面向非工程师的数据工程 · Zero Storage

你的数据，你的决策。
无需中间商。

连接任何数据源——SQL、NoSQL、文件或 API——用 SQL 或你自己的语言查询。可视化 ETL、自动机器学习和 AI 智能体集于一个平台，且不会复制你的数据。

✓ 无需信用卡 · ✓ 无需安装 · ✓ 随时取消

直接连接到你现有的数据源

MariaDB
BigQuery
Google GCS
Amazon S3
Amazon RDS
Redshift
Azure Blob
Databricks
Supabase
Excel / CSV
Parquet
Apache Kafka
API REST
FTP / SFTP

兼容主流云平台

无论数据存放在哪里，都能将 Polibius BI 直接连接到你的基础设施

功能

你的企业所需要的一切
来处理数据

从数据源到洞察，无需数据工程团队。

AI 智能体

全天候待命的数据分析师。用你的语言提问——“第一季度和第二季度的销售额对比如何？”——智能体会找到相关数据源、构建 ETL 管道、执行分析，并给出附带业务解读的图表。无需 SQL，无需代码。它还能提出星型模型、安排自动运行的管道、在一次查询中合并多个数据源，并理解 20 种语言。它直接使用你的连接和文件，不会复制你的数据库。

PostgreSQLAPI RESTsales.xlsxS3 Polibius AI 在线 Q1 与 Q2 销售额？ Q1 Q2 +18% Q2 vs Q1

SQL 编辑器

在任意数据源上编写并运行 SQL：关系型数据库（PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Oracle、MariaDB）、云服务（Amazon S3、Redshift、RDS、Azure SQL、Synapse、Blob Storage、BigQuery、Google Cloud Storage、Cloud SQL、Databricks）、REST API、FTP/SFTP 以及文件（Excel、CSV、JSON、Parquet、TXT）。NoSQL 也支持：MongoDB 文档和嵌套 JSON 会自动转换为表，用普通 SQL 即可查询，无需学习新语言。可在一次查询中组合不同数据源，并随时导出。

云端S3BigQueryAzureRedshiftGCSAPI REST本地PostgreSQLMySQLOracleSQL ServerMariaDB文件CSVXLSXJSONPARQUET query.sql SELECT region, SUM(total)FROM postgres.sales sJOIN s3.goals g USING(region)GROUP BY region; REGIONTOTALAMER42kEMEA31kAPAC19k✓ 0.4 s

ML / 预测

五种即用型分析，无需编写代码：回归用于预测数值（销售额、价格、消耗量），分类用于对记录分类（风险、流失、细分群体），聚类用于按行为对客户或产品分组，异常检测用于实时发现离群值和欺诈，以及时间序列用于预测未来需求。AutoML 会评估多种算法，为你的数据选出最优模型，并提供带有可解释说明的结果。还包含性能监控功能，持续追踪模型准确率并在数据发生变化时发出提醒。

AutoML 已选出最佳模型 R² 0.94 预测 异常时间预测回归细分异常检测分类

建模

直接用自然语言设计你的数据模型。生成星型模式，定义表与表之间的关系，为每一列记录业务语义，让整个平台理解你数据的真实含义。

销售customer_idproduct_iddate_idregion_idamountFACT客户customer_idname1N产品product_idcategory1N日期date_idquarter1N地区region_idcountry1Namount = 净收入

编排器

在可视化画布上拖放节点即可构建 ETL 管道。超过 25 种转换——JOIN、FILTER、PIVOT、DEDUP、WINDOW——支持 SQL 与 NoSQL 数据源（MongoDB 和 JSON 会自动转换为表），MySQL、PostgreSQL 和 Supabase 的实时 CDC，内置网页抓取以及自动定时执行。

OracleCDCAPI RESTJSONJOIN2 → 1FILTERWHEREPostgreSQLWarehouseML预测 每天 07:00 实时 CDC

活动

整个平台的控制与治理面板。每个模块的每一次操作——编辑器查询、ML 训练、数据模型、管道、AI 智能体的动作、连接和文件——都会被记录：谁执行的、何时、耗时多久、处理了多少行、结果如何，包括无人值守时按计划或由 CDC 触发的运行。按模块逐日查看操作次数、计算时间或处理行数，与上一周期对比，找出哪里出错以及从何时开始，并将历史导出为 CSV。只保存元数据：绝不保存你的数据、完整 SQL 或凭据。

