關於 DGi
About
DGi 是什麼
DGi（官方網站寫成 DG-i）是 Datagran 開發的 AI 資料代理，官方把它定位成一座 AI 資料平台，既能用人工智慧打造，本身也由人工智慧運作。你給它一個問題或一份檔案，它自己完成整段工作：載入來源、撰寫分析用的 Python 程式、回傳圖表、表格或儀表板。重點在於開發者能直接拿到一位現成的分析師，不必自己一段段串起資料管線。
這個產品建立在兩個想法上。所有功能都走 API，所以你能把 DGi 嵌進自家平台，讓你的客戶直接在介面裡查自己的資料。它也能連上你原本就在用的來源，包括 PostgreSQL、MySQL、BigQuery、Snowflake、AWS S3，以及 CSV 與 Excel 檔案。你不必把資料搬進新的倉儲才能用。
最大的限制在範圍。DGi 最擅長能用程式表達的分析與報表任務，鎖定的也是摸得熟 API 金鑰與工作階段的團隊。如果你要的是一套給非技術同仁拖拉操作的 BI 工具，它目前還不是那個樣子。
開始使用
- 註冊 Datagran 帳號，從後台取得 API 金鑰。
- 以 POST 請求建立工作階段，接著掛上你的資料來源。
- 用自然語言提出問題，或上傳 CSV、Excel 檔案讓 DGi 讀取。
- 檢視它產生的 Python 程式，執行後從任務結果取回圖表或表格。
- 用 cron 表達式排程週期性任務，讓它自動執行。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 想把資料功能做進自家產品的開發者：DGi 把分析包成 API 呼叫，你直接嵌進 App，不必自己重造這一層。
- 沒有專職資料工程師的小型產品團隊：一個代理就涵蓋載入、寫程式與畫圖，但還是得有人管 API 金鑰與工作階段。
- 想用自然語言詢問散落檔案與資料庫的創業者：只要來源連得上，就能直接問。
任務
- 分析匯出的 CSV 並畫出營收最高的產品：DGi 自己寫出 pandas 程式，你省下搭建的功夫。
- 定期從網站抓取結構化資料：遇到單純請求讀不動的頁面，網頁自動化 API 會接手導覽與擷取。
- 每週一早上九點產出銷售報表：用自然語言描述排程，就會變成帶重試機制的 cron 任務。
情境
- 在自家網頁應用裡嵌一套分析助理：DGi 以 API 為核心，你的客戶能在你的介面裡查自己的資料。
- 把資料庫接進排程報表流程：指向 PostgreSQL 或 BigQuery，其餘交給排程器。
- 用上傳的檔案做出儀表板：丟進一份試算表，描述你想要的檢視，再逐步調整。
主要功能
一個 API 撐起你的 AI 資料平台
DGi 只需要一組 API 金鑰，你能把它的分析放進自家產品，讓使用者在你的介面裡查自己的資料。終端客戶什麼都不用安裝。這套 AI 分析 API 是為了讓外部客戶呼叫端點而設計，不是單一公司自用的工具。
會寫程式的自然語言資料分析
你提出問題，DGi 靠撰寫並執行 Python 來回答。它會載入你的檔案、檢查欄位，並顯示出用過的程式，你能讀也能重複使用，不必信任一個黑箱。這一點讓它跟一般聊天機器人分開。
連接你手上已有的資料
DGi 能接上 PostgreSQL、MySQL、BigQuery、Snowflake 與 AWS S3，也接受 CSV 與 Excel 上傳。也就是說多數團隊不必先把資料複製到新倉儲就能起步。你保留原本的架構，把代理指向它就好。
用自然語言描述排程工作流程
排程器讓你描述一個節奏，例如每週一早上九點，然後轉成自動執行的 cron 任務。即時執行與自動重試讓失敗的一次不會憑空消失。對週期性報表來說，你不必再盯著程式跑。
一句提示就生出 BI 儀表板與應用
你請它用上傳的 CSV 做一份 BI 儀表板，DGi 會組出可回應、可匯出、即時更新的檢視。成果像一個小應用，而不是靜態圖表。這是一條把一次性檔案變成大家會再回來看的東西的捷徑。
網頁自動化 API
除了你自己的資料，DGi 也能瀏覽網站、擷取內容，並用同一套 API 執行多步驟的抓取任務。遇到單純請求吃不下的頁面它也能處理。競品調查與名單整理用的都是同一種對話提示。
圍繞你基礎架構的安全設計
憑證以雙層信封加密保護：靜態資料用 AES-256，傳輸用 TLS 1.3，並採零知識架構，讓你的資料留在自己的環境裡。對不能把資料交給第三方的團隊來說，這正是決定性功能。你連上來源，資料不動。
優缺點
優點
- 一組 API 金鑰就能用到分析、排程、儀表板與網頁抓取
- 它寫出的 Python 看得見，成果可以稽核
- 能接上主流資料庫與雲端儲存，不必搬移資料
- 依 Datagran 說法，在自家四項資料科學任務上達到 90.4% 的正確率，領先同場比較的模型
- 內嵌分析讓你的客戶能在你的產品裡查自己的資料
缺點
- 沒有免費方案，想試用就得先進入業務洽談
- 價格沒有公開，跟團隊談之前很難抓預算
- 偏技術團隊：API 金鑰、工作階段與任務輪詢都得自己管
- 90.4% 這個數字出自 Datagran，在你實測前應視為廠商說法
常見問題
它是一個 AI 資料代理，透過撰寫並執行程式來回答你對資料的問題。你給它一個來源與一段提示，它就用 API 回傳分析、圖表或儀表板。
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DGi 替代方案
Forefront
Forefront · 程式設計Forefront 是一個用來打造開源 AI 的網頁平台。你可以用自己的資料微調主流的開源語言模型、評估它們的表現，再透過 API 執行，或匯出後自行架設。想要封閉式平台的便利、卻堅持要自己擁有模型與資料的開發者，就是這裡的目標客群。
Startkit
StartKit.AI · 程式設計Startkit 是一套用來打造 AI SaaS 與 AI 包裝產品的樣板。可以把它想成一個 AI 新創樣板，把枯燥的部分都先接好了：驗證、Stripe 與 Lemon Squeezy 付款、用量限制、交易型電子郵件，以及一套能與 OpenAI、Anthropic、Groq 或 Llama 溝通的 AI API 啟動套件。你複製儲存庫、設定價格，然後專心在產品中使用者真正願意付費的部分。它建構於 React 與 Tailwind 之上的 Next.js，所以大部分的樣板程式碼對你來說並不陌生。
Testim
Tricentis · 程式設計Testim 是專為網頁、行動與 Salesforce 應用程式打造的 AI 測試自動化平台，用來建立並執行端到端測試。它靠機器學習在介面變動時維持測試穩定，團隊因此少花時間修補壞掉的定位器。對於一款今天就能開始使用的自動化測試工具來說，這表現不算差。你透過在瀏覽器錄製動作來建立測試，需要更多控制時再補上 JavaScript。對忙碌的 QA 團隊來說，這是個可靠的選擇。