ANALITYKA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

Twoje dane zawierają odpowiedzi.
Zacznij pytać.

Analityka baz danych oparta na sztucznej inteligencji bez narzędzi BI. Zadawaj pytania prostym językiem, uzyskaj poprawne w dialekcie zapytania SQL, wyniki na żywo i automatycznie generowane wykresy na podstawie rzeczywistych danych.

Brak licencji BI Sztuczna inteligencja uwzględniająca schematy 10 dialektów baz danych Dane wyjściowe programu Excel i arkuszy kalkulacyjnych

Wypróbuj Nova AI Dowiedz się więcej

Analityka danych AI: przeszukuj dowolną bazę danych bez narzędzia BI

Analityka danych oparta na sztucznej inteligencji (AI) wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania baz danych, generowania raportów i wyciągania wniosków – bez konieczności znajomości języka SQL ani korzystania z drogiego oprogramowania BI, takiego jak Tableau czy Power BI. Zamiast budować modele danych i uczyć się obsługi zastrzeżonych narzędzi, zadaje się pytania prostym językiem i uzyskuje odpowiedzi z rzeczywistych danych. Sztuczna inteligencja generuje zweryfikowane, poprawne dialektowo zapytanie SQL, analizuje je na rzeczywistych danych i prezentuje wyniki za pomocą wykresów i analizy języka naturalnego – wszystko w ramach jednej rozmowy.

Query Streams to bezpieczna platforma integracji baz danych w czasie rzeczywistym z wbudowanym modułem analityki AI o nazwie Nova AI. Nova łączy się z bazami danych za pośrednictwem bezpiecznego lokalnego agenta, odczytuje rzeczywisty schemat i generuje kod SQL dostosowany do konkretnego dialektu bazy danych — od T-SQL dla SQL Server do PL/pgSQL dla PostgreSQL. Dowiedz się więcej o Nova AI oraz załóż darmowe konto aby rozpocząć wyszukiwanie danych w prostym języku angielskim.

Problem z tradycyjnymi narzędziami BI

Platformy Business Intelligence, takie jak Tableau, Power BI i Looker, zrewolucjonizowały sposób, w jaki organizacje korzystają z danych. Stworzyły jednak również nowe problemy, które ograniczają to, kto może z nich faktycznie korzystać i jak szybko wnioski docierają do osób, które ich potrzebują.

Koszty licencji szybko rosną. Tableau Creator kosztuje 75 USD/użytkownika/miesiąc. Power BI Pro kosztuje od 10 USD/użytkownika/miesiąc, ale funkcje Premium rosną do ponad 20 USD. Dla 50-osobowego zespołu sama roczna licencja BI może przekroczyć 45 000 USD — nie wliczając kosztów szkolenia, wdrożenia i inżynierii danych.

Czas uczenia się mierzy się w tygodniach, nie godzinach. Zbudowanie pulpitu nawigacyjnego Tableau wymaga zrozumienia koncepcji modelu danych, pól obliczeniowych, wyrażeń LOD oraz autorskiego interfejsu. Power BI wymaga biegłej znajomości języka DAX, Power Query M oraz modelowania relacji danych. Większość użytkowników biznesowych nigdy nie osiąga tej biegłości, więc wysyłają zapytania do zespołu ds. danych i czekają.

Modele danych tworzą wąskie gardła. Zanim ktokolwiek będzie mógł zadać pytanie w tradycyjnym narzędziu BI, musi zbudować model semantyczny, zdefiniować relacje, utworzyć miary i opublikować zbiór danych. Każde nowe pytanie, które wykracza poza istniejący model, wymaga kolejnej rundy inżynierii danych. Ten cykl oznacza, że średni czas od momentu „Mam pytanie” do „Oto odpowiedź” mierzony jest w dniach lub tygodniach.

