Zapytaj, przeanalizuj i wizualizuj.
Platforma BI nie jest wymagana.
Uruchamiaj analizy baz danych z poziomu narzędzi, których już używasz. Zadawaj pytania prostym językiem, otrzymuj poprawne w dialekcie zapytania SQL, wyniki na żywo i automatycznie generowane wykresy — bezpośrednio w Excelu i Arkuszach Google.
Zapytaj Nova, uzyskaj SQL + wykresy
Poznaj Nova
Jeden klucz na partnera. Nie udostępniamy żadnych danych uwierzytelniających.
Zbuduj API
+więcej
Zaplanowana synchronizacja z ponad 6 platformami
Eksploruj
+więcej
Zapytania do interfejsów API za pomocą SQL, bez kodu
Eksploruj
+więcej
Claude, Cursor, ChatGPT i Grok komunikują się z Twoimi danymi
Połącz AIQuery Streams to bezpieczna platforma integracji baz danych w czasie rzeczywistym, która zmienia dowolną bazę danych w silnik analityczny — bez konieczności korzystania z osobnego narzędzia BI. Połącz swoje bazy danych za pomocą lekkiego agenta sieciowego, a następnie przeszukuj, analizuj i wizualizuj dane za pomocą Nova AI, wbudowanego dodatku do programu Excel lub dodatku do Arkuszy Google. Bez potoków ETL, magazynów danych i licencji BI na stanowisko. Więcej informacji można znaleźć na stronie QueryStreams.com. oraz zarejestruj się za darmo aby rozpocząć analizę bazy danych w ciągu kilku minut.
Czym jest analityka baz danych?
Analityka baz danych to praktyka polegająca na wyszukiwaniu, analizowaniu i wizualizacji danych przechowywanych w relacyjnych bazach danych w celu wyciągania wniosków biznesowych. Obejmuje ona wszystko, od doraźnych zapytań SQL i zaplanowanych raportów, po pulpity nawigacyjne w czasie rzeczywistym i modelowanie predykcyjne. Termin ten obejmuje zarówno techniczną czynność uruchamiania SQL w bazie danych, jak i szerszy proces przekształcania surowych danych w decyzje.
Większość organizacji przechowuje swoje krytyczne dane w bazach danych – rekordy sprzedaży w Microsoft SQL Server, dane klientów w PostgreSQL, zapasy w MySQL, transakcje finansowe w Oracle. Wyzwaniem nigdy nie są same dane. Wyzwaniem jest udostępnienie tych danych osobom, które ich potrzebują, w formacie, z którego faktycznie mogą korzystać. Właśnie ta luka między „danymi w bazie danych” a „wglądem na czyjś ekran” to obszar, w którym działają narzędzia do analizy baz danych.
Typowe podejścia do analizy baz danych
Organizacje zazwyczaj stosują jedną lub więcej z tych strategii analizy danych w swoich bazach danych. Każda z nich wiąże się z kompromisami w zakresie kosztów, złożoności i tego, kto może z niej faktycznie korzystać.
Platformy BI
Tableau, Power BI, Looker — potężne, ale drogie. Licencjonowanie na użytkownika (10–75 USD/użytkownika/miesiąc), intensywna nauka obsługi i dedykowane zespoły ds. danych wymagane do budowania modeli.
Klienci SQL
SSMS, pgAdmin, DBeaver — bezpośredni dostęp do bazy danych dla użytkowników technicznych. Szybki w przypadku zapytań ad hoc, ale bez wizualizacji, udostępniania i wymaganej biegłości w posługiwaniu się językiem SQL.
Rurociągi ETL
Przepływy pracy „ekstrakcja-przekształcenie-ładowanie” przenoszą dane do magazynów lub jezior. Niezawodne na dużą skalę, ale wiążą się z opóźnieniami, nakładem pracy inżynieryjnej i koniecznością ciągłej konserwacji.
