アプローチ
AI統制されたモデル上で自己解決。
Traditional依頼のたびにアナリストがレポートを作成。

簡単な質問の8割は自己解決に。アナリストは付加価値の高い仕事に時間を取り戻せます。

すべての回答は、チームが認定したメトリクス定義を使用します。独自集計も、数字のズレも生まれません。

接続は一度だけ。データチームがモデルを一度整備すれば、全社がその恩恵を受けられます。
アプローチ
AI統制されたモデル上で自己解決。
Traditional依頼のたびにアナリストがレポートを作成。
スピード
AIリアルタイムで即座に回答。
Traditionalチケットの行列で遅延。
ガバナンス
AI信頼できるセマンティックレイヤーに基づく。
Traditional定義がチームごとにばらつく。
スケール
AI人員を増やさずにアクセスをスケール。
Traditionalアナリストのキャパシティに制約される。
使いやすさ
AI対話形式で、ステークホルダーにも使いやすい。
TraditionalSQLやBIのスキルが必要。
ウェアハウスとセマンティックモデルを接続。
ステークホルダーが自然言語で質問。
数秒で、統制されたAI生成ダッシュボードを取得。
あなたのAIデータアナリストは、あらゆるデータに接続
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PostgreSQL
MySQL
kintone
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kintone“簡単な質問はステークホルダー自身が自己解決できるようになったので、データチームはようやく難しい課題に取り組む時間を持てるようになりました。”
はい。AIデータエージェントは信頼できるセマンティックレイヤーに基づいて推論するため、すべての自己解決による回答はチームが認定した正確なメトリクス定義を使用します。ガバナンスとスピードは、もはやトレードオフではありません。
いいえ。Squadbaseは反復的で付加価値の低い依頼を肩代わりするため、アナリストは価値の高いモデリング作業に集中できます。データチームがモデルを一度整備すれば、あとはエージェントが対応します。
Squadbaseは、Snowflake、BigQuery、dbt、Redshift、Postgres、Looker、Tableau、スプレッドシートに接続します。新たなデータサイロや移行を強いることなく、既存のスタック全体で機能します。
はい。ステークホルダーは簡単な言葉で質問し、統制されたデータモデルに基づいた回答を得られます。基盤となるSQLやスキーマに直接触れることはありません。
ビジネス定義は、自由記述の説明文ではなく、テスト済みの実行可能なコードとして保存されます。すべての回答は同じ認定されたロジックで実行されるため、誰が質問しても常に同じ正しい数値が得られます。