你的報表散落各處，AI 工具每次都從頭開始。是時候改變了。 Your reports are scattered everywhere. AI tools start from scratch every time. Time to change that.レポートはあちこちに散在。AIツールは毎回ゼロからやり直し。そろそろ変える時です。
你不是沒有資料，你是沒有倉儲。懂業務的人就能建資料倉儲——不需要工程師。設定一次，每月自動更新。任何 AI 工具都能查詢。 You don't lack data — you lack a warehouse. Anyone who understands the business can build one — no engineer needed. Set up once, updates every month. Any AI tool can query it.データが足りないのではなく、ウェアハウスが足りない。業務を理解している人なら誰でも構築可能——エンジニア不要。一度設定すれば毎月自動更新。どのAIツールからでも照会可能。
讓所有組織 AI 轉型 - 10 倍速完成。 Help every organization complete AI transformation — 10x faster.すべての組織の AI トランスフォーメーションを10倍速で実現。
| 呆滯品Slow SKU滞留SKU | 推薦客群Targetターゲット | 信心度Conf.信頼度 |
|---|---|---|
| A-2091 | 高回購_北區Repeat_Northリピート_北部 | 92% |
| B-0447 | 新客_促銷敏感New_PromoSens新規_プロモ感度高 | 87% |
| C-1138 | 企業採購_Q4Enterprise_Q4法人購買_Q4 | 95% |
| 區域Region地域 | Q4 2025 | YoY |
|---|---|---|
| 北區North北部 | $4.2M | +18% |
| 中區Central中部 | $2.8M | +7% |
| 南區South南部 | $1.9M | -3% |
| 產品線Product Line製品ライン | 趨勢Trendトレンド | 變化Change変動 |
|---|---|---|
| Pro Series | ▲ | +24% |
| Basic Line | ▼ | -15% |
| Eco Range | ▼ | -31% |
| 指標Metric指標 | Q3 '25 | Q3 '24 | Δ |
|---|---|---|---|
| 營收Revenue売上 | $8.7M | $7.1M | +22% |
| 毛利率Margin粗利率 | 34.2% | 31.8% | +2.4pp |
| 客單價AOV客単価 | $1,240 | $1,185 | +4.6% |
Copilot、ChatGPT Enterprise、Claude——這些工具很強。但它們查詢的資料，是否經過治理？是否留在你的網路內？ Copilot, ChatGPT Enterprise, Claude — powerful tools. But is the data they query governed? Does it stay within your network? Copilot、ChatGPT Enterprise、Claude——強力なツール。しかし、それらが照会するデータは統制されているか？ネットワーク内に留まっているか？
員工各自使用 AI 工具，資料分散在不同對話、不同平台。沒有統一的資料來源，沒有稽核紀錄，Shadow AI 風險持續累積。不是惡意——是缺乏基礎建設。 Employees use AI tools independently. Data scatters across conversations and platforms. No single source of truth, no audit trail, Shadow AI risk compounds silently. Not malicious — just missing infrastructure. 社員が個別にAIツールを使用。データが会話やプラットフォームに分散。統一されたデータソースなし、監査証跡なし、Shadow AIリスクが静かに蓄積。悪意ではない——インフラの欠如。
AotterClam AI 不取代你的 AI 工具——它讓 Copilot、Claude、ChatGPT、甚至你自己的本地模型，都連上同一座治理過的資料倉儲。資料不離開你的網路。每一次查詢都有紀錄。AI 工具從各自為政，變成統一治理的企業資源。 AotterClam AI doesn't replace your AI tools — it gives Copilot, Claude, ChatGPT, and even your own local models a governed data warehouse to query. Data stays in your network. Every query is logged. AI tools go from ungoverned silos to a unified, auditable enterprise resource. AotterClam AI はAIツールを置き換えない——Copilot、Claude、ChatGPT、自社ローカルモデルに、統制されたデータウェアハウスを照会させる。データはネットワーク内に留まる。すべてのクエリを記録。AIツールが個別のサイロから統一的で監査可能なエンタープライズ資源へ。
AotterClam AI — 企業級 AI 資料治理平台。 AotterClam AI — the enterprise AI Data Governance platform. AotterClam AI — エンタープライズ AI データガバナンスプラットフォーム。
拖拉上傳，或寄 email 給 AotterClam AI。加一行副本，報表自動入倉。 Drag and drop, or email it to AotterClam AI. One CC line — reports flow in automatically.ドラッグ＆ドロップ、または AotterClam AI にメール。CC を1行追加するだけで、レポートが自動入庫。
AI 分析報表結構，建議資料怎麼組織。你懂業務——只需確認「這欄是地區、這欄是金額」。 AI analyzes the structure and suggests how to organize. You know the business — just confirm what each column means.AI がレポート構造を分析し、データの整理方法を提案。業務を理解しているあなたは「この列は地域、この列は金額」と確認するだけ。
設定一次，之後每月報表進來，倉儲自動更新。然後直接問。 Set it up once. Every month, new reports arrive, warehouse updates automatically. Then just ask.一度設定すれば、毎月届くレポートでウェアハウスが自動更新。あとは聞くだけ。
不需要資料工程師。不需要寫 SQL。不需要上雲端。
懂報表就能搞定。
No data engineer. No SQL. No cloud.
