Seus dados contêm as respostas.
Comece a perguntar.
Análise de banco de dados com inteligência artificial, sem a necessidade de ferramentas de BI. Faça perguntas em linguagem natural, obtenha SQL adequado ao seu dialeto, resultados em tempo real e gráficos gerados automaticamente a partir dos seus dados reais.
Análise de dados com IA: consulte qualquer banco de dados sem uma ferramenta de BI.
A análise de dados com IA utiliza inteligência artificial para analisar bancos de dados, gerar relatórios e revelar insights — sem exigir conhecimento de SQL ou softwares de BI caros como Tableau ou Power BI. Em vez de construir modelos de dados e aprender ferramentas proprietárias, você faz perguntas em linguagem natural e obtém respostas a partir dos seus dados reais. A IA gera SQL validado e adequado ao dialeto local, executa-o em dados reais e apresenta os resultados com gráficos e análises em linguagem natural — tudo em uma única conversa.
Query Streams é uma plataforma segura de integração de banco de dados em tempo real com um mecanismo de análise de IA integrado chamado Nova AI. O Nova se conecta aos seus bancos de dados por meio de um agente local seguro, lê seu esquema real e gera SQL personalizado para o dialeto específico do seu banco de dados — de T-SQL para SQL Server a PL/pgSQL para PostgreSQL. Saiba mais sobre Nova AI e Cadastre-se para obter uma conta gratuita. Para começar a consultar seus dados em linguagem simples.
O problema com as ferramentas de BI tradicionais
Plataformas de Business Intelligence como Tableau, Power BI e Looker transformaram a maneira como as organizações interagem com os dados. Mas também criaram uma nova série de problemas que limitam quem pode realmente usá-las e a rapidez com que as informações chegam às pessoas que precisam delas.
Os custos de licenciamento aumentam rapidamente. O Tableau Creator custa US$ 75 por usuário por mês. O Power BI Pro começa em US$ 10 por usuário por mês, mas o preço sobe para mais de US$ 20 para recursos Premium. Para uma equipe de 50 pessoas, somente o licenciamento anual de BI pode ultrapassar US$ 45.000 — antes dos custos de treinamento, implementação ou engenharia de dados.
A curva de aprendizado é medida em semanas, não em horas. Criar um dashboard no Tableau exige compreender conceitos de modelos de dados, campos calculados, expressões LOD e a interface proprietária. Já o Power BI exige fluência em DAX, Power Query M e modelagem de relacionamentos de dados. A maioria dos usuários de negócios nunca adquire essa proficiência, então enviam solicitações à equipe de dados e aguardam.
Os modelos de dados criam gargalos. Antes que alguém possa fazer uma pergunta em uma ferramenta de BI tradicional, é necessário construir um modelo semântico, definir relacionamentos, criar métricas e publicar o conjunto de dados. Cada nova pergunta que não se encaixa no modelo existente exige uma nova rodada de engenharia de dados. Esse ciclo significa que o tempo médio entre "Tenho uma pergunta" e "Aqui está a resposta" é medido em dias ou semanas.
Os painéis de controle ficam desatualizados. Painéis estáticos respondem às perguntas para as quais foram projetados, mas as perguntas reais de negócios são dinâmicas. Quando surge uma nova situação — um aumento inesperado na taxa de cancelamento de assinaturas, um atraso na cadeia de suprimentos, uma queda repentina na receita — o painel ou não a abrange ou precisa ser reconstruído. As ferramentas de análise de dados com IA resolvem isso, permitindo que você faça qualquer pergunta, a qualquer momento, com base em dados em tempo real.
BI tradicional versus análise de dados com IA
Como a análise de dados com IA funciona com fluxos de consultas
Para começar do zero e obter análises em tempo real, são necessários quatro passos. Sem modelagem de dados, sem criação de dashboards, sem treinamento proprietário. Para um passo a passo mais detalhado, consulte nosso guia sobre análises baseadas em IA.
Passo 1: Instale o Agente. Baixe e instale o Agente do Query Streams em qualquer máquina que possa acessar seus bancos de dados — localmente, no AWS EC2, em uma VM do Azure ou no Google Cloud. O Agente faz conexões somente de saída, portanto, não são necessárias alterações no firewall nem portas de entrada.
Etapa 2: Conecte seus bancos de dados. Adicione suas fontes de dados através da interface local do Agente. Compatível com Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake, BigQuery, DuckDB e conectores de API como Stripe e HubSpot.
Passo 3: Abra o Nova AI e faça uma pergunta. Acesse o Nova a partir do seu Painel de controle de fluxos de consultaSelecione uma fonte de dados e digite sua pergunta em linguagem natural. O Nova usa Inteligência Semântica para pré-carregar os metadados da sua tabela e coluna antes de gerar qualquer coisa.
Etapa 4: Obtenha SQL validado, resultados em tempo real e gráficos. O Nova gera SQL específico para o dialeto do seu banco de dados, executa-o em um pipeline de validação de várias camadas (verificação de sintaxe, validação de tabela com correção aproximada, validação de coluna e verificações estruturais), executa-o em dados reais e apresenta os resultados com gráficos gerados automaticamente. Faça perguntas de acompanhamento para refinar, detalhar ou pivotar a análise.