Eksport arkuszy kalkulacyjnych
Najpopularniejsze podejście: eksport plików CSV, kopiowanie i wklejanie do Excela. Proste, ale szybko nieaktualne, ręczne, podatne na błędy i niemożliwe do zsynchronizowania z danymi na żywo.
ODBC / Natywne złącza
Power Query, sterowniki ODBC, złącza bezpośrednie. Wymagaj od działu IT instalacji i konfiguracji sterowników, zarządzania uprawnieniami na każdej stacji roboczej oraz rozwiązywania problemów z łącznością.
Kod niestandardowy / Skrypty
Skrypty Pythona, notatniki R, Apps Script. Elastyczne, ale wymagające wiedzy programistycznej, ulegające awarii w przypadku zmiany schematów i trudne do udostępnienia użytkownikom bez wiedzy technicznej.
Każde z tych podejść działa w izolacji, ale żadne z nich nie rozwiązuje w pełni problemu: dostarczania analiz z baz danych na żywo do każdego interesariusza – technicznego czy nie – bez ogromnych inwestycji w infrastrukturę. Właśnie w tę lukę wpisuje się Query Streams.
Ukryty koszt tradycyjnego stosu analitycznego
Rzeczywisty koszt analityki baz danych rzadko stanowi sama licencja na oprogramowanie. Jest to całkowity koszt posiadania: licencjonowania, infrastruktury, szkoleń, bieżącej konserwacji oraz koszt alternatywny powolnego dostępu do danych. Oto, ile typowy zespół średniej wielkości wydaje na wdrożenie tradycyjnego zestawu narzędzi analitycznych.
| Kategoria kosztów | Tradycyjny stos BI | Strumienie zapytań |
|---|---|---|
| Licencjonowanie oprogramowania | 10–75 USD/użytkownika/miesiąc (25 użytkowników = 3 tys.–22 tys. USD/rok) | Stała cena za plan, dostępny bezpłatny poziom |
| Magazyn danych | 500–5000 USD/miesiąc (Snowflake, BigQuery, Redshift) | Nie jest wymagane — zapytania są uruchamiane na danych na żywo |
| Narzędzia ETL | 300–2000 USD/miesiąc (Fivetran, Stitch, dbt Cloud) | Nie wymagane — bezpośrednie połączenie z bazą danych |
| Szkolenie | 2–6 tygodni na użytkownika w przypadku Tableau/Power BI | Minuty — wykorzystuje już znane użytkownikom Excela/Arkuszy |
| Koszty ogólne IT | Instalacja sterowników, zarządzanie uprawnieniami, konfiguracja sieci VPN | Instalacja jednego agenta, tylko wychodząca, bez VPN |
| Czas na pierwszy wgląd | Dni do tygodni (budowa modelu + pulpitu nawigacyjnego) | Minuty (instalacja agenta, połączenie, zapytanie) |
| Szacowany roczny całkowity koszt posiadania (25 użytkowników) | 15 000–80 000+ dolarów | Poniżej 2000 dolarów |
Te liczby są ostrożne. Wiele przedsiębiorstw wydaje sześciocyfrową kwotę rocznie na narzędzia BI, zanim jakikolwiek użytkownik biznesowy uruchomi zapytanie. Nakłady pracy się potęgują: każda zmiana schematu wymaga aktualizacji modelu, każde nowe źródło danych wymaga konfiguracji ETL, a każdy nowo zatrudniony pracownik potrzebuje szkolenia z zakresu obsługi zastrzeżonej platformy.
W jaki sposób strumienie zapytań upraszczają analizę baz danych
Query Streams łączy tradycyjny stos analityczny w jedną platformę. Zainstaluj lekkiego agenta na dowolnym komputerze z dostępem do bazy danych, połącz źródła danych i rozpocznij tworzenie zapytań — z poziomu Excela, Arkuszy Google lub portalu internetowego. Nie ma potrzeby udostępniania magazynu danych, budowania potoku ETL ani licencjonowania narzędzi BI.
