Analisis Berbasis AI: Ajukan Pertanyaan, Dapatkan SQL + Grafik

NOVA AI

Tanyakan Apa Pun pada Basis Data Anda.
Dapatkan Jawaban dalam Hitungan Detik.

Analisis teks-ke-SQL berbasis AI. Ajukan pertanyaan dalam bahasa Inggris sederhana, dapatkan kueri yang tervalidasi, hasil langsung, dan grafik instan — tanpa memerlukan pengetahuan SQL.

SQL yang Memahami Skema Eksekusi Kueri Langsung Grafik Instan Eksposur Kredensial Nol (Zero Credential Exposure)

Coba Nova Gratis Pelajari Selengkapnya

Lihat semua yang dapat dilakukan Query Streams di luar panduan ini Mulai Gratis

Dukungan

+ lagi

Data Langsung

Mengganti ekspor dengan SQL sesuai permintaan

Excel Lembar

Analisis BI & AI

Tanya Nova, dapatkan grafik SQL +

Temui Nova

API REST Basis Data

Satu kunci per mitra. Tidak ada kredensial yang dibagikan.

Membangun API

+ lagi

Otomatisasi

Sinkronisasi terjadwal ke 6+ platform

Jelajahi

+ lagi

API ke SQL

Kueri API dengan SQL, tanpa kode

Jelajahi

+ lagi

Basis Data AI MCP

Claude, Cursor, ChatGPT & Grok berbicara dengan data Anda.

Hubungkan AI

Analisis berbasis AI memungkinkan siapa pun untuk melakukan kueri basis data dengan mengajukan pertanyaan dalam bahasa Inggris sederhana — tanpa memerlukan SQL. Aliran Kueri termasuk Nova AI, sebuah mesin analitik bahasa alami yang membaca skema basis data Anda yang sebenarnya, menghasilkan SQL yang tervalidasi, menjalankan kueri terhadap data langsung Anda, dan membuat grafik — semuanya dari antarmuka percakapan.

Baik data Anda berada di SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, BigQuery, Snowflake, atau basis data lain yang didukung, Nova AI mengubah pertanyaan berbahasa Inggris menjadi hasil SQL yang akurat. Tanpa lisensi alat BI, tanpa model data, tanpa kurva pembelajaran.

Bagaimana Analitik Berbasis AI Bekerja

Analisis tradisional memaksa kita untuk memilih: mempelajari SQL atau menunggu seseorang yang mengetahuinya. Analisis berbasis AI menghilangkan hambatan tersebut. Berikut alurnya dengan Nova AI:

Apa yang Membuat Nova AI Berbeda?

Ada banyak sekali alat "AI SQL". Sebagian besar menghasilkan SQL generik yang mungkin berfungsi atau mungkin tidak berfungsi pada basis data Anda. Nova AI berbeda karena terhubung langsung ke skema basis data Anda yang sebenarnya melalui Query Streams Agent:

Contoh: Dari Pertanyaan ke Hasil

Berikut tampilan percakapan Nova AI yang sebenarnya. Pengguna mengajukan pertanyaan bisnis, Nova menghasilkan SQL, menjalankannya, dan menyajikan jawabannya beserta grafik:

Nova AI

PostgreSQL - produksi

Apa saja 5 produk terlaris kami berdasarkan pendapatan pada kuartal lalu?

Saya menemukan Anda penjualan dan produk tabel. Berikut SQL yang saya buat dan validasi terhadap skema Anda:

SQL Hasil

Salin Jalankan Simpan

PILIH
    p.nama_produk,
    JUMLAH(jumlah) AS unit_terjual,
    JUMLAH(s.jumlah_baris) AS total_pendapatan,
    PUTARAN(RATA-RATA(s.jumlah_baris / NULL(jumlah, 0)), 2) AS harga satuan rata-rata
DARI penjualan s
GABUNG produk p ON s.product_id = p.id
DI MANA s.tanggal_penjualan >= TANGGAL_TRUNC('seperempat', TANGGAL_SAAT_INI - SELANG '3 bulan')
  DAN s.tanggal_penjualan < TANGGAL_TRUNC('seperempat', TANGGAL_SAAT_INI)
KELOMPOKKAN BERDASARKAN p.nama_produk
PESAN OLEH total_pendapatan DESC
BATAS 5

