后与团队成员或外部合作伙伴共享。接收者可以在自己的 Excel 或 Google Sheets 中运行共享的查询，独立调整筛选条件，并按需获取实时数据——无需查看您的 SQL 代码或数据库凭据。查询流支持并行查询执行，因此用户可以在不同的工作表标签页和代理流中同时启动多个已保存的查询。

超越电子表格的自动化。 定期安排生成的查询，将数据同步到 Airtable、Smartsheet、Baserow 或 SeaTable。无需编写集成代码，即可将 AI 生成的洞察转化为循环数据管道。

支持的数据库和数据源

Nova AI 为 Query Streams 支持的每个数据库生成符合方言的 SQL。部署 多个代理 无论您的基础架构部署在本地、AWS EC2、Azure 虚拟机、Google Cloud 还是全球任何环境中，每个代理都能自动更新并进行自我维护，并在 Nova 的数据源选择器中提供其数据源。

关系型数据库： Microsoft SQL Server (T-SQL)、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、Microsoft Access、Oracle、Snowflake 和 BigQuery。

分析型数据库： DuckDB 用于高性能本地分析，并作为 API 连接器数据的存储引擎。

API连接器： Stripe、HubSpot、Shopify、Google Analytics、Google Search Console 和 ShipStation。API 数据缓存在本地 DuckDB 中，因此 Nova 在查询连接器数据时使用 DuckDB 方言。

常见问题

开始使用人工智能数据分析

有关 Nova AI 底层工作原理的更多信息，请参阅 人工智能驱动的分析, 文本转 SQL, 和 自然语言到 SQL.