一周之内，您就知道报表为什么慢，以及修好它要花多少。
您会拿到
- 模型健康评分，0 到 100
- 按影响排序的 10 个问题
- 带工期与工作量的修复方案
- 与撰写诊断的工程师一小时沟通
结果归您所有，用不用我们都一样。这是一件产品，不是销售会议。
查看一份完整的样例报告 →
美国 Power BI 与数据工作室 · 服务制造与跨境企业
报表互相矛盾。
我们来解决。
看板要等几分钟才打开、刷新在半夜失败、同一个指标出现三个数字。这几乎从来不是图表的问题——问题在底层的模型，而这正是我们重建的东西。我们也构建能读文档的 AI：打开 PDF、提取关键信息、排序，并给出写明理由的分数，让人能审计每一个决定，而不是相信一个黑箱。说得好不如做出来：9款应用已在 App Store 上线，由我们开发并持续维护。
🇺🇸 美国公司 — Summitview Land Holdings, LLC，佛罗里达州圣彼得堡
团队覆盖美国与巴西
葡萄牙 2027年开设
下一步：欧洲与中国
9款应用在 App Store 上线
3商店品类：游戏、商务、健康
5语言，真正的本地化而非简单翻译
100%美国实体，美国基础设施
客户 · LicitaSmart
“我们过去靠人工读招标文件，丢掉的机会不是因为不想做，而是因为量太大。Summitview 做的引擎，每份招标文件能提取 23 到 24 份材料，而我们之前用的工具只能找到 3 份。机会匹配也从 3000 条里没有一条有效，变成每周几十条。”
您买的是什么
四件可以
真正下单的东西。
每一件都有固定的形态：一个名字、一个周期，以及结束时交到您手里的清单。范围与价格在开始之前就确定，我们不按小时计费——如果我们估错了，那是我们的问题，不是您的。
报表几秒打开，刷新不再失败，同一个指标只剩一个数字。
您会拿到
- 重建语义模型——粒度、星型模型、DAX
- 指标字典：每个 KPI 只定义一次
- 最多重建 3 个仪表板
- 行级安全与受监控的刷新
- 文档与交接会议
在诊断之后才报价，数字才是真的——不是先给低价、后面等着加钱。
咨询抢救项目我们拿您的 50 份文档，用可衡量的方式告诉您 AI 到底能做对多少。
您会拿到
- 管道跑在您自己的文档上
- 与您今天的做法对照测量准确率
- 附有书面理由的评分，可由人工审核
- 直接给出做或不做的结论——包括“这件事不值得做”
同一套引擎已在 LicitaSmart 生产环境运行：每份文件提取 23–24 份材料，而商用大模型只能找到 0–3 份。
咨询试点系统之间开始互相说话，数字比您先准备好。
您会拿到
- 维度模型与数据仓库
- 自动化 ETL/ELT，带监控与告警
- Power BI 语义模型与报表
- 治理、文档与团队交接
规模取决于有多少系统在供数。这是我们报价前唯一要先摸清的事。
评估项目规模不必招人，也能拥有一个数据部门的能力。
- 每月新的建模与报表
- 管道运维，数据源出问题时有人值班
- 查询与云成本优化
- 机器学习模型的搭建与维护
任何一个月都可以停，并且带走全部——模型、代码、文档。我们不刻意制造依赖。
咨询按月服务制造业 + 数据 + AI
把工厂的数据
变成会赚钱的决策。
产线每分每秒都在产生数据。问题是：它没有在帮您决策。Summitview 作为您的按需数据团队，把生产、销售、库存、物流、质量与需求数据整合进一个系统——需求预测、预测性维护、质量分析与生产优化，让数据从"记录"变成"利润"。
一个例子，您就明白了一家月产 50 万件的工厂，数据被锁在各自独立的系统里
我们搭建一个系统，把 生产 + 销售 + 库存 + 物流 + 缺陷 + 需求 六路数据打通， 实时生成预测：下周该排多少产、哪个供应商要提前备料、哪条产线效率在悄悄下滑、 哪个批次的次品率开始抬头。这不是一个 5 千美元的 App——这是一套为工厂创造持续价值的数据引擎。
需求预测销售、订单与市场数据合并，让排产跟得上市场
预测性维护设备数据提前预警，在停机之前完成维修
质量追溯缺陷数据与根因分析，把次品率压下来
库存优化安全库存与补货模型：不压库存，也不断货
需求预测
把销售、订单、渠道与市场数据合并成一个预测模型，告诉您下周、下月该排多少产——排产跟得上市场，而不是靠拍脑袋猜市场。