If you understand the reports, you can set this up.データエンジニア不要。SQL不要。クラウド不要。
レポートが分かれば、それで十分。
每新增一份報表，它與所有現有報表的交叉分析能力也一起解鎖。 Every new report unlocks cross-analysis with everything already in your warehouse.レポートが追加されるたび、既存レポートとのクロス分析能力も同時に解放されます。
銷售報表。你能問「哪一季最好？」 Sales report. You can ask "Which was the best quarter?"売上レポート。「最も好調な四半期は？」と聞けます。
+ 庫存報表。你能問「哪些產品賣得好但快缺貨了？」 + Inventory report. You can ask "Which products sell well but are running low?"+ 在庫レポート。「売れ筋なのに在庫が少ない商品は？」と聞けます。
+ 客戶報表。你能問「哪個地區的大客戶貢獻了 80% 的營收？」 + Customer report. You can ask "Which region's top clients drive 80% of revenue?"+ 顧客レポート。「売上の80%を占める大口顧客はどの地域？」と聞けます。
AotterClam AI 自動發現報表之間的關聯——透過共同的欄位（產品編號、客戶 ID、地區）。
不需要你手動對應。不需要寫任何 join。
AotterClam AI automatically discovers relationships across reports — through shared columns (product ID, customer ID, region).
No manual mapping. No writing joins.AotterClam AI が共通カラム（商品コード、顧客ID、地域）を通じてレポート間の関連を自動発見。
手動マッピング不要。JOIN文の記述も不要。
第一天，你有一份報表，能回答簡單問題。一年後，你有一座資料倉儲，能回答你從沒想過的問題。
報表越多，交叉分析的能力也一起解鎖。
Day 1, you have one report and can answer simple questions. Day 365, you have a data warehouse that answers questions you never thought to ask.
More reports means unlocking cross-analysis with everything in your warehouse.初日は1つのレポートで簡単な質問に答えられる。1年後にはデータウェアハウスとなり、思いもしなかった質問にも答えられる。
レポートが増えるたび、クロス分析の能力も同時に解放されます。
你的倉儲成為組織的唯一資料來源。不管誰來查、用什麼 AI 工具查，欄位定義、計算邏輯、歷史資料都一致。不再有「你的版本」和「我的版本」。 Your warehouse becomes the organization's single source of truth. No matter who queries it — or which AI tool they use — definitions, logic, and history stay consistent. No more "your version" vs "my version." ウェアハウスが組織の唯一の信頼できるデータソースに。誰が照会しても、どのAIツールを使っても、定義・ロジック・履歴は一貫。「あなたのバージョン」と「私のバージョン」はもうありません。
把檔案拖到 dropzone 資料夾，或讓你的系統自動存到指定位置。AotterClam AI 自動偵測新檔案、匹配對應的處理流程、執行更新。搭配現有系統：ERP/CRM 的「匯出到資料夾」功能，直接存到 dropzone，全自動完成。 Drop files into the dropzone folder, or have your systems save exports there automatically. AotterClam AI detects new files, matches the right pipeline, and runs updates. Works with any system that can export to a folder.Dropzoneフォルダにファイルをドロップするかシステムがエクスポートを自動保存。AotterClam AI が新しいファイルを検出し、適切なパイプラインに一致させ、更新を実行。フォルダにエクスポートできるシステムならどれでも対応。
Enterprise 用戶：支援 email 自動收件——系統寄出的報表，AotterClam AI 自動收信、解析附件、觸發更新。 Enterprise users: Email ingestion supported — AotterClam AI automatically receives report emails, parses attachments, and triggers pipeline updates. エンタープライズ：メール自動受信対応——システムからのレポートメールを自動受信・添付ファイル解析・パイプライン更新をトリガー。
AotterClam AI 是資料層，AI 工具是智慧層。兩者搭配才完整。 AotterClam AI is the data layer. AI tools are the intelligence layer. Together, they're complete.AotterClam AI はデータレイヤー、AIツールはインテリジェンスレイヤー。組み合わせて初めて完成します。
