BitBoard 是一个以 AI 智能体为驱动的分析工作空间，定位是让大语言模型（LLM）分析结果真正被数据团队信任。
用途
BitBoard 用于连接企业的业务数据源，通过自然语言问答的方式快速获得分析答案，并将这些答案固化为可共享、可复用的实时仪表盘。它面向需要兼顾“速度”与“准确性”的分析场景，强调答案不仅来得快，还要经得起验证。
主要能力
- 自然语言问答：用户使用自然语言提问，BitBoard 从已连接的数据源中获取答案，并附带证明（proof），即答案的来源依据。
- 生成实时仪表盘：针对重复性的分析需求，可以生成实时仪表盘，仪表盘基于受信任的数据源和查询运行。
- 团队上下文沉淀：智能体使用团队的定义、受信任的查询以及历史修正信息，使每次分析都能反映业务实际的运作方式，避免口径不一致。
- 完整可追溯：来源、查询、代码和上下文都会附着在结果上，便于查看和复核。
- 复用可信模式：可以保存可信任的分析模式，之后直接重新运行分析，而不必每次都从零开始。
使用方式
官方描述的核心流程是：连接数据源后，用自然语言提问获得带证明的答案；对于反复出现的分析，将其转化为实时仪表盘；智能体会结合团队定义和可信查询来执行后续分析；所有分析过程与来源均可追溯，并支持保存与重跑。官方提供免费试用（Try BitBoard for free）。
适用场景
- 数据团队需要让 AI 辅助分析结果具备可解释性和可追溯性。
- 业务分析需要快速回答临时问题，同时保证答案准确可信。
- 团队需要共享分析口径，减少重复劳动，将常见分析沉淀为可复用资产。
- 需要将 AI 分析结果与团队已有的定义、查询和修正保持一致的场景。
限制
关于具体的定价方案（除免费试用外）、支持的数据源类型、部署方式、平台兼容性以及是否提供 API 等信息，当前资料暂未提供。