预测性维护
传感器与设备运行数据训练模型，在故障发生之前就预警。停机从"事故"变成"计划内维护"，产能不白丢。
生产分析
OEE、瓶颈、班次效率，端到端可视化。哪条产线、哪个环节在拖后腿，一眼看清，而不是等月底报表出来才知道。
质量控制
缺陷数据的统计分析与根因追溯，把次品率降下来。质量不是检验出来的，是靠数据管出来的。
计算机视觉
机器视觉质检、缺陷自动检测、外观识别。用摄像头和模型替代人工目检，速度快、标准统一、不留死角。
库存预测
安全库存与补货模型，把"该备多少料"算清楚。不压库存吃资金，也不断货丢订单。
供应链分析
从供应商到客户的端到端可视化，交付延迟、物料风险提前预警。供应链的每一个断点，都提前被看见。
销售分析
销售、渠道、价格与客户分析，知道钱从哪来、涨在哪、跌在哪。销售数据不再是一堆没人看的报表。
生产优化
用模型找出产线的优化机会：换线频率、节拍、排程。同样的设备，更高的产出。
我们修什么
又慢、又脆、
没人敢信的 Power BI。
通常都是同一个过程：有人加了一个图表，又加了一个度量，再加一张表——两年后报表要四分钟才打开，刷新在周日夜里失败，财务照旧自己另存一份表格。这些几乎都不是在图表层能解决的。我们从语义模型重建：正确的粒度、星型模型、每个指标只定义一次、经得起现实考验的 DAX。之后如果您希望它一直保持这个状态，我们就以按需数据团队的身份继续在位——拥有数据部门的能力，而不必背编制。
Power BI 救援与看板
我们先审计您现有的模型，并直说是值得修还是该重建——多数情况下是能修的。星型模型、粒度纠正、合并重复度量、行级权限，以及不再悄悄失败的刷新。高管十秒读懂一个看板，而不是十分钟。
数据分析与分析工程
把混乱的运营数据变成干净、可信的数据集。我们建模事实与维度，每个指标只定义一次，终结"同一个 KPI 三个报表三个数字"的会议。
文档 AI 与可审计评分
不是聊天机器人演示。这套 AI 会打开 PDF、提取关键信息、排序，并给出写明理由的分数，让人能审计每一个判断，而不是相信黑箱。它每天在 LicitaSmart 中运行：从一份招标文件里提取出 23–24 份文档，而一个商用大模型只读出 0–3 份；匹配引擎从 3,000 条里零个有效命中，变成每周数十个真实机会。凡是需要读文档做决定的场景都适用——招标、合同、合规、跨境贸易、检验。
数据管道与集成
无人值守的 ETL/ELT：SSIS、Azure Data Factory、Python 与 Celery——定时、监控、源系统出问题时主动告警。您在周一例会之前就知道，而不是在会上才知道。
数据库咨询与性能
模式设计、索引策略、查询调优、迁移与成本控制，覆盖 SQL Server、Azure SQL 与 PostgreSQL。报表要跑四分钟，那多半是模型问题穿了件硬件的外衣——我们治本。
数据科学与机器学习
需求预测、细分、倾向评分、分类、异常检测。用您的数据训练的模型，诚实验证——包括当诚实的答案是"这个信号不存在"——并部署到业务真正能行动的地方。
微软 AI 云合作伙伴计划
Summitview 是经过验证的成员。微软独立核验了我们的法律身份、营业地址与域名——您可以在联系我们之前自行查看。合作伙伴 ID 7148376。
查看我们的微软档案测量过的，不是声称的用我们自己的引擎替换商业 LLM，跑在一个生产中的产品里
23–24我们的引擎每份招标提取的文件数，商业 LLM 只有 0–3
0 → 数十每周浮出的商机，从 3,000 次匹配零命中起步
100%自托管推理——管道里没有任何第三方 LLM
−86%月度推理与基础设施成本
这不是幻灯片——我们是在生产环境里实测的。阅读工程案例 →
一个数据项目留下的东西
看板是最容易的部分。
下面的模型才是工作。
很多顾问交给您一个漂亮的报表和一份依赖。我们交给您一份文档化的模型，您自己的团队在我们离开后也能继续演进。
- 单一事实来源 — 一个建模过的数据仓库，而不是十二份彼此"礼貌地"不打架的表格。
- 指标只定义一次 — "活跃客户"在每个报表里永远指同一个意思。
- 文档化的模型 — schema、血缘与 DAX 全部写下来，知识不藏在某一个人的脑子里。