Veja em ação: Análise de dados com IA usando Nova
Eis como é uma conversa típica com a IA Nova. Um usuário de negócios pergunta sobre tendências de receita, e a Nova encontra as tabelas corretas, gera SQL validado, executa-o e retorna tanto os dados quanto um gráfico gerado automaticamente — tudo em um único fluxo de conversa.
pedidos e itens_do_pedido tabelas e gerou uma consulta PostgreSQL agrupando a receita por mês. Aqui estão os resultados:A tendência de alta é consistente com uma queda em maio de 2025. Gostaria que eu detalhasse isso por linha de produto ou comparasse com o mesmo período de dois anos atrás?
O que diferencia a Nova AI de outras ferramentas de análise de IA?
A maioria das ferramentas de análise de dados com IA gera SQL genérico a partir de uma descrição — elas não têm ideia de quais são os nomes reais das suas tabelas ou colunas. O Nova AI é diferente porque está conectado ao seu banco de dados real através de Inteligência Semântica, que analisa seus metadados reais antes de gerar qualquer coisa.
Consciente do esquema
O Nova pré-carrega os nomes reais das suas tabelas, colunas, tipos de dados e relacionamentos por meio de Inteligência Semântica antes de gerar uma única linha de SQL. Sem adivinhações, sem nomes de colunas aleatórios.
Dialeto correto
Um mecanismo de dialeto SQL dedicado com 9 dialetos de produção. T-SQL para SQL Server, PL/pgSQL para PostgreSQL, sintaxe MySQL para MySQL — cada consulta é gerada no dialeto correto para o seu banco de dados.
Validação em múltiplas camadas
Cada consulta passa por um pipeline de validação: verificação de sintaxe específica do dialeto, verificação do nome da tabela, validação do nome da coluna com correção aproximada e verificações estruturais antes da execução em tempo real.
Conversacional
Perguntas de acompanhamento refinam a análise. Pergunte “desmembre isso por região” ou “mostre isso como um gráfico de linhas” e o Nova se ajusta sem precisar recomeçar do zero. O contexto completo da conversa é mantido.
Funciona com suas ferramentas existentes.
A análise de dados com IA não deve confinar seus resultados a uma plataforma proprietária. O Nova AI gera resultados para as ferramentas que sua equipe já utiliza — Microsoft Excel e Planilhas Google. Depois que o Nova gerar uma consulta que você deseja manter, salve-a como uma consulta reutilizável. Ela aparecerá no suplemento Query Streams para Excel e no suplemento para Planilhas Google, juntamente com as consultas criadas manualmente.
Compartilhe suas dúvidas com qualquer pessoa. Salve qualquer consulta gerada por IA e compartilhe-a com colegas de equipe ou parceiros externos. Os destinatários executam a consulta compartilhada em suas próprias planilhas do Excel ou do Google, ajustam os filtros de forma independente e obtêm dados em tempo real sob demanda — sem ver seu código SQL ou credenciais de banco de dados. O Query Streams oferece suporte à execução paralela de consultas, permitindo que os usuários executem várias consultas salvas simultaneamente em diferentes guias de planilha, com o Agent transmitindo cada uma delas ao mesmo tempo.
Automatize além das planilhas. Agende consultas geradas por IA para sincronizar dados com o Airtable, Smartsheet, Baserow ou SeaTable de forma recorrente. Transforme insights gerados por IA em um fluxo de dados recorrente sem precisar escrever código de integração.
Bancos de dados e fontes de dados suportados
A Nova AI gera SQL com correção de dialeto para todos os bancos de dados compatíveis com o Query Streams. Implante. múltiplos agentes em toda a sua infraestrutura — local, AWS EC2, VMs do Azure, Google Cloud ou qualquer ambiente global. Cada agente se automantém com atualizações automáticas e disponibiliza suas fontes de dados no seletor de fontes de dados do Nova.
Bancos de dados relacionais: Microsoft SQL Server (T-SQL), PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake e BigQuery.
Bases de dados analíticas: DuckDB para análises locais de alto desempenho e como mecanismo de armazenamento para dados de conectores de API.
Conectores de API: Stripe, HubSpot, Shopify, Google Analytics, Google Search Console e ShipStation. Os dados da API são armazenados em cache localmente no DuckDB, portanto, o Nova usa o dialeto DuckDB ao consultar os dados do conector.
Perguntas frequentes
O que é análise de dados com IA? +
Preciso saber SQL para usar análise de dados com IA? +
Como isso se compara ao Tableau ou ao Power BI? +
Quais bancos de dados ele suporta? +
Meus dados são seguros? +
Qual o custo da análise de dados com IA? +
Posso compartilhar relatórios gerados por IA com minha equipe? +
Comece a usar a análise de dados com IA.
Pronto para consultar seu banco de dados sem uma ferramenta de BI?
Cadastre-se, conecte seu banco de dados e faça sua primeira pergunta para a Nova. Não é necessário conhecimento de SQL — basta perguntar em linguagem simples e obter resultados validados a partir de seus dados reais em segundos.
Para mais informações sobre como a IA Nova funciona internamente, consulte Análises baseadas em IA, Texto para SQL, e Linguagem natural para SQL.
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