1284次操作▲ 18%38 h计算时间▲ 6%2 M已处理行数▲ 24%SQL 编辑器ML / 预测编排器AI 智能体活动AM管道 daily_sales12:04 · 1.2 s · 48kJR需求预测11:52 · 34 s · 12kLPOracle 连接11:40 · timeoutAMSQL 查询11:31 · 0.4 s · 3k
工作原理

从数据到决策
仅需 3 步

无需安装，无需复杂配置。连接即可分析。

1

连接你的数据源

连接 SQL 和 NoSQL 数据库、Excel、CSV、JSON 或 Parquet 文件、API 以及网页。Polibius 实时查询你的数据源而不复制它们，你上传的文件会按你设定的时间自动删除。

2

转换与自动化

通过可视化方式构建 ETL 管道，配置转换并安排执行——每日、每小时或通过 CDC 实时执行。全部配有版本历史和告警。

3

用 AI 分析

用你的语言提问、生成仪表板、训练机器学习模型，并在 KPI 偏离时收到提醒。AI 基于你自己的完整数据工作，而不是样本。

12+
原生连接器
25+
转换节点
20
平台支持的语言
5
无代码机器学习分析类型
0
数据库副本
套餐与价格

选择你的套餐

没有意外。没有隐藏费用。随时可以取消。

Free
$0
免费 · 15 天全部功能
用你自己的数据完整使用 Polibius BI 15 天，无需信用卡。
  • ✓
    全部功能解锁
  • ✓
    无限连接与查询
  • ✓
    MongoDB 与 JSON 自动转为 SQL 表
  • ✓
    可视化 ETL，全部节点（含 Spark）
  • ✓
    机器学习无每日上限
  • ✓
    AI 智能体与 AI 生成 SQL
  • ✓
    实时 CDC 与网页抓取
  • ✓
    无需信用卡
最受欢迎
Growth
$60/月
按月计费 · USD
适合希望自动化数据、每天做出更好决策的团队。
  • ✓
    10 个数据库连接
  • ✓
    无限查询与管道
  • ✓
    MongoDB 与 JSON 自动转为 SQL 表
  • ✓
    可视化 ETL — 节点不限（Spark 除外）
  • ✓
    机器学习 — 每天 5 次分析（最多 20,000 行）
  • ✓
    AI 数据智能体
  • ✓
    实时 CDC
  • ✓
    网页抓取
  • ✓
    告警与通知
  • ✓
    优先支持
Business
定制
按需定价
适合数据量大、拥有分析团队的企业。
  • ✓
    无限连接
  • ✓
    用户不限
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    包含 Growth 全部功能
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    Spark 处理海量数据
  • ✓
    机器学习无每日上限
  • ✓
    专属入门引导
  • ✓
    响应时间 SLA
  • ✓
    可本地部署
  • ✓
    定制集成
联系销售
使用场景

你可以实现什么
借助 Polibius BI

食品饮料
物流
零售
金融
咖啡连锁
1
个看板汇总所有门店的销售

把所有门店的销售汇总到一个看板

一家在多个国家设有门店的食品企业，每份报表都放在不同的电子表格里。借助 Polibius BI，它连接各门店的数据库和文件，用一条查询把它们合并，每天都能看到消费趋势，无需等待人工报表。

食品生产
CDC
每一次路线或集装箱变化即时同步，无需重新加载表

将 PostgreSQL 中的车队与 MongoDB 中的货运数据关联

一家物流企业把车队数据存放在 PostgreSQL，把货运记录以文档形式存放在 MongoDB。Polibius BI 将这些文档自动转换为表，用普通 SQL 即可关联查询——无需学习其他查询语言；借助 CDC，每次路线或集装箱变化都会即时反映。

集装箱港口
07:00
所有门店的销售报表，每天早上准时生成

开门之前，所有门店的报表已经就绪

一家连锁零售企业过去要手工汇总各门店的报表。通过定时运行的可视化管道，Polibius BI 每天凌晨合并销售数据、去除重复记录，一早就把报表准备好；任何 KPI 出现偏差都会发出告警。

门店
0
份数据库副本：实时直接查询

无需复制即可分析敏感数据

某金融团队不能把数据移出自己的基础设施。Polibius BI 直接实时查询其 SQL Server，不复制数据库；连接凭据加密保存；上传的文件会在企业设定的期限后自动删除。活动日志只记录元数据，从不保存数据本身。

财务分析
20
种语言，团队都能直接向数据提问

每位店长都能用自己的语言向数据提问

一家在多个国家经营门店的咖啡连锁，不再每次分析都依赖 IT 部门。每位店长用自己的语言提问——“本季度哪个产品增长最多？”——AI 智能体基于真实业务数据，给出查询、图表和解读。

咖啡店

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