描述
ekai 是一款旨在自动化企业数据仓库语义建模的工具。它读取您的 Snowflake 仓库,了解您的团队如何定义事物,并为您编写语义模型和 dbt 代码。这个通常需要团队三到六个月的过程,ekai 只需几小时即可完成。该工具在原地分析您的数据,捕获领域专家知识,并在您的 Snowflake 账户内生成受管控的语义模型和生产 dbt 管道。
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ekai 连接到您的数据仓库,生成 AI 辅助的实体关系图(ERD),构建生产就绪的 dbt 项目,并将语义模型发布到 Snowflake Intelligence 和 Cortex Analyst 等平台。它自动化发现和实体建模过程,确保在任何内容发布之前,每个定义都经过实时仓库数据的验证。
该工具专为数据团队、领域专家和业务用户设计。数据团队可以在没有冗长建模工作的情况下受益于语义模型和 dbt 管道。领域专家以简单的语言提供输入,仅关注数据无法解释的内容。业务用户可以在聊天中提问,并获得带有一致定义的答案。
ekai 支持多个平台,包括 Snowflake、Databricks、BigQuery、Azure Synapse 和 PostgreSQL。它提供灵活的部署选项,如自托管、Snowflake 原生应用和 Ekai SaaS,确保数据安全和合规。该工具生成开放、可移植的工件,如 dbt 项目、YAML 语义视图和 JSON 目录,这些工件版本化到您的 GitHub、GitLab 或 Bitbucket。
定价选项包括一个包含 5 个语义模型和 75 个表的入门包,一个包含 36 个语义模型和 350 个表的标准订阅,以及一个无限制语义模型的高级产品。ekai 旨在在您的环境内运行,确保您的数据永远不会离开您的账户。
- 类别AI SQL 与数据库工具
- 定价模式订阅制
- 部署Self Hosted, Snowflake Native App, Ekai SaaS
- 平台Snowflake, Databricks, BigQuery, Azure Synapse, PostgreSQL
ekai的核心功能
自动化语义模型生成
领域专家知识捕获
生产就绪的 dbt 项目生成
AI 辅助的 ERD 发现
与实时数据的定义验证
发布到 Snowflake Cortex Analyst
在客户 Snowflake 账户内运行
支持多个数据平台
如何使用 ekai?
连接:链接您的数据仓库
分析:在原地分析您的数据
捕获:收集专家知识
生成:创建语义模型和 dbt 代码
验证:确保定义与仓库数据匹配
发布:将模型部署到智能平台
ekai的使用案例
- 语义模型生成
- 领域知识捕获
- 数据验证
- ERD 发现
- 生产就绪代码