| 用 AI 工具 With AI toolsAIツールの場合 | 用 AotterClam AI With AotterClam AIAotterClam AI の場合 | |
|---|---|---|
| 跨月比較 Cross-month comparison月次比較 | 每次手動整理檔案，重新解釋 schema Manually organize files and re-explain structure every time毎回手動でファイルを整理し、構造を再説明 | 倉儲裡已有全部歷史，直接問 Full history in warehouse — just askウェアハウスに全履歴あり——聞くだけ |
| 報表結構確認 Report structureレポート構造の確認 | 每次告訴 AI「這欄是營收、那欄是地區」 Tell AI "this column is revenue, that one is region" every time毎回AIに「この列は売上、あの列は地域」と説明 | 設定一次，永遠記得 Configure once, remembered forever一度設定すれば、永久に記憶 |
| 新報表更新 New report updates新しいレポートの更新 | 手動上傳、手動跑分析 Manual upload, manual analysis手動アップロード、手動分析 | Dropzone 偵測新檔，自動執行 Dropzone detects new files, runs automaticallyDropzoneが新ファイルを検知、自動実行 |
| 團隊共用 Team sharingチーム共有 | 複製貼上 AI 的回答給同事 Copy-paste AI answers to colleaguesAIの回答をコピペして同僚に共有 | 大家查同一個倉儲，定義一致 Everyone queries the same warehouse, consistent definitions全員が同じウェアハウスを照会、定義も一貫 |
| 稽核追溯 Audit trail監査追跡 | 翻對話記錄 Dig through chat historyチャット履歴を遡る | 設定檔 + 執行記錄，可版本控制 Config files + execution logs, version-controlled設定ファイル＋実行ログ、バージョン管理可能 |
AI 工具讓你更聰明。AotterClam AI 讓你的資料準備好。兩者搭配，才不需要每次都從頭開始。 AI tools make you smarter. AotterClam AI gets your data ready. Together, you never start from scratch.AIツールはあなたをよりスマートに。AotterClam AI はデータを準備。組み合わせれば、毎回ゼロからやり直す必要はありません。
資料倉儲永遠在你的網路內。AI 推論可以用本地模型（Ollama / vLLM），也可以安全連接雲端 AI 模型——由你決定。 Your data warehouse always stays within your network. AI inference can use local models (Ollama / vLLM) or securely connect to cloud AI models — your choice. データウェアハウスは常にあなたのネットワーク内に。AI推論はローカルモデル（Ollama / vLLM）を使うことも、クラウドAIモデルに安全に接続することも——あなたが決める。
資料倉儲在你的網路內運行。AI 推論可選擇本地模型（Ollama / vLLM）完全離線，或安全連接 Claude、GPT 等雲端 AI 模型。無論哪種方式，你的資料永遠不離開你的網路。 Your data warehouse runs within your network. AI inference can use local models (Ollama / vLLM) for full air-gap, or securely connect to cloud AI models (Claude, GPT). Either way, your data never leaves your network. データウェアハウスはあなたのネットワーク内で動作。AI推論はローカルモデル（Ollama / vLLM）で完全エアギャップにするか、クラウドAIモデル（Claude、GPT）に安全に接続するか選べます。どちらの場合も、あなたのデータはネットワークを離れません。
DirectEndpointRouter 讓你接入自己的 AI 模型。支援 Ollama、vLLM 等推論服務。不需要把資料送到 OpenAI 或任何第三方。你的模型、你的機房、你的掌控。 DirectEndpointRouter lets you connect your own AI models. Supports Ollama, vLLM, and other inference services. No need to send data to OpenAI or any third party. Your models, your datacenter, your control. DirectEndpointRouterで独自AIモデルを接続。Ollama、vLLM等の推論サービスに対応。データをOpenAIや第三者に送る必要なし。自分のモデル・データセンター・完全なコントロール。