Tanyakan apa pun kepada Nova tentang data Anda…

Contoh: Analisis Data Percakapan

Nova tidak hanya menghasilkan SQL lalu menghilang. Ia membaca hasilnya, menganalisis data, dan berdiskusi langsung dengan Anda tentang apa yang ditemukannya. Berikut adalah contoh percakapan analitik multi-giliran:

Nova AI

SQL Server — billing_prod

Bagaimana tren perpanjangan langganan kita tahun ini dibandingkan dengan tahun lalu?

Saya menanyakan kepada Anda langganan dan acara pembaruan tabel. Berikut yang ditunjukkan oleh data:

Perpanjangan kontrak meningkat 23% dari tahun ke tahun. — 4.812 perpanjangan Januari–Maret 2026 dibandingkan 3.912 pada periode yang sama tahun lalu. Januari dan Februari keduanya melampaui target masing-masing sebesar 1.680 dan 1.740 (targetnya adalah 1.500/bulan).

Namun, Jumlah pada bulan Maret turun menjadi 1.392 — angka tersebut 7,2% di bawah target dan mematahkan tren kenaikan. Tingkat churn pada bulan Maret melonjak menjadi 4,1%., naik dari rata-rata 2,3% pada Januari–Februari. Itu tampaknya menjadi pendorong utamanya.

Apakah Anda ingin saya memberikan rincian angka pelanggan yang berhenti berlangganan di bulan Maret berdasarkan tingkatan paket atau alasan pembatalan?

Apa yang menyebabkan lonjakan angka pelanggan yang berhenti berlangganan di bulan Maret? Bisakah Anda menjelaskannya berdasarkan tingkatan paket langganan?

Pertanyaan bagus. Saya melakukan tindak lanjut dengan bergabung. langganan dengan tingkatan_rencana dan alasan_pembatalan.

82% dari pelanggan yang berhenti berlangganan pada bulan Maret berasal dari paket Starter. — 94 dari 115 pembatalan. Tingkat Pro dan Enterprise tetap stabil. Alasan pembatalan utama adalah “kenaikan harga” — 67 dari 94 pembatalan Starter tersebut secara khusus menyebutkan perubahan harga pada 1 Maret.

Berdasarkan pola serupa setelah penyesuaian harga Q3 2025, menawarkan masa tenggang 90 hari atau diskon loyalitas untuk pelanggan Starter yang sudah ada dapat memulihkan sekitar 60–70% dari pembatalan ini.

Apakah Anda ingin saya membuat grafik rincian churn berdasarkan tingkatan, atau menampilkan dampak pendapatan sebenarnya?

Tanyakan apa pun kepada Nova tentang data Anda…

Contoh: Grafik yang Dihasilkan Secara Otomatis

Saat pertanyaan Anda memerlukan visualisasi, Nova akan secara otomatis membuat grafik berdasarkan bentuk data Anda. Tanpa konfigurasi, tanpa pembuat grafik seret dan lepas — cukup tanyakan dan lihat:

Nova AI

PostgreSQL — analitik

Tampilkan pendapatan bulanan berdasarkan kategori produk untuk kuartal pertama tahun 2026.

Saya bertanya pesanan bergabung dengan produk dan dikelompokkan berdasarkan kategori. Berikut rincian pendapatan Q1 Anda:

Pendapatan berdasarkan Kategori Produk — Kuartal 1 2026 Bar

Perangkat lunak

$944.200

Perangkat keras

$578.500

Layanan

$500.800

3 kategori · Regenerasi

Sektor perangkat lunak memimpin dengan nilai $944 ribu. — hampir dua kali lipat perangkat keras. Tapi Sektor jasa memiliki tingkat pertumbuhan tertinggi. dengan pertumbuhan 33% sepanjang kuartal (Januari $143 ribu → Maret $190 ribu), sementara perangkat lunak tumbuh 22% dan perangkat keras tetap stabil.