Zainstaluj agenta
Pobierać i zainstaluj w systemach Windows, Linux (DEB + tar.gz) lub macOS (Intel + Apple Silicon). Połączenia tylko wychodzące — bez konieczności zmiany zapory sieciowej.
Połącz źródła danych
Dodaj SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Access, Oracle, Snowflake, BigQuery, DuckDB lub łączniki API, takie jak Stripe i HubSpot.
Zapytanie z dowolnego miejsca
Pisz SQL w portalu internetowym, korzystaj z dodatku do Excela lub Arkuszy Google albo pytaj Nova AI prostym językiem. Wyniki są przesyłane strumieniowo na żywo.
Analizuj i udostępniaj
Zapisuj zapytania, stosuj interaktywne filtry, automatycznie generuj wykresy i udostępniaj je członkom zespołu — bez ujawniania kodu SQL ani poświadczeń.
Wdrażaj wiele agentów w całej infrastrukturze — na serwerach lokalnych, w AWS EC2, na maszynach wirtualnych Azure, w Google Cloud lub w dowolnym środowisku globalnym. Każdy agent jest automatycznie aktualizowany i prezentuje swoje źródła danych w postaci ujednoliconej listy rozwijanej. Użytkownicy wybierają dostępne źródła danych bez konieczności znajomości agenta lub lokalizacji, w której się znajdują. Aby uzyskać optymalną wydajność, wdrażaj agenty w tej samej sieci lub regionie, w którym znajdują się ich bazy danych.
Nova AI: Analityka baz danych konwersacyjnych
Nova AI to wbudowany silnik analityczny, który zamienia analizę bazy danych w konwersację. Wpisz pytanie prostym językiem angielskim, a Nova wygeneruje zweryfikowany, poprawny dialektowo kod SQL dla Twojego schematu, uruchomi go na rzeczywistych danych i przedstawi wyniki za pomocą automatycznie generowanych wykresów i analizy języka naturalnego. Szczegółowy opis znajdziesz w naszym przewodniku. Analiza danych BI i AI.
zamówienia oraz produkty tabele z użyciem składni PostgreSQL. Oto Twój miesięczny przychód według kategorii produktów przez ostatnie 12 miesięcy:Nova obsługuje sześć typów wykresów — liniowy, słupkowy, kołowy, punktowy, warstwowy i poziomy — i generuje je automatycznie podczas wizualizacji danych. Wykresy są interaktywne w portalu internetowym i można je eksportować wraz z wynikami zapytań. Sztuczna inteligencja wykorzystuje Schema Intelligence do odczytywania rzeczywistych struktur tabel, typów kolumn i relacji przed wygenerowaniem kodu SQL, dzięki czemu każde zapytanie jest oparte na rzeczywistym schemacie, a nie na domysłach.
Inteligencja schematów: Twoja baza danych jest już zmapowana
Jednym z najczęstszych problemów w analityce baz danych jest zrozumienie schematu. Jakie tabele istnieją? Jakie są nazwy i typy kolumn? Jak są one ze sobą powiązane? Schema Intelligence rozwiązuje to automatycznie.
Po połączeniu bazy danych za pośrednictwem agenta Query Streams, Schema Intelligence odczytuje definicje tabel, typy kolumn, relacje kluczy obcych i indeksy. Te metadane są wykorzystywane przez Nova AI do generowania dokładnych zapytań SQL. Panel bazy danych aby zapewnić wizualną mapę Twoich danych. Bez ręcznej konfiguracji i konieczności utrzymywania słowników danych — system odczytuje schemat bezpośrednio z bazy danych.
SZCZYT dla serwera SQL Server, LIMIT dla PostgreSQL, NUMER RZĘDU dla Oracle i tak dalej.