- 受控的访问 — 行级权限、最小权限与完整的审计轨迹。
- 可信的刷新 — 监控中的调度，上游来源静默时主动告警。
- 交接，而非锁死 — 我们培训您的团队并交出钥匙。按月服务是选择，绝不是陷阱。
我们工作的数据与 BI 技术栈
Power BIDAXPower Query / MTabular modeling
SQL ServerSSISSSASSSRS
Azure SQLAzure Data FactoryAzure Synapse
PostgreSQLT-SQLPythonpandasscikit-learn
BigQueryFirebase AnalyticsGA4
为什么可以把技术栈交给我们
我们不发演示文稿，
我们发 App Store 链接。
一家要求访问您数据库的咨询公司，至少应该能拿出一件它自己建成、并且至今还在运行的东西。下面每一个产品都由我们设计、开发、加固并上线，今天仍在运行——您在与我们交谈之前就可以先下载看看。我们为客户做的数据工作都在保密协议之下；这些是能在公开场合证明的部分。
健康与营养
YolkHatch
一款蛋白质记录器，配有一只会随您的摄入而成长或萎靡的虚拟宠物——专为 GLP-1 与减重术后用户打造，对他们而言蛋白质不足是临床问题，而不是虚荣问题。
● 在线
"任何人都能承诺给您一个应用。
我们交给您的是一份实绩——商店里的产品、生产中的系统，以及您在签任何字之前就能核对的数字。"
我们如何工作
从想法到生产——
一条我们走过很多次的路。
01
发现
我们梳理产品、用户、您已有的数据与市场现实。您第一周结束时就拿到一个明确范围的方案，而不是一份含糊的估算。
02
架构
数据模型、基础设施与安全在写任何功能代码之前先设计好。合规是规划出来的，不是后补的。
03
构建
用您能看见、能测试的增量交付。真实的构建、真实的指标、真实的成本——每周公开透明。
04
发布与度量
上线，然后是告诉您是否奏效的分析循环。我们为结果负责，用证据迭代，而不是用观点。
安全与基础设施
基础设施不是事后想到的事。
那是我们起步的地方。
您的用户把数据托付给您。我们架构每一个产品，让这份信任名副其实——从第一个 commit 开始，而不是上线后再打补丁。
- 默认加密 — 静态与传输中的数据，配正确的密钥管理。
- 真正的认证与控制 — OAuth 2.0、基于角色的访问、带作用域的 API 密钥、完整审计日志。
- 多租户隔离 — 一个客户的数据绝不渗入另一个。已在生产中验证。
- 自动化、经过测试的备份 — 您能指望的恢复，而不是祈祷来的恢复。
- CI/CD 与监控 — 分阶段部署与告警，在用户之前发现问题。
- 合规就绪 — 数据实践在写代码之前就规划好。
为什么选择 Summitview
区别很简单：
这里的一切都已经在生产中运行。
用已交付的产品作证明——而不是案例故事
我们不展示你无法核验的样稿或 NDA。我们指向 App Store、Google Play 与正在运行的系统。选择新供应商时您通常要承担的风险？我们已经替您消化了。
App StoreGoogle Play线上 SaaS生产中的 AIBI 与分析
全栈，一个团队
产品、后端、基础设施、数据与 AI——没有专家之间的转手，没有互相推诿。
我们构建自己度量的东西
我们运营自己的产品，所以我们的分析建议来自实际运营——而不是来自一页幻灯片。
美国实体，全球交付
一家美国 LLC，配备符合美国标准的基础设施——为美国、中国与巴西的客户服务。
AI 原生化
生成式 AI 与机器学习是我们构建方式的一部分，也是我们交付物的一部分——内嵌，而非装饰。
默认透明
您实时看到构建、指标与成本——永远不会等到季度末的惊喜。
作品背后的工程栈
Swift / SwiftUIFlutterFirebaseDjangoPostgreSQLSQL ServerRedisPythonCeleryAzureAWS S3Google CloudReactPower BIGeminiStable Diffusion · FluxDockerPlaywright
我们在哪里
一家美国公司，
有能覆盖您的时区的人。