產品架構從設計之初即符合 ISO 27001 與 SOC 2 Type II 控制項要求。ISO 27001 認證預計 2026 Q3 取得，SOC 2 Type II 認證預計 2026 Q4 取得。架構文件可於安全審查會議中提供。 Product architecture is designed from the ground up to meet ISO 27001 and SOC 2 Type II control requirements. ISO 27001 certification targeted Q3 2026, SOC 2 Type II Q4 2026. Architecture documentation available for security review meetings. 製品アーキテクチャはISO 27001およびSOC 2 Type IIの管理要件に準拠して設計。ISO 27001認証は2026年Q3、SOC 2 Type II認証は2026年Q4を予定。セキュリティレビュー会議でアーキテクチャ文書を提供可能。
支援 SAML 2.0 與 OIDC 雙協議。透過 Keycloak 整合既有 Active Directory / LDAP。Namespace 級別的權限控制——財務部只能看財務倉儲，業務部只能看業務倉儲。支援角色繼承與細粒度權限指派。 Supports SAML 2.0 and OIDC dual protocols. Integrates existing Active Directory / LDAP via Keycloak. Namespace-level permission control — Finance only sees Finance warehouse, Sales only sees Sales warehouse. Role inheritance and fine-grained permission assignment supported. SAML 2.0とOIDCの双方をサポート。Keycloakを通じた既存Active Directory / LDAP統合。Namespaceレベルのアクセス制御——財務部は財務ウェアハウスのみ、営業部は営業ウェアハウスのみ閲覧可。ロール継承と細粒度権限割り当て対応。
Namespace 級別的資料分級。敏感度標籤可套用至倉儲、mart、甚至欄位層級。結合 RBAC 控制，確保不同敏感度的資料只對授權角色可見。 Namespace-level data classification. Sensitivity labels can be applied at warehouse, mart, or even column level. Combined with RBAC, ensures data of different sensitivity is only visible to authorized roles. Namespaceレベルのデータ分類。感度ラベルをウェアハウス・マート・カラムレベルにも適用可能。RBACと組み合わせ、異なる感度のデータは認可されたロールにのみ表示。
每一次查詢、pipeline 執行、權限變更都有完整紀錄。預設留存 365 天，可依合規要求自訂。Webhook export 到你的 SIEM（Splunk、Elastic、QRadar）。支援即時串流與批次匯出。 Every query, pipeline run, and permission change is fully logged. Default retention 365 days, customizable to compliance requirements. Webhook export to your SIEM (Splunk, Elastic, QRadar). Real-time streaming and batch export supported. すべてのクエリ・パイプライン実行・権限変更を完全記録。デフォルト保持365日、コンプライアンス要件に応じてカスタマイズ可能。SIEM（Splunk、Elastic、QRadar）へのWebhookエクスポート。リアルタイムストリーミングとバッチエクスポートに対応。
Enterprise 客戶享有專屬客戶經理與優先技術支援。關鍵問題回應時間：P1（系統中斷）4 小時內、P2（功能異常）8 小時內、P3（一般問題）1 個工作天內。含季度業務審查與架構優化建議。 Enterprise customers get dedicated account manager and priority technical support. Response times: P1 (system outage) ≤4 hours, P2 (feature failure) ≤8 hours, P3 (general) ≤1 business day. Includes quarterly business review and architecture optimization recommendations. エンタープライズ顧客には専任アカウントマネージャーと優先技術サポートを提供。対応時間：P1（システム停止）4時間以内、P2（機能障害）8時間以内、P3（一般）1営業日以内。四半期ビジネスレビューとアーキテクチャ最適化提案を含む。
你的報表 → AotterClam AI（本機）→ AI 推論（本機或雲端，由你選擇）→ 查詢結果。資料查詢與結果，始終在你的環境內。 Your reports → AotterClam AI (local) → AI inference (local or cloud, your choice) → query results. Data queries and results always stay in your environment. あなたのレポート → AotterClam AI（ローカル）→ AI推論（本機またはクラウド、あなたが選択）→ クエリ結果。データのクエリと結果は常にあなたの環境内に留まります。