Dialect Engine: jedna platforma, każda baza danych
Większość narzędzi analitycznych traktuje SQL jako jeden język. Tak nie jest. Microsoft SQL Server używa języka T-SQL z SZCZYT, POBIERZ DATĘ()i cudzysłowu w nawiasach kwadratowych. PostgreSQL używa LIMIT, TERAZ()i wyceniane w dolarach. Oracle wymaga NUMER RZĘDU oraz NVL().MySQL ma JEŻELI NULL() i cudzysłów z odwrotnym apostrofem. Płatek śniegu ma SPŁASZCZYĆ() i własne funkcje daty. BigQuery używa znaków odwrotnego apostrofu w nazwach tabel i SAFE_DIVIDE().
Query Streams zawiera dedykowany silnik dialektów z dialektami produkcyjnymi dla każdej obsługiwanej bazy danych. Gdy Nova AI generuje zapytanie, silnik dialektów zapewnia poprawność składni dla docelowej bazy danych — a nie generyczny kod SQL, który może działać na jednym silniku, a nie działać na innym. Dla zespołów analityków SQL pracujących z wieloma silnikami baz danych oznacza to, że jedno narzędzie obsługuje wszystko.
| Baza danych | Dialekt | Kluczowe różnice składniowe |
|---|---|---|
| SQL Server | T-SQL | SZCZYT, POBIERZ DATĘ(), [nawiasy], ISNULL() |
| PostgreSQL | PL/pgSQL | LIMIT, TERAZ(), „podwójne cudzysłowy”, ŁĄCZYĆ() |
| MySQL / MariaDB | MySQL | LIMIT, TERAZ(), `odwrotne apostrofy`, JEŻELI NULL() |
| Oracle | PL/SQL | NUMER RZĘDU, SYSDATE, NVL(), POBIERZ PIERWSZE |
| Płatek śniegu | Płatek śniegu SQL | SPŁASZCZYĆ(), WARIANT, BIEŻĄCY_ZNACZNIK_CZASU() |
| BigQuery | GoogleSQL | `projekt.zestaw_danych.tabela`, SAFE_DIVIDE(), STRUKTURA |
| SQLite | SQLite | LIMIT, data/godzina('teraz'), dynamiczne typowanie |
| DuckDB | DuckDB SQL | LIMIT, AKTUALNY_ZNACZNIK_CZASOWY, analityka kolumnowa |
Wykresy i wizualizacje bez oddzielnego narzędzia
Tradycyjna analityka baz danych często polega na uruchomieniu zapytania w jednym narzędziu, wyeksportowaniu wyników, zaimportowaniu ich do innego narzędzia, a następnie utworzeniu wykresu. Query Streams całkowicie eliminuje te pośrednie kroki.
Nova AI automatycznie generuje wykresy, gdy dane nadają się do wizualizacji. Zapytaj „pokaż mi miesięczne trendy sprzedaży”, a otrzymasz zarówno dane, jak i wykres liniowy. Zapytaj „jaki procent przychodów pochodzi z każdego regionu”, a otrzymasz wykres kołowy. Obsługiwanych jest sześć typów wykresów: liniowy, słupkowy, kołowy, punktowy, warstwowy i poziomy. Wykresy są renderowane bezpośrednio w portalu internetowym wraz z wynikami zapytania. Użytkownicy preferujący Excela lub Arkusze Google mogą przesyłać wyniki zapytania bezpośrednio do arkusza kalkulacyjnego, gdzie mogą przejąć kontrolę nad nimi natywne narzędzia do tworzenia wykresów.
Ten przepływ pracy — zadaj pytanie, uzyskaj dane, zobacz wykres, dopracuj — to jest to, co sprawia, że konwersacyjny BI Praktyczne. Nie ma potrzeby wcześniejszego tworzenia pulpitu nawigacyjnego. Każde pytanie jest wizualizowane na żądanie.
