Natural language → SQL (self-serve analytics)

Business-пользователь задаёт вопрос на английском → система пишет SQL с schema awareness, выполняет, возвращает результат + объяснение.

Ожидаемый эффект

↓ 20 hours_per_monthanalyst_time_saved

Сложность

Неделя (1-5 дней)

Инструмент

Vertical SaaS

ROI

Экономия времени

Индустрии

E-commerce, SaaS / Tech, Другое / Универсально

Интеграции

Data warehouse / BI

Patterns

Поиск / RAG Q&A, Генерация контента (черновики)

NL query → RAG поверх schema docs + sample queries → LLM SQL gen → validation → execute → format answer.

Запишем на бесплатный аудит — покажем, как это будет работать именно у вас.

По данным дашборда пишет prose-объяснение: что изменилось, почему, на что смотреть. Готовый executive summary.

Executive reporting: с недель до дней. 40-60% времени на PowerPoint commentary автоматизируется.

Любой сотрудник задаёт вопрос про данные («сколько MRR в Q3?», «какие клиенты уходят?») → получает ответ с таблицей/графиком.

Непрерывно следит за revenue, conversion, churn, traffic. При отклонениях пишет narrative с probable cause и sends stakeholder.

Негативные тренды всплывают в день появления, а не после monthly review.

Проверяет pipeline-output на breaking changes schema, аномально nulls, distribution drift. Alerts before stakeholders видят broken dashboard.

Поломки ловятся до того, как стейкхолдер откроет сломанный дашборд.