Querio é uma plataforma de BI nativa de IA criada para eliminar o gargalo entre perguntas de negócios e respostas de dados confiáveis. Em vez de esperar por tickets ou lutar com ferramentas de dashboard tradicionais, os usuários fazem perguntas em inglês simples e obtêm insights instantâneos e explicáveis; com a opção de detalhar, refinar filtros ou editar o SQL/Python subjacente a qualquer momento. Por trás dos bastidores, Querio se conecta diretamente a data warehouses e bancos de dados modernos (como Snowflake, BigQuery e Postgres), de modo que cada consulta é executada em dados ao vivo e governados — sem duplicação extra de dados ou armazenamento proprietário. Uma camada de contexto permite que as equipes de dados definam junções, métricas e terminologia de negócios uma vez, e os agentes de IA do Querio reutilizam esse conhecimento para cada consulta, mantendo as respostas consistentes em toda a organização. Para usuários de negócios, Querio parece um analista conversacional: faça uma pergunta, siga com "divida isso por região" ou "mostre o ano passado em vez disso", e veja os visuais atualizarem enquanto o contexto é preservado. Para equipes técnicas, é um espaço de trabalho totalmente transparente onde o SQL e Python gerados são visíveis, editáveis e versionados; ideal para análises mais profundas e validação. querio.ai. Querio também alimenta experiências de análises incorporadas, permitindo que equipes de produto e plataforma entreguem relatórios impulsionados por IA diretamente dentro de suas próprias aplicações. Tokens de tema e APIs ajudam a combinar com seu sistema de design para que as análises voltadas para o cliente pareçam e se sintam nativas. querio.ai Segurança e governança são de primeira classe: Querio é auditado SOC 2 Tipo II, usa conexões de banco de dados somente leitura com credenciais criptografadas, oferece controle de acesso granular e nunca usa seus dados ou consultas para treinar modelos externos. Principais Funcionalidades Consultas em linguagem natural e análises conversacionais: Faça perguntas em linguagem cotidiana, refine com seguimentos e aprofunde-se nos detalhes sem escrever SQL — o agente de IA lida com a tradução e o contexto. Cadernos agenticos (codificação opcional): Trabalhe em cadernos agenticos onde prompts, SQL/Python gerados, gráficos e saídas narrativas vivem juntos. Usuários de negócios permanecem no modo de prompt; usuários técnicos podem entrar no código para ajustes finos. Explore - insights instantâneos em dados ao vivo: O espaço de trabalho Explore permite que você comece a partir de um prompt, itere livremente, aprofunde-se quantas vezes precisar e ajuste filtros ou visualizações em tempo real. Dashboards e quadros assistidos por IA: Gere automaticamente gráficos e tabelas a partir de perguntas, depois organize-os em dashboards e quadros para acompanhar KPIs ou contar histórias de dados que permanecem sincronizadas com dados ao vivo. Análises incorporadas e experiências de IA: Entregue análises voltadas para o cliente que "simplesmente funcionam": incorpore perguntas, gráficos e tabelas impulsionados por IA em seu produto com APIs e tokens de tema para combinar com seu sistema de design. Camada de contexto e métricas de negócios: Defina relacionamentos de tabelas, métricas de negócios e termos de glossário uma vez; a IA do Querio então usa esse contexto para manter as respostas consistentes e confiáveis em todas as equipes. Tagging, consciência de esquema e transparência de dados: Marque valores únicos de banco de dados dentro de prompts, veja rapidamente quais dados o Querio pode acessar e inspecione o código que ele escreveu; sem lógica oculta ou consultas "caixa preta". Pare e edite, controle total para usuários avançados: Pause uma execução, ajuste filtros ou SQL/Python gerados e reexecute sem sair do fluxo de trabalho. Isso dá aos analistas o controle que esperam com a velocidade da IA. Controle de versão para saídas: Atualize análises e dashboards enquanto mantém versões anteriores seguras, para que as equipes possam comparar resultados passados e presentes sem perder trabalho. Acesso seguro e governado: SOC 2 Tipo II, acesso somente leitura a bancos de dados, controle de acesso granular e uma política de que nenhum uso de LLM é usado para treinamento — mesmo no plano empresarial. *Casos de Uso Típicos* Para equipes de Produto e Crescimento: - Análise de funil, ativação e adoção de recursos - Análise de experimentos e coortes sem escrever SQL - Análises de produto self-service incorporadas diretamente no aplicativo Para Receita, Vendas e Marketing: - Relatórios de pipeline, MRR/ARR e retenção - Análise de desempenho de campanhas e atribuição - Quadros compartilhados para revisões de negócios semanais e mensais - Operações e Suporte - Monitoramento de KPIs operacionais e SLAs em tempo real - Identificação de gargalos e anomalias com perguntas de seguimento - Responder a perguntas de desempenho ad-hoc sem exportações do Excel Para equipes de Dados e Análises: - Centralizar métricas, junções e terminologia em uma única camada de contexto - Reduzir o backlog de solicitações de dados enquanto mantém a governança - Revisar e reforçar SQL/Python gerados por IA em um espaço de trabalho transparente querio.ai - Análises incorporadas para produtos SaaS (Adicionando análises self-service a portais de clientes)