最常被問的問題：「資料會離開我的網路嗎？」不會。你的資料永遠在本地。AI 推論可以選擇本地模型完全離線，也可以安全連接雲端 AI 模型——但資料查詢和結果，始終留在你的環境內。 The most common question: "Does data leave my network?" No. Your data always stays local. AI inference can be fully offline with local models, or securely connect to cloud AI models — but data queries and results always remain in your environment. 最もよく聞かれる質問：「データはネットワークを出ますか？」いいえ。あなたのデータは常にローカルに留まります。AI推論はローカルモデルで完全オフラインにすることも、クラウドAIモデルに安全に接続することも可能——ただし、データのクエリと結果は常にあなたの環境内に留まります。
就能搞定，不需要顧問團隊 is all you need — no consulting team requiredだけで完了——コンサルチーム不要
每新增一份報表，交叉分析能力也一起解鎖 Every new report unlocks cross-analysis across your warehouse新しいレポートが増えるたびに、倉庫全体のクロス分析能力が解放される
完全不用寫。 required一切不要。
你的倉儲可以被整個 AI 生態系存取 Your warehouse is accessible to the entire AI ecosystemあなたのウェアハウスはAIエコシステム全体からアクセス可能です
你的團隊每天花多少時間在「找資料」和「對數字」？這些時間本來可以用來做決策。 How many hours does your team spend "finding data" and "reconciling numbers" every day? That time could be spent making decisions. あなたのチームは毎日「データ探し」と「数字の突合」にどれだけ時間を費やしている？その時間は意思決定に使えるはずだ。
月報整理：從數小時縮短到幾分鐘。跨部門數字確認：從反覆開會縮短到即時系統查詢。基於早期導入案例，某 400 人製造業客戶的庫存檢討準備時間從一整天降為零。 Monthly report prep: from hours to minutes. Cross-department number reconciliation: from repeated meetings to instant system queries. Based on early deployments — one 400-person manufacturer reduced inventory review prep from a full day to zero. 月次レポート準備：数時間から数分へ。部門間の数字確認：繰り返しの会議から即時システム照会へ。早期導入実績——従業員400名の製造業顧客が在庫レビュー準備を丸1日からゼロに短縮。
不需要顧問團隊。不需要 SI 專案。不需要額外招聘資料工程師。一個懂業務的人就能完成設定。導入成本是傳統資料倉儲專案的十分之一。單一節點即可承載數億筆紀錄，無需分散式叢集。 No consulting team. No SI project. No hiring a data engineer. One business-savvy person completes the setup. Implementation cost is a fraction of traditional warehouse projects. A single node handles hundreds of millions of records — no distributed cluster required. コンサルチーム不要。SIプロジェクト不要。データエンジニアの追加採用不要。業務を理解する1人が設定を完了。導入コストは従来のウェアハウスプロジェクトの数分の一。単一ノードで数億件のレコードを処理——分散クラスタ不要。
資料不出你的網路。AI 推論在你的機房。每一筆查詢都有紀錄。ISO 27001、SOC 2 認證預計 2026 年內取得。合規不再是障礙，而是競爭優勢。 Data stays in your network. AI inference on your premises. Every query logged. ISO 27001, SOC 2 certifications expected within 2026. Compliance becomes a competitive advantage, not a barrier. データはネットワーク内に留まる。AI推論は自社施設内。すべてのクエリを記録。ISO 27001、SOC 2認証は2026年内に取得予定。コンプライアンスが障壁ではなく競争優位に。
同樣的問題，不同的結果。 Same questions, different outcomes. 同じ質問、異なる結果。
| 情境Scenarioシナリオ | 沒有 AotterClam AIWithout AotterClam AIAotterClam AI なし | 有 AotterClam AIWith AotterClam AIAotterClam AI あり |
|---|---|---|
| 老闆問上季營收Boss asks about last quarter上司が前四半期を質問 | 開多個 Excel、手動加總Open multiple Excel files, manually sum複数のExcelを開いて手動集計 | 直接問 AI，秒級回答，附來源表格Ask AI, sub-second answer with source tablesAIに聞くだけ、サブ秒で回答、ソーステーブル付き |
| 數字對不上Numbers don't match数字が合わない | 反覆開會確認，常因版本不一致Repeated meetings, often due to version mismatch繰り返し会議、バージョン不一致が原因 | 系統顯示異動紀錄與資料血緣，快速結案System shows change log and data lineage, resolved quicklyシステムが変更履歴とデータリネージを表示、迅速に解決 |
