What is HyperArc?
要理解您的數據並將其轉化為可執行的洞見，往往需要陡峭的學習曲線和反覆的努力。關鍵知識——分析背後的脈絡、細微的邏輯、「靈光乍現！」的時刻——經常只留在個別分析師身上，使得擴展專業知識或有效率地讓新團隊成員上手變得困難。建構 HyperArc 的目的就是要改變這種情況。這是一個從一開始就以 AI 為核心概念打造的商業智慧平台，旨在作為您 BI 團隊的智慧成員，學習、記憶並積極協助您的數據之旅。
HyperArc 的運作方式是捕捉您在探索數據時所發展出的細微理解和直覺，建立一個持續存在的「記憶」，以增強每一次後續的互動。這種方法不僅能加速您現有的分析師工作效率，還能讓組織中的每個人更容易獲得深入的數據洞見。
主要功能：HyperArc 為您的團隊帶來什麼
HyperArc 將 AI 整合到分析過程的每個步驟，從數據準備到洞見生成：
💡 自動豐富您數據的脈絡 HyperArc 自動註釋您的欄位，協助建立可編輯的描述，並使用統計抽樣來產生增強的元數據。這種豐富的脈絡讓您的數據更容易理解，並顯著提高 AI 互動的品質。
📝 捕捉每個查詢背後的「為什麼」 在您工作時，HyperArc 會仔細追蹤並從每個查詢中學習——您正在尋找什麼、搜尋背後的理由，以及您發現的洞見。這種「AI 增強的筆記」建立了一個動態的記憶，提供建議的查詢，並隨著時間的推移改進其理解。
🧭 將數據探索委派給智慧代理 釋放 HyperArc Thinking Agent 來分析您的數據。這個代理以過去分析的集體「記憶」為基礎，可以自主探索數據集並提出洞見。您可以稽核和編輯其計畫，體驗透明的、鏈式思考的探索過程，同時強化和豐富您的記憶層。
💬 用自然語言與您的數據交談 透過 HyperArc Q&A，您可以用簡單的英語向您的虛擬分析師「輕敲肩膀」提問。您將收到以事實為基礎、附有引用的答案。該代理甚至可以從 Slack、Notion 或網路搜尋等外部來源獲取數據，並且您可以無縫地將任何答案轉化為進一步探索的起點。
🔗 擴展您的整個 AI 生態系統 利用 HyperArc 的 MCP（記憶、脈絡和規劃）伺服器，將其強大的分析功能與您的其他 AI 工作流程和工具（從 Slack 到 Notion 到 Jira）無縫整合。這使您的所有代理都能夠獲得豐富的分析理解，甚至可以根據查詢模式自動改進您的 ETL 流程。
實際用例：HyperArc 的實際應用
加速分析師上手與複雜分析： 想像一下，新聘的數據分析師 Sarah 的任務是了解幾個不熟悉的產品線的銷售業績。Sarah 不必花費數天時間來解讀隱晦的欄位名稱或尋找領域專家，而是使用 HyperArc。「AI 擴增脈絡」已經用清晰的描述和相關的統計數據註釋了關鍵表格。她還探索了資深分析師過去分析的「記憶」，快速掌握了典型的查詢和重要的指標，使她能夠從第一週開始就貢獻有價值的見解。
賦予業務團隊自助式洞見： 行銷經理 Mark 需要了解最近一次行銷活動對網站流量和轉換的影響，但他不會編寫 SQL。透過 HyperArc Q&A，他只需輸入「與春季行銷活動相比，夏季行銷活動使用者的轉換率是多少，按地區劃分？」HyperArc 檢索數據，呈現清晰的答案和佐證圖表，甚至提供引用，所有這些都不需要等待分析師的報告。
保存和擴展機構知識： 您的首席分析師，對您公司的數據擁有多年寶貴的直覺，即將轉任新職。傳統上，他們的大部分獨特理解將會遺失。透過 HyperArc，他們的整個分析歷程——查詢、推理、發現——都被捕獲在「AI 增強的筆記」和 記憶 層中。現在，整個團隊甚至新的 AI 代理都可以透過 Agentic Exploration 存取這些機構知識，確保連續性並使每個人都能夠在已建立的智慧之上進行建構。
提升您團隊的分析能力
HyperArc 提供了一種與您的數據互動的新方式，將其從靜態資源轉變為動態的、學習的實體。透過將您的分析師的寶貴直覺編碼到可存取的機構記憶中，它可以賦予您的整個組織能力。分析師的工作效率得到提升，團隊可以全天候 24 小時訪問數據驅動的答案，並且您最有價值的分析見解得到保存和擴展。
More information on HyperArc
Launched
2014-07
Pricing Model
Free Trial
Starting Price
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Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Webflow,Amazon AWS CloudFront,Cloudflare CDN,Google Fonts,jQuery,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS,Vimeo
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
HyperArc was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-09.
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