Analityka SQL w Excelu i Arkuszach Google
Dla wielu zespołów ostatecznym miejscem docelowym analityki baz danych jest arkusz kalkulacyjny. Excel i Arkusze Google to miejsca, w których przechowywane są modele finansowe, tworzone są tabele przestawne i formatowane są raporty dla interesariuszy. Query Streams sprawia, że arkusz kalkulacyjny staje się warstwą analityczną – a nie tylko miejscem docelowym wyników.
Ten Dodatek do programu Excel oraz dodatku Google Sheets Połącz się bezpośrednio z bazami danych za pośrednictwem agenta. Napisz zapytanie SQL lub wybierz zapisane zapytanie, zastosuj filtry interaktywne (oba jawne). @variables i automatycznie wykrywane wartości statyczne), a wyniki są przesyłane strumieniowo na żywo do arkusza kalkulacyjnego. Równoległe wykonywanie zapytań pozwala na jednoczesne uruchomienie wielu zapytań — pięć zapytań na pięciu różnych kartach arkusza kalkulacyjnego, przesyłanych strumieniowo jednocześnie, niezależnie od rozmiaru wyników.
Udostępniaj zapytania członkom zespołu lub partnerom zewnętrznym. Uruchamiaj współdzielone zapytania z własnego arkusza Excel lub Arkuszy Google z niezależnym wyborem filtrów — bez wglądu w kod SQL ani dane uwierzytelniające bazy danych. Ta możliwość udostępniania interaktywnych możliwości uruchamiania zapytania bez ujawniania logiki, której brakuje w większości narzędzi analitycznych.
Automatyzacja i zaplanowana analityka
Nie wszystkie analizy baz danych są realizowane na żądanie. Niektóre raporty muszą być generowane według harmonogramu – dzienne podsumowania sprzedaży, cotygodniowe raporty zapasów, miesięczne zamknięcia finansowe. Query Streams obsługuje automatyczna synchronizacja na sześć platform: Airtable, Smartsheet, Baserow, SeaTable i inne. Zdefiniuj zapytanie, ustaw harmonogram, a wyniki zostaną dostarczone automatycznie, bez konieczności ręcznej interwencji.
W przypadku zespołów korzystających z danych API wraz z analizą bazy danych API do SQL Funkcja ta wypełnia tę lukę. Łączniki API dla Stripe, HubSpot, Shopify, Google Analytics, Google Search Console i iTick pobierają dane do lokalnej pamięci masowej DuckDB, gdzie można je przeszukiwać za pomocą standardowego SQL — łącząc dane API z danymi z bazy danych w jednym zapytaniu.
Dla kogo to jest?
Rozwiązanie Query Streams zostało zaprojektowane dla zespołów i osób indywidualnych, które potrzebują analizy baz danych bez konieczności korzystania z pełnego stosu BI. Poniższe profile zapewniają największe korzyści z platformy.
Małe i średnie przedsiębiorstwa
Zespoły, które potrzebują analiz z SQL Server, PostgreSQL lub MySQL, ale nie mogą uzasadnić wydatków na licencje BI w wysokości ponad 15 tys. dolarów rocznie. Query Streams zapewnia każdemu członkowi zespołu dostęp do danych na żywo za pośrednictwem Excela i Arkuszy.
Analitycy danych
Analitycy, którzy codziennie piszą w SQL i chcą mieć szybszy dostęp do danych bez czekania, aż dział IT skonfiguruje sterowniki ODBC lub stworzy pulpity BI, Nova AI przyspiesza analizę eksploracyjną.
Zespoły operacyjne i finansowe
Użytkownicy bez wiedzy technicznej, którzy potrzebują danych na żywo w arkuszach kalkulacyjnych do raportowania, budżetowania i prognozowania. Nova AI pozwala im na wykonywanie zapytań do baz danych w prostym języku angielskim bez konieczności nauki SQL.
Zespoły IT zarządzające dostępem do danych
Administratorzy IT chcący zapewnić bezpieczny dostęp do baz danych bez konieczności instalowania sterowników na każdej stacji roboczej, otwierania portów przychodzących lub konfigurowania tuneli VPN dla każdego użytkownika.
Kto powinien szukać gdzie indziej
Uczciwe pozycjonowanie ma znaczenie. Query Streams nie jest odpowiednim rozwiązaniem dla każdego zastosowania analityki baz danych. Oto sytuacje, w których inne narzędzia mogą okazać się lepsze.
Analiza strumieniowania w czasie rzeczywistym. Jeśli Twój przypadek użycia wymaga przetwarzania zdarzeń w czasie poniżej sekundy dla milionów wierszy na sekundę — analizy strumienia kliknięć, danych z czujników IoT, wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym — potrzebujesz platformy streamingowej, takiej jak Apache Kafka z ksqlDB lub Apache Flink. Query Streams generuje zapytania o dane na żywo na żądanie, ale nie jest silnikiem streamingowym.
Zaawansowane modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe. Jeśli Twoim głównym procesem pracy jest budowanie modeli uczenia maszynowego, przeprowadzanie regresji lub trenowanie sieci neuronowych, lepiej sprawdzą się narzędzia takie jak Jupyter Notebooks, Databricks czy Google Vertex AI. Query Streams doskonale sprawdza się w analityce i wizualizacji opartej na SQL, a nie w trenowaniu modeli.
Przechowywanie danych na ogromną skalę. Jeśli zarządzasz już magazynem danych o skali petabajtów z wykorzystaniem dbt, Airflow i dojrzałego zespołu ds. danych, Query Streams uzupełnia Twój stos jako narzędzie do dostarczania danych na ostatnim etapie — ale nie zastępuje magazynu danych.
Obsługiwane bazy danych i łączniki
Query Streams łączy się natywnie z ponad 10 silnikami baz danych i rozszerza się na źródła danych API poprzez API Bridge. Wdrażaj agenty w całej infrastrukturze globalnej, a każde źródło danych będzie widoczne jako pojedyncza lista rozwijana w kreatorze zapytań.
Obsługiwane są bazy danych hostowane w chmurze na platformach AWS RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL i Amazon Redshift — pod warunkiem, że agent może nawiązać połączenie wychodzące z punktem końcowym bazy danych. Nie są wymagane reguły zapory dla ruchu przychodzącego ani VPN. Agent obsługuje całą łączność z Twojej infrastruktury.
Strumienie zapytań kontra tradycyjna analityka: porównanie obok siebie
Poniżej przedstawiono porównanie Query Streams z tradycyjnym zestawem narzędzi analitycznych skoncentrowanych na BI w wymiarach, które mają największe znaczenie dla zespołów oceniających narzędzia do analizy baz danych.
- Zainstaluj agenta w kilka minut i natychmiast połącz bazy danych
- Zadawaj pytania prostym językiem za pośrednictwem Nova AI
- Wyniki przesyłane są bezpośrednio do programów Excel i Arkusze Google
- Stała cena za plan — brak opłat za użytkownika
- Nie jest wymagane żadne magazynowanie danych, ETL ani modelowanie danych
- Udostępnianie zapytań bez ujawniania kodu SQL lub poświadczeń
- Tygodnie konfiguracji: model danych, warstwa semantyczna, projekt pulpitu nawigacyjnego
- Wymaga języka DAX, wyrażeń LOD lub zastrzeżonych języków zapytań
- Wyniki zablokowane w zastrzeżonych panelach, wymagany eksport
- Licencja 10–75 USD za użytkownika miesięcznie
- W przypadku większości przepływów pracy wymagane jest magazyn danych + proces ETL
- Udostępnianie wymaga dostępu do pulpitu nawigacyjnego i dodatkowych licencji użytkownika
Wprowadzenie: od zera do analizy w kilka minut
Rozpoczęcie korzystania z analityki baz danych za pomocą strumieni zapytań zajmuje mniej czasu niż konfiguracja sterownika ODBC. Oto pełny przebieg pracy.
