データチーム向けの、リアルタイムAIダッシュボード。
あらゆる質問のボトルネックになるのはもう終わりです。信頼できるデータモデル上で統制されたAIデータエージェントが、ステークホルダーの自己解決を可能にします。
データチームに足りないのは依頼の数ではなく、ボトルネックから抜け出す方法です。
- フィルタを追加
監査ログ
ワークスペースの操作履歴
Teamプランでは過去90日分のログを閲覧できます。カテゴリ: アクセス監査ログ 日時 実行者 カテゴリ 操作 結果 9月8日 14:02 you@company.com プロジェクト プロジェクトを作成 成功 9月8日 11:47 伊藤 健 アクセス 権限を更新 成功 9月7日 16:30 Squadbase AI ダッシュボード ダッシュボードを公開 成功 9月7日 09:15 山田 舞 メンバー メンバーを招待 成功 9月5日 18:22 システム 接続 接続を同期 失敗 9月4日 10:03 陳 蕊 エクスポート 監査ログを書き出し 成功 全25件中 1–6件を表示
01
統制された自己解決を、チケットの行列なしで実現。
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。
- SