01Kyligence 跬智 是什么
Kyligence 做的是大数据分析引擎：把几十亿行的数据预计算成多维指标，让查询秒级返回。
它的指标平台加上 AI 问数，业务人员用中文提问就能拿到数据，不用写 SQL。
短板是部署。私有化部署要维护 Hadoop 或对象存储环境，中小企业运维压力大；云版本在国内不算主流。
02Kyligence 跬智 能做什么
OLAP 引擎
预计算加速。
指标平台
统一口径。
AI 问数
中文查询。
BI 对接
主流工具。
私有化部署
数据不出。
03怎么开始用 Kyligence 跬智
- 先把指标定义清楚AI 才有依据。
- 预计算按查询模式建别全量算。
- 问数结果抽查对不上就改语义层。
- 监控查询性能慢查询要优化。
04问数准不准取决于什么
算法只占一小部分。
| 前提 | 说明 |
|---|---|
| 指标定义统一 | 各部门口径先对齐 |
| 数据质量 | 脏数据出烂答案 |
| 语义层维护 | 口径变了要同步改 |
| 抽样核对 | 每周抽查结果 |
05好在哪，差在哪
查询性能强
大表也能秒级。
指标口径统一
数据不打架。
支持私有化
金融能用。
用得上
- 大数据量多维分析
- 企业指标口径统一
- 业务自助问数
- 金融级私有化部署
别指望
- 小数据量简单报表
- 零大数据环境
- 纯粹想省钱
- 非技术团队自建
06价格和套餐
| 版本 | 价格 | 说明 |
|---|---|---|
| 社区版 | 开源 | 功能受限。 |
| 企业版 | 按年 | 需商务对接。 |
| 云服务 | 按用量 | 按查询量。 |
企业版按年授权，私有化部署要自行准备大数据环境。AI 问数的准确率取决于指标定义质量。
07谁适合用
金融报表
多维分析。
零售看板
秒级查询。
企业指标库
口径统一。
自助问数
业务查数。
08官网入口
官方域名 kyligence.io，国内访问一般。私有化部署需配套大数据环境，运维成本要算。
09同类工具
10常见问题
Kyligence 是什么？
做大数据 OLAP 和指标平台的公司，支持自然语言问数。
和 ClickHouse 怎么选？
ClickHouse 开源免费但要自己搭，Kyligence 提供指标治理和企业级支持。
怎么收费？
企业版按年，有开源社区版。
问数准吗？
指标定义清楚就准。