使用情境
適合那些不能只得到答案，還需要日後說明、重跑或交接的分析工作。
週期分析與報表更新
新資料、同一定義、可重跑
要完成的工作
營運、財務與產品團隊每週或每月取得新的 CSV、Excel 或資料庫快照，需要沿用相同指標定義更新固定分析。
適合誰
需要定期更新指標、異常分析或管理報告的分析師與營運團隊。
為什麼現有方法會失效
一般聊天式分析每次都從新 session 開始。即使問題相同，使用者仍要重新說明欄位、指標定義、篩選條件、JOIN 與驗證方式，也很難確認這次結果是否沿用上次正式版本。
Lantide 如何把它變成分析資產
- 1
保留正式指標定義與完整步驟
前一輪的 Plan、完整 Plan-local steps、SQL evidence、Report 與限制留在專案裡，成為下一次更新的基準。
- 2
用 Workspace 套件交接
套件可預設帶上本機工作檔、MCP cache 與 Agent query ledger；接手後再重新連接未打包的遠端資料來源。
- 3
依血緣重跑並產出新 Report
透過 Source Run 與依賴關係更新受影響的步驟，保留這次執行的證據與結果。
結構化分析專案
A/B 測試、漏斗、異常偵測
要完成的工作
電商、SaaS、遊戲、訂閱制產品等高度依賴資料決策的產品與成長團隊，經常需要分析 A/B 測試、轉換漏斗、留存變化與異常指標。
適合誰
需要評估產品、成長或營運決策的 PM、分析師與業務團隊。
為什麼現有方法會失效
產品團隊想知道新版 onboarding 流程是否真的提升啟用率，但用聊天式 AI 問資料時，結論散落在對話裡，SQL、假設、篩選條件與分析邏輯都難以追溯。主管追問「這個結論怎麼來的？」時，分析師只能回頭翻聊天紀錄與 SQL 分頁。
Lantide 如何把它變成分析資產
- 1
分析師與 Agent 協作撰寫 Plan
分析師與 Agent 先共同把分析目的、資料範圍、成功指標與方法論整理成 Plan，讓 PM、主管與分析師在執行前先對齊問題定義。
- 2
批註審閱達成共識
審閱者可直接在 Plan 上批註，例如要求排除內部測試帳號、拆分新舊客群，所有修改都保留在文件脈絡中。
- 3
Execute 產出 Report
當 Plan 被確認後才執行分析，系統鎖定 Executed Plan 並產出 Report，讓結論、方法與版本完整對應，日後可以清楚追溯。
隱私與合規
本機優先、敏感資料
要完成的工作
醫療、金融、跨國零售等受到法規、合約或資訊安全制度約束的企業團隊。
適合誰
需要在明確資料與模型邊界下工作的分析、資安與風控團隊。
為什麼現有方法會失效
公司已經有安全的 Azure 端點，也想引進 AI 提升分析效率，但一般雲端 AI 助手仍常要求把敏感客戶個資與交易 CSV 上傳到外部環境。資料外送、可控性與審計邊界不清，仍會讓資安與合規審查卡關。
Lantide 如何把它變成分析資產
- 1
在本機 DuckDB 載入資料
分析師將本機資料夾指定為 Workspace，由 DuckDB 在使用者裝置上讀取、查詢與快取資料。
- 2
由使用者核准 Knowledge
從對話整理或由 Agent 提案的新規則先進入 Queued Knowledge，只有使用者 Apply 後才會注入後續 Agent 上下文。
- 3
保護原始資料
唯讀守衛阻止 AI 寫回原始檔案與資料庫；依連線模式與核准，Agent 仍可建立或修改 SQL 分頁、Plan、Report 等工作區成果。
多步驟 SQL 管線
快取串接、血緣追溯
要完成的工作
電商營運、供應鏈、金融分析與資料團隊，需要把原始交易資料、用戶事件、訂單明細與產品維度表串成多步驟分析流程。
適合誰
需要維護多步 SQL、週期更新與中間結果的資料分析師。
為什麼現有方法會失效
這類分析通常不是一段 SQL 就能完成。進入 AI 時代後，SQL 產生得更快、更長、也更多，但中間結果是否過期、查詢彼此如何依賴、重跑順序是什麼，反而成為依賴管理與回溯的大問題。
Lantide 如何把它變成分析資產
- 1
建立多分頁 SQL 與快取
分析師可以把每一步查詢拆成清楚的 SQL 分頁，並將中間結果快取成可重用的資料表，不必每次從頭重算。
- 2
Source Run 依 DAG 重算
當上游資料或某個查詢被更新時，系統依照 Source Run DAG 判斷依賴順序，特別適合週期更新、但又常持續探索並衍生更深查詢的分析場景。
- 3
查看血緣與來源 SQL
每個結果都能追溯到來源 SQL 與上游快取，分析師可以快速回答「這個數字從哪裡來」，也能更安心地交付給團隊。
跨來源分析
檔案 + 外部 DB + MCP
要完成的工作
零售、製造、SaaS、財務與營運團隊的資料經常分散在本機 Excel / CSV、內部 PostgreSQL / MySQL、SQL Server / Azure SQL、第三方系統匯出檔與 MCP 工具中。
適合誰
需要整合檔案、資料庫與外部服務的營運與資料團隊。
為什麼現有方法會失效
團隊想分析「廣告投放是否造成某些地區缺貨」這類跨部門問題，但資料散落在廣告平台匯出的 CSV、ERP 資料庫、客服系統與本機 Excel。每次分析前都要先搬資料、轉格式、對欄位。
Lantide 如何把它變成分析資產
- 1
載入本機檔案
分析師可直接把 CSV、Excel、Parquet 等本機檔案載入工作區，快速變成可查詢資料表。
- 2
連接外部資料庫
PostgreSQL、MySQL 可透過 DuckDB ATTACH 連接；SQL Server／Azure SQL 會先在遠端篩選或聚合，再暫存為本機 cache。
- 3
在本機組合跨來源結果
AI Agent 與分析師可用統一邏輯表名 JOIN 本機表與已物化 cache；SQL Server／Azure SQL 不支援單一 statement 的透明跨來源 JOIN。
利害關係人交付
給老闆/客戶的報告
要完成的工作
顧問公司、產品團隊、營運團隊與企業內部分析單位，經常需要把分析結果交付給主管、客戶、投資人或跨部門利害關係人。
適合誰
需要向主管、客戶或跨部門利害關係人交付分析的顧問與分析團隊。
為什麼現有方法會失效
分析師可以用 SQL 和 notebook 得到結果，但主管與客戶不會閱讀查詢過程，也不想看聊天紀錄。他們需要的是有脈絡、有結論、有圖表、有建議的報告；手動複製到簡報或文件則耗時且容易出錯。
Lantide 如何把它變成分析資產
- 1
Execute 產出 Report
分析完成後，系統根據已審閱的 Plan 產出結構化 Report，保留方法、發現、證據與建議。
- 2
Generate HTML 報告
分析師可以把 Markdown Report 轉成獨立 HTML 報告，並用 Quick Edit 在瀏覽器中微調成主管或客戶習慣的語氣與版面。
- 3
匯出並回綁交付位置
Report 可在瀏覽器展示或匯出，並以 External Delivery 保存 P4、KM、URL 等外部成果的指向資訊；Lantide 不上傳或驗證外部內容。