Tablice rozdzielcze stają się nieaktualne. Statyczne pulpity nawigacyjne odpowiadają na pytania, do których zostały zaprojektowane, ale rzeczywiste pytania biznesowe są dynamiczne. Gdy pojawia się nowa sytuacja – nieoczekiwany wzrost liczby odejść, opóźnienie w łańcuchu dostaw, nagły spadek przychodów – pulpit nawigacyjny albo nie uwzględnia jej, albo wymaga przebudowy. Narzędzia do analizy danych oparte na sztucznej inteligencji rozwiązują ten problem, pozwalając zadać dowolne pytanie, w dowolnym momencie, na podstawie danych na żywo.

Jak działa analiza danych AI z wykorzystaniem strumieni zapytań

Przejście od zera do analizy na żywo wymaga czterech kroków. Bez modelowania danych, bez tworzenia pulpitów nawigacyjnych, bez szkoleń firmowych. Aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje, zapoznaj się z naszym przewodnikiem. Analityka oparta na sztucznej inteligencji.

Krok 1: Zainstaluj agenta. Pobierz i zainstaluj agenta Query Streams na dowolnym komputerze, który ma dostęp do Twoich baz danych — lokalnie, w AWS EC2, na maszynie wirtualnej Azure lub w Google Cloud. Agent nawiązuje połączenia tylko wychodzące, więc nie są wymagane żadne zmiany w zaporze ani portach przychodzących.

Krok 2: Połącz swoje bazy danych. Dodaj źródła danych za pośrednictwem lokalnego interfejsu agenta. Obsługuje Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake, BigQuery, DuckDB oraz łączniki API, takie jak Stripe i HubSpot.

Krok 3: Otwórz Nova AI i zadaj pytanie. Przejdź do Nova z Panel strumieni zapytańWybierz źródło danych i wpisz pytanie prostym językiem. Nova wykorzystuje inteligencję semantyczną do wstępnego wczytania metadanych tabeli i kolumn przed wygenerowaniem jakichkolwiek danych.

Krok 4: Uzyskaj zweryfikowany kod SQL, wyniki na żywo i wykresy. Nova generuje kod SQL specyficzny dla dialektu dla Twojej bazy danych, przepuszcza go przez wielowarstwowy proces walidacji (sprawdzanie składni, walidacja tabel z korekcją rozmytą, walidacja kolumn i sprawdzanie struktury), wykonuje obliczenia na danych na żywo i prezentuje wyniki w postaci automatycznie generowanych wykresów. Zadaj dodatkowe pytania, aby doprecyzować, pogłębić lub zmienić kierunek analizy.

Zobacz to w akcji: analiza danych AI z Nova

Oto jak wygląda typowa rozmowa z Nova AI. Użytkownik biznesowy pyta o trendy przychodów, a Nova znajduje odpowiednie tabele, generuje zweryfikowane zapytanie SQL, uruchamia je i zwraca zarówno dane, jak i automatycznie wygenerowany wykres – wszystko w ramach jednego przebiegu rozmowy.

Nova AI

PostgreSQL — sales_prod

Pokaż mi miesięczne trendy przychodów z ostatnich 12 miesięcy

Znalazłem twój zamówienia oraz elementy zamówienia tabele i wygenerował zapytanie PostgreSQL grupujące przychody według miesięcy. Oto wyniki:

Miesięczny przychód — ostatnie 12 miesięcy Bar

Kwiecień 2025

124 tys. dolarów

Maj 2025

116 tys. dolarów

Czerwiec 2025

141 tys. dolarów

Lipiec 2025

136 tys. dolarów

sierpień 2025

150 tys. dolarów

Wrzesień 2025

145 tys. dolarów

Październik 2025

160 tys. dolarów

Listopad 2025

171 tys. dolarów

Grudzień 2025

201 tys. dolarów

Styczeń 2026

157 tys. dolarów

Luty 2026

165 tys. dolarów

Marzec 2026

181 tys. dolarów

12 miesięcy · Razem 1,85 mln dolarów

Przychody wzrosły o 46% w ujęciu rok do roku — od 124 tys. dolarów w kwietniu 2025 r. do 181 tys. dolarów w marcu 2026 r. Najsilniejszym miesiącem był grudzień, z wynikiem 201 tys. dolarów, co prawdopodobnie było spowodowane zakupami pod koniec roku. Średnia miesięczna sprzedaż w I kw. 2026 r. wyniosła 168 tys. USDw porównaniu do 127 tys. dolarów w drugim kwartale 2025 r.