| 新人接手New employee takes over新人が引き継ぎ | 命名混亂的檔案，無人知道哪個是最新版Messy-named files, nobody knows which is current命名混乱のファイル、最新版が不明 | 有結構、有歷史、有欄位說明的資料倉儲Structured warehouse with history and field descriptions構造化され、履歴とフィールド説明付きのウェアハウス |
| 稽核委員要資料Auditor requests data監査人がデータ要求 | 翻 email、翻共用硬碟、翻離職同事的檔案Dig through email, shared drives, former employee's filesメール、共有ドライブ、退職者のファイルを探す | 系統查詢 + audit log，當場回覆System query + audit log, answered on the spotシステム照会＋監査ログ、その場で回答 |
員工用 AI 查詢客戶資料，但沒有稽核紀錄。監管機關來查的時候，你找不到誰查了什麼、什麼時候查的。Employees query customer data with AI, but there's no audit trail. When regulators ask, you can't show who queried what, or when.社員がAIで顧客データを照会するが、監査証跡がない。規制当局に聞かれても、誰がいつ何を照会したか示せない。
營運資料在 ERP、客戶資料在 CRM、財務資料在另一套系統。跨系統的交叉分析，每次都要人工拼湊。Operations data in ERP, customer data in CRM, financials in yet another system. Cross-system analysis requires manual stitching every time.業務データはERP、顧客データはCRM、財務データは別システム。システム横断の分析は毎回手作業で突き合わせ。
主管臨時要一份跨部門統計。你翻 Excel、翻 email、翻共用硬碟，拼出一份沒人確定對不對的報表。A manager needs cross-department stats on short notice. You dig through Excel, email, shared drives, and produce a report nobody's sure is correct.上司が突然、部門横断の統計を要求。Excel・メール・共有ドライブを探し回り、正確かどうか誰も確信が持てないレポートを作成。
檔案命名混亂，沒人知道哪個是最新版。計算邏輯在某人的腦袋裡——而那個人已經離職了。File names are a mess, nobody knows which version is current. The calculation logic lives in someone's head — and that person has left.ファイル名は混乱し、最新版がどれか誰も分からない。計算ロジックは誰かの頭の中——しかもその人はもう退職済み。
如果不改變——你的團隊繼續每個月花數十小時手動整理報表。數字永遠對不上。每次稽核都是一場災難。而你的競爭對手，已經用 AI 在做你做不到的事。 If nothing changes — your team keeps spending dozens of hours monthly on manual report prep. Numbers never match. Every audit is a scramble. Meanwhile, your competitors are already using AI to do what you can't. 何も変えなければ——チームは毎月何十時間も手作業でレポート整理。数字は永遠に合わない。監査のたびに大混乱。一方、競合はAIであなたにできないことを実現している。
我們線上帶你走過一遍。 We'll walk you through it live.オンラインでご案内します。
預約通話 Schedule a call通話を予約我們有 on-premise 部署、RBAC 權限控制、專屬客戶經理。本地 AI 模型支援即將推出。 We offer on-premise deployment, RBAC access control, and a dedicated account manager. Local AI model support coming soon.オンプレミス導入、RBACアクセス制御、専任アカウントマネージャーをご用意しています。ローカルAIモデルのサポートは近日公開予定です。
AI agent 產生 YAML 配置，AotterClam AI engine 純機械執行。AI 的不確定性限制在 config 生成階段，pipeline 執行是 deterministic 且 auditable 的。不寫 SQL、不寫 Python、不寫 dbt model。 AI agents generate YAML configs. The AotterClam AI engine executes deterministically. AI uncertainty is confined to config generation — pipeline execution is fully auditable. No SQL, no Python, no dbt models.AIエージェントがYAML設定を生成し、AotterClam AI エンジンが機械的に実行。AIの不確実性はconfig生成フェーズに限定され、パイプライン実行はdeterministicかつauditable。SQL不要、Python不要、dbtモデル不要。