Total pendapatan kuartal pertama: $2,023,500Apakah Anda ingin saya memaparkannya per bulan, atau membuat grafik tren pertumbuhan sebagai grafik garis?

Tanyakan apa pun kepada Nova tentang data Anda…

Siapa yang Mendapatkan Manfaat dari Analisis Berbasis AI?

Analisis AI bukan hanya untuk orang yang tidak bisa menulis SQL. Analisis AI mempercepat alur kerja bagi semua orang di seluruh organisasi:

Cara Memulai (3 Langkah)

Langkah 1: Hubungkan basis data Anda. Daftar di my.querystreams.com Instal Query Streams Agent pada mesin mana pun yang dapat mengakses basis data Anda. Agen terhubung keluar — tidak perlu perubahan firewall. Mendukung SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle, Snowflake, BigQuery, DuckDB, SQLite, dan Microsoft Access.

Langkah 2: Buka Nova AI. Buka antarmuka Nova dari dasbor Query Streams Anda. Pilih basis data dan sumber data yang ingin Anda kueri. Nova akan membaca skema secara otomatis — tabel, kolom, tipe data, dan relasi.

Langkah 3: Ajukan pertanyaan Anda. Ketik pertanyaan dalam bahasa Inggris sederhana. Nova akan menghasilkan SQL yang tervalidasi untuk dialek basis data spesifik Anda, menjalankannya pada data langsung, dan menyajikan hasilnya dengan visualisasi yang disarankan. Perbaiki dengan pertanyaan lanjutan atau simpan kueri yang dihasilkan untuk digunakan kembali di Excel dan Google Sheets.

Basis Data yang Didukung

Nova AI menghasilkan SQL yang sesuai dengan dialek untuk setiap basis data yang didukung Query Streams. Sebarkan beberapa Agen Di seluruh infrastruktur Anda — on-premise, AWS EC2, Azure VM, Google Cloud, atau lingkungan apa pun secara global. Setiap agen memperbarui diri secara otomatis dan menyediakan sumber datanya di pemilih sumber data Nova.

Basis data yang didukung meliputi Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake, BigQuery, dan DuckDB. Nova juga bekerja dengan data konektor API (Stripe, HubSpot, Shopify, Google Analytics, Google Search Console, ShipStation) yang disimpan secara lokal di DuckDB.

Di Luar AI: Simpan dan Bagikan Kueri

Analisis berbasis AI hanyalah titik awal. Setelah Nova menghasilkan kueri yang Anda inginkan, simpan dan gunakan di seluruh platform:

Jalankan di Excel atau Google Sheets — Kueri yang tersimpan muncul di add-in Query Streams. Pilih, filter, jalankan. Data langsung mengalir ke spreadsheet Anda sesuai permintaan, dengan dukungan untuk eksekusi paralel di beberapa tab.

Bagikan dengan rekan satu tim atau mitra eksternal. — Penerima menjalankan kueri bersama dari Excel atau Google Sheets mereka sendiri. Mereka dapat menyesuaikan filter secara independen tanpa melihat kode SQL atau kredensial basis data Anda.

Otomatiskan ke platform lain — Jadwalkan kueri untuk menyinkronkan data ke Airtable, Smartsheet, Baserow, atau SeaTable secara berkala.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Memulai Analisis AI

Daftar gratis di my.querystreams.comHubungkan basis data Anda, dan ajukan pertanyaan pertama Anda kepada Nova. Tidak diperlukan pengetahuan SQL — cukup ajukan pertanyaan dalam bahasa Inggris sederhana dan dapatkan hasil yang tervalidasi dari data langsung Anda dalam hitungan detik.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai kemampuan Nova AI, lihat Halaman fitur Nova AIUntuk panduan koneksi basis data, lihat SQL Server ke Excel, PostgreSQL ke Excel, dan Konversi Bahasa Alami ke SQL.