Krok 1: Załóż bezpłatne konto. Zarejestruj się na my.querystreams.com — karta kredytowa nie jest wymagana. Bezpłatny poziom obejmuje łączność z bazą danych oraz dodatki do programów Excel i Arkusze Google.
Krok 2: Zainstaluj agenta. Pobierz agenta dla systemów Windows, Linux (DEB lub tar.gz) lub macOS (Intel lub Apple Silicon). Instalacja zajmuje mniej niż dwie minuty. Agent nawiązuje połączenia tylko wychodzące — bez zmian w zaporze sieciowej, portach przychodzących i konfiguracji VPN.
Krok 3: Dodaj swoje bazy danych. Otwórz lokalny interfejs internetowy agenta i dodaj źródła danych. Obsługuje Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake, BigQuery i DuckDB. Konektory API dla Stripe, HubSpot, Shopify i innych są tutaj również konfigurowane.
Krok 4: Rozpocznij zapytanie. Otwórz portal internetowy i napisz kod SQL, skorzystaj z dodatku do Excela lub Arkuszy Google albo otwórz Nova AI i zadaj pierwsze pytanie prostym językiem. Wyniki są przesyłane strumieniowo z bazy danych, a Nova automatycznie generuje wykresy, gdy dane umożliwiają wizualizację.
Krok 5: Zapisz i udostępnij. Zapisz zapytania za pomocą filtrów interaktywnych (jawnych) @variables lub automatycznie wykrywane wartości statyczne z klauzul WHERE). Udostępniaj zapytania członkom zespołu lub partnerom zewnętrznym — uruchamiają je niezależnie, we własnym arkuszu kalkulacyjnym, z własnymi ustawieniami filtrów, bez wglądu w kod SQL ani dane uwierzytelniające.
Często zadawane pytania
Czym jest analiza baz danych? +
Czy potrzebuję narzędzia BI, takiego jak Tableau lub Power BI, do analizy baz danych? +
Jakie bazy danych obsługuje Query Streams na potrzeby analiz? +
W jaki sposób Nova AI generuje kod SQL z prostego języka angielskiego? +
Czy dane w mojej bazie danych są bezpieczne dzięki Query Streams? +
Czy mogę uruchomić analizę bazy danych z poziomu programu Excel lub Arkuszy Google? +
Ile kosztuje analiza bazy danych za pomocą Query Streams? +
Czy mogę udostępniać wyniki analiz bez ujawniania kodu SQL? +
Jakie typy wykresów obsługuje Nova AI? +
Czym to się różni od ODBC lub Power Query? +
Rozpocznij analizę baz danych
Rozpocznij analizę swojej bazy danych w kilka minut
Zarejestruj się, zainstaluj agenta, połącz się z bazą danych i zadaj pierwsze pytanie. Nie jest wymagana licencja BI, magazyn danych ani znajomość SQL. Dostępna jest bezpłatna wersja.
Powiązane przewodniki: Analityka danych BI i AI | Tekst do SQL | Konwersacyjne BI | Panel bazy danych | Bazy danych w Excel | Bazy danych w Arkuszach Google | Automatyzacja i integracja | API do SQL
Kategoria: Artykuły
Tagi: analiza baz danych, analiza SQL, analiza baz danych, alternatywa BI, Nova AI, baza danych Excel, baza danych Arkuszy Google, raportowanie SQL, wizualizacja danych, inteligencja schematów
Metaopis: Analityka baz danych bez narzędzia BI. Twórz zapytania, analizuj i wizualizuj dane na żywo dzięki Nova AI.
English 
Spanish 
German 
French 
Portuguese 
Japanese 
Korean 
Chinese 
Italian 
Dutch 
Indonesian 
Polish