從原始報表到 star schema warehouse，再到 denormalized mart——完整的 Kimball 方法論資料建模。Mart 層可直接被任何 BI 工具（JDBC/ODBC）連接。一個產品完成 Snowflake + dbt 的工作流。 From raw reports to star schema warehouse to denormalized mart — full Kimball methodology. The mart layer connects directly to any BI tool via JDBC/ODBC. One product replaces the Snowflake + dbt workflow.生レポートからstar schema warehouse、そしてdenormalized martへ——完全なKimball方法論のデータモデリング。Mart層はJDBC/ODBC経由で任意のBIツールと直接接続可能。1つのプロダクトでSnowflake + dbtのワークフローを実現。
Kubernetes-style resource model（apiVersion / kind / metadata / spec）。5 種 resource type、30+ validation rules、cross-resource 驗證。可版本控制、可 code review、可 dry_run 驗證。你定義「要什麼」，不是「怎麼做」。 Kubernetes-style resource model (apiVersion / kind / metadata / spec). 5 resource types, 30+ validation rules, cross-resource validation. Version-controllable, code-reviewable, dry_run-verifiable. You define "what," not "how."Kubernetes式リソースモデル（apiVersion / kind / metadata / spec）。5種のresource type、30以上のvalidation rules、cross-resource検証。バージョン管理可能、コードレビュー可能、dry_run検証可能。定義するのは「何を」であり「どうやって」ではない。
透過 Model Context Protocol 暴露 16 個工具。完整的 AI workflow：inspect → discover → generate → validate → deploy。任何 MCP 相容的 AI agent 都能操作你的資料倉儲。 16 tools exposed via Model Context Protocol. Full AI workflow: inspect → discover → generate → validate → deploy. Any MCP-compatible AI agent can operate your warehouse.Model Context Protocol経由で16のツールを公開。完全なAIワークフロー：inspect → discover → generate → validate → deploy。MCP互換のAIエージェントなら何でもウェアハウスを操作可能。
DuckDB + DuckLake（Parquet + catalog），跑在你的設備上。GraalVM native build，19ms 啟動。Time travel 支援版本查詢。SHA-256 deterministic surrogate key，跨 pipeline run idempotent。 DuckDB + DuckLake (Parquet + catalog) on your hardware. GraalVM native build, 19ms startup. Time travel for versioned queries. SHA-256 deterministic surrogate keys, idempotent across pipeline runs.DuckDB + DuckLake（Parquet + catalog）をあなたのデバイスで実行。GraalVM native build、19ms起動。Time travelによるバージョンクエリ対応。SHA-256 deterministic surrogate keyでpipeline run間のidempotencyを保証。
資料是標準 Parquet 檔案。Config 是 open YAML spec。即使不用 AotterClam AI，你的資料、你的設定、你的 pipeline 定義都是你的。 Data lives in standard Parquet files. Config is open YAML spec. Even without AotterClam AI, your data, configs, and pipeline definitions remain yours.データは標準Parquetファイル。Configはオープン仕様のYAML。AotterClam AI を使わなくなっても、データ・設定・パイプライン定義はすべてあなたのもの。
所有資料建模、資料治理、pipeline 定義——透過 YAML 宣告，由 AI agent 生成。
不寫 SQL、不寫 Python、不寫 dbt model。你定義的是「要什麼」，不是「怎麼做」。
All data modeling, governance, and pipeline definitions — declared in YAML, generated by AI agents.
No SQL. No Python. No dbt models. You define "what," not "how."すべてのデータモデリング、データガバナンス、パイプライン定義——YAMLで宣言し、AIエージェントが生成。
SQL不要。Python不要。dbtモデル不要。定義するのは「何を」であり「どうやって」ではない。