Trend wzrostowy jest zgodny z jednym spadkiem w maju 2025 r. Chcesz, żebym rozbił to na poszczególne linie produktów lub porównał z tym samym okresem dwa lata temu?

Zadaj firmie Nova dowolne pytanie dotyczące Twoich danych…

Co wyróżnia Nova AI na tle innych narzędzi do analizy AI

Większość narzędzi do analizy danych AI generuje ogólny kod SQL na podstawie opisu — nie mają pojęcia, jak naprawdę nazywają się Twoje tabele lub kolumny. Nova AI różni się tym, że jest połączona z Twoją prawdziwą bazą danych poprzez Inteligencja semantyczna, która profiluje rzeczywiste metadane przed wygenerowaniem czegokolwiek.

Współpracuje z Twoimi istniejącymi narzędziami

Analityka danych oparta na sztucznej inteligencji (AI) nie powinna blokować wyników w innej, zastrzeżonej platformie. Nova AI generuje wyniki do narzędzi, z których Twój zespół już korzysta – Microsoft Excel i Arkusze Google. Po wygenerowaniu zapytania przez Nova, które chcesz zachować, zapisz je jako zapytanie wielokrotnego użytku. Pojawi się ono w dodatku Query Streams do programu Excel i Arkuszy Google obok zapytań utworzonych ręcznie.

Możesz dzielić się zapytaniami z dowolnymi osobami. Zapisz dowolne zapytanie wygenerowane przez sztuczną inteligencję, a następnie udostępnij je członkom zespołu lub partnerom zewnętrznym. Odbiorcy uruchamiają udostępnione zapytanie z poziomu własnego arkusza Excel lub Arkuszy Google, niezależnie dostosowują filtry i pobierają dane na żywo na żądanie — bez konieczności wyświetlania kodu SQL ani danych uwierzytelniających do bazy danych. Strumienie zapytań obsługują równoległe wykonywanie zapytań, dzięki czemu użytkownicy mogą uruchamiać wiele zapisanych zapytań jednocześnie na różnych kartach arkusza kalkulacyjnego, a agent przesyła je strumieniowo jednocześnie.

Automatyzacja wykraczająca poza arkusze kalkulacyjne. Zaplanuj generowane zapytania, aby cyklicznie synchronizować dane z Airtable, Smartsheet, Baserow lub SeaTable. Przekształć wnioski generowane przez sztuczną inteligencję w cykliczny strumień danych bez pisania kodu integracyjnego.

Obsługiwane bazy danych i źródła danych

Nova AI generuje kod SQL poprawny dialektowo dla każdej bazy danych obsługiwanej przez Query Streams. Wdróż wielu agentów W całej infrastrukturze — lokalnej, AWS EC2, maszynach wirtualnych Azure, Google Cloud lub dowolnym środowisku globalnym. Każdy agent utrzymuje się automatycznie dzięki automatycznym aktualizacjom i udostępnia swoje źródła danych w selektorze źródeł danych Nova.

Bazy danych relacyjne: Microsoft SQL Server (T-SQL), PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake i BigQuery.

Bazy danych analitycznych: DuckDB do wydajnej analizy lokalnej i jako silnik magazynujący dane łącznika API.

Łączniki API: Stripe, HubSpot, Shopify, Google Analytics, Google Search Console i ShipStation. Dane API są buforowane lokalnie w DuckDB, więc Nova używa dialektu DuckDB podczas przeszukiwania danych łącznika.

Często zadawane pytania

Rozpocznij korzystanie z analizy danych AI

Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak Nova AI działa w praktyce, zobacz Analityka oparta na sztucznej inteligencji, Tekst do SQL, oraz Język naturalny do SQL.