您与一家美国实体签约——美国银行、美国文书、美国式的责任担当。工作由能覆盖您工作日的团队完成，而不是等到第二天才回复。
美国 总部
Summitview Land Holdings, LLC — 在佛罗里达州注册。这是您签约、开票、以美元付款的实体。所有产品都由它在 App Store 发布。
巴西 本地团队
一支在巴西、以葡萄牙语、按巴西工作时间运作的团队——LicitaSmart 就是我们为这个市场构建（而不只是在此地工作）的证明。
全球远程 服务亚洲与欧洲
面向中国及亚洲客户以远程方式协作：英语沟通、完整文档、按您的时区安排会议。美国合同与结算，服务覆盖全球。
中国 2027年第三季度启用
亚洲与欧洲是我们下一步的方向。深圳基地计划于 2027 年第三季度启用。在分公司开设之前，硬件、制造与跨境业务客户由巴西团队承接服务——合同与结算由美国实体承担，会议按中国时间安排。
直接的回答
第一次通话前，客户常问的问题。
我们已经用了 Power BI，但是一团糟。能修复而不是推倒重来吗？
通常可以。绝大多数"Power BI 又慢又没人信"的问题出在数据模型而不是工具本身——直接导入的大表、每个报表里重复的度量、颗粒度不清晰。我们先做审计，再诚实告诉您是修复划算还是重建划算。
AI 真的能可靠地读我们的文档吗，还是只是演示？
这完全取决于怎么做的——外面演示的多数方案并不可靠。在生产环境中真正有效的是一条流水线，而不是一个提示词：先做确定性提取，再用向量嵌入做语义匹配，然后让模型充当评审，给出带书面理由的分数，这样任何一个判断都能被人复核。我们的系统每天在 LicitaSmart 中运行：从一份招标文件中提取出 23–24 份文档，而一个商用大模型只读出 0–3 份；匹配引擎也从 3,000 条零有效命中，变成每周数十个真实机会。如果供应商给您看的是聊天机器人而没有任何数字，那就是演示。
多少钱？
我们看过范围之后才报价，从来不用价目表。告诉我们您想解决什么，我们会带一个区间以及决定价格的因素回来。诊断是弄清大项目到底值不值得做的最便宜方式。
你们服务中国制造业企业吗？
服务。Summitview 是一家美国公司（佛罗里达州 LLC），以远程方式服务中国和亚洲客户：英语沟通、文档齐全、会议按您的时区安排。合同与美国实体签订，以美元结算。制造业的数据分析、AI 与商业智能正是我们的主攻方向。我们的深圳基地计划于 2027 年第三季度启用；在分公司开设之前，由巴西团队承接服务。
数据托管在哪里？符合数据合规要求吗？
架构上我们支持将数据保存在您指定的云平台与区域（包括中国区云服务）。我们遵循国际通行的数据安全标准，但具体的数据合规要求（例如中国的 PIPL）需要您当地的合规顾问确认——我们不假装是合规律师。
项目结束后我们会永远依赖你们吗？
不会。每个项目都以文档、交接会议和您方对代码与模型的完全所有权结束。按月服务存在，是因为有客户需要，而不是因为我们制造了技术绑架。
什么是"按需数据团队"（fractional data team）？
一个外部团队，完成内部数据部门的工作——建模、数据管道、BI 报表、机器学习——成本只相当于招聘分析师、工程师和 BI 开发人员的一小部分。您获得完整的团队能力，而不必背人力成本，并按月伸缩规模。对多数几百人规模的公司来说，这是预算真正支撑得起的唯一版本。
你们用微软技术栈吗？
用——Power BI（DAX 与 Power Query）、SQL Server（SSIS、SSAS、SSRS），以及 Azure SQL、Data Factory 与 Synapse。在更合适的场景下我们也使用 PostgreSQL、BigQuery 和 Python，并且会如实说明哪种更合适。
你们只做应用，还是也处理我们的数据？
两者都做，而且常常在同一个项目里。很多客户先要产品，再留下做报表层；也有客户系统已经跑起来了，却不知道数据在说什么。我们完全接受纯数据项目，不绑定任何应用开发。
把报表不肯告诉您的事，
告诉我们。
把症状发给我们——要跑四分钟的报表、每个周日都失败的刷新、永远对不上的两个数字、没人读的一堆 PDF。您会得到一个直接的答复，包括“这件事不需要我们”。与您沟通的是真正会做这件事的工程师，不是销售层。我们在一个工作日内回复。