Visão Geral do Querri: Querri é uma plataforma de análise de dados impulsionada por IA, projetada para ajudar equipes de negócios a trabalhar com dados do mundo real do início ao fim. Ela suporta todo o ciclo de vida da análise—desde a conexão e preparação de dados brutos até a análise, visualização e painéis—usando linguagem natural em vez de SQL ou código personalizado. Ao contrário de ferramentas que se concentram principalmente em análise baseada em chat ou relatórios estáticos, o Querri é construído como um sistema de ponta a ponta para analisar dados de várias fontes de maneira estruturada e repetível. É destinado a equipes que precisam de insights confiáveis de dados operacionais, financeiros ou de clientes sem depender de recursos dedicados de engenharia de dados. Propriedade de dados, privacidade e conformidade: Querri é projetado com governança de dados e segurança como requisitos centrais. A plataforma é compatível com SOC 2 Tipo II, e os dados dos clientes não são usados para treinar modelos de IA. Os dados permanecem de propriedade e controle do cliente, com controles claros de acesso e segurança. Isso torna o Querri adequado para equipes que trabalham com dados sensíveis ou regulamentados, incluindo finanças, operações e análises de clientes, onde ferramentas de IA de nível consumidor podem não atender aos requisitos de conformidade ou confiança. Análise de ponta a ponta em uma plataforma: Querri reúne múltiplas capacidades de análise em um único ambiente: - Conectar planilhas, armazenamento em nuvem e bancos de dados - Perfil, limpeza e padronização de dados desorganizados com assistência de IA - Unir múltiplos conjuntos de dados para criar visualizações prontas para análise - Analisar tendências, segmentos e fatores - Gerar gráficos, tabelas e painéis Ao combinar preparação, análise e relatórios em um único sistema, o Querri reduz a necessidade de mover dados entre ferramentas separadas ou reconstruir o trabalho em cada etapa. IA projetada para agir como um analista de dados: Em vez de funcionar como uma interface de chat genérica, a IA do Querri é projetada para se comportar mais como um analista de dados. Ela entende a estrutura do conjunto de dados, sugere próximos passos relevantes e fornece sugestões guiadas com base nos dados disponíveis. Sugestões clicáveis ajudam os usuários a começar e explorar seus dados sem precisar saber o que perguntar de antemão, o que é especialmente útil para usuários não técnicos ou equipes novas em análise. Análise de múltiplas fontes: Querri suporta análise em várias fontes de dados ao mesmo tempo. Os usuários podem manter uma biblioteca de dados compartilhada e fazer perguntas em todos os conjuntos de dados conectados a partir de uma única interface. A IA identifica fontes relevantes e lida com junções e alinhamentos automaticamente. Para casos de uso mais complexos, os usuários podem combinar explicitamente conjuntos de dados em projetos para analisar relações entre sistemas, como conectar dados de marketing, vendas e financeiros. Repetibilidade e Automação: Para cada pergunta ou análise, o Querri gera e salva automaticamente o código Python subjacente. Isso permite que as análises sejam reutilizadas, atualizadas e automatizadas ao longo do tempo, em vez de tratadas como saídas únicas. Painéis e fluxos de trabalho podem ser atualizados com novos dados em uma programação, suportando tanto a análise exploratória quanto o relatório contínuo sem reconstruir a lógica. Transparência e explicabilidade: Querri enfatiza a transparência em como os resultados são produzidos. Os usuários podem: - Ver explicações passo a passo de cada análise - Inspecionar o código gerado por trás dos resultados - Ver quais métodos ou cálculos foram aplicados - Alternar entre visualizações de dados conversacionais e estruturadas Essa abordagem ajuda os usuários a entender e confiar nos resultados, o que é especialmente importante para a tomada de decisões em contextos de finanças, operações e liderança. Painéis e uso a jusante: Querri inclui um construtor de painéis que permanece conectado aos dados e análises subjacentes. Gráficos e tabelas são interativos, podem ser baixados e adicionados diretamente aos painéis. Os usuários podem mover-se de um painel de volta para os dados para fazer perguntas de acompanhamento, tornando os painéis um ponto de entrada para exploração em vez de um ponto final estático. Usuários e casos de uso ideais: Querri é bem adequado para: - Equipes de negócios, finanças, operações e marketing - Organizações sem grandes equipes de engenharia de dados - Equipes que analisam dados em vários sistemas - Usuários que valorizam transparência, governança e repetibilidade Para equipes que precisam de uma plataforma de análise impulsionada por IA capaz de lidar com a complexidade real dos dados—desde a ingestão até os painéis—Querri oferece uma alternativa estruturada às ferramentas apenas de chat ou apenas de visualização.