Tradeshift 迁移至 Amazon Quick：查询提速 30 倍

Tradeshift 是面向全球 70 多个国家、买卖双方并存的 AI 驱动型应付账款（AP）与电子发票合规平台，每日在其云网络上处理数百万笔交易。随着数据量与客户期望同步攀升，原有的自研 BI 工具逐渐难以为继，公司启动向 Amazon Quick 的全面迁移。这一迁移不仅让查询响应最高提速 30 倍、总拥有成本（TCO）下降 40%，还把原本作为成本中心的内嵌分析转化为可对外销售的产品。

老 BI 工具的三重瓶颈

Tradeshift 多年依赖一款自研 BI 工具。早期它能满足基本报表需求，但随着业务扩张，三项硬性限制日益突出：单次查询最多 1 万行、计划报表上限 25 MB、历史数据仅保留 6 个月。这使得大规模趋势分析、异常检测与预测建模都难以开展。同时，仅维护这一工具就消耗了相当于一名全职工程师约 50% 的工时，挤占了产品创新的研发资源。

更棘手的是工作流层面。客户成功、数据分析与商业团队每周都要花大量时间手工跑数据——导出 CSV、运行 Excel 宏、拼装报告；外部客户若想深入查看自己的 AP 工作流，也没有自助分析通道，只能依赖 Tradeshift 工程与 BI 团队定制报表，形成双向瓶颈。

为什么选择 Amazon Quick

团队评估了多种替代方案，Amazon Quick 是唯一同时满足大数据集可扩展性、多端嵌入访问、AI 自然语言查询、工作流自动化、以及内外部分析统一的产品。其代理式（agentic）能力——包括假设分析（What-If）、自动化工作流、深度研究与对话式聊天代理——共同降低了全公司的数据使用门槛。

针对瓶颈，Tradeshift 借助 Amazon Quick Flows 自动编排数据集刷新、报表分发与周期性分析任务；又基于 Quick 的聊天代理构建了 AP Auditor 对话代理，让用户用自然语言直接查询文档指标与运营数据，无需 SQL 知识。

三层分析与四级安全

Tradeshift 的落地分阶段推进：2024 年初完成概念验证（POC），2024 年 8 月至 2025 年 3 月交付嵌入式分析 MVP，2025 年 6 月正式发布面向买卖双方的「Reporting and Analytics」应用；到 2025 年 8 月，内部 BI 工具也被 Amazon Quick 全面替换，组织内采用率达 98%。

最终架构呈现三层能力：

• 嵌入层：16 个 Amazon Quick Sight BI 仪表板通过安全 iFrame 交付，覆盖文档开票、采购订单、扫描、网络连接、用户活动、工作流自动化、合规与异常检测、付款预测、收货发票对账共 9 个域。每张仪表板处理 100 万到 1 亿条交易记录，响应时间压至 3 秒以内，相比老工具的 45 至 90 秒提速显著。
• 对话层：用户用自然语言提问即可获得即时可视化响应，底层数据与仪表板一致。
• 分层自主层：Standard 层提供预制仪表板、基本筛选与 CSV 导出；Premium 层加入 Designer Mode、自定义仪表板、What-If 建模以及 agentic AI 能力。

安全方面由四层叠加：Okta 单点登录（SSO）负责身份认证，Amazon Quick 自定义命名空间隔离租户，签名 URL 提供限时、会话绑定的嵌入访问，约 1.4 万条行级安全（RLS）规则按用户上下文过滤数据。

把分析能力做成产品

迁移之后，Tradeshift 把嵌入式分析作为产品卖给买家和卖家，Premium 层将 agentic AI 能力包装成可订阅的差异化卖点。借助 Amazon Quick 的多设备嵌入与租户隔离能力，原本需要工程团队逐次开发的定制报表被标准化为产品功能，缩短了客户获取洞察的路径，也把数据分析能力推向更广泛的客户群，使分析从成本中心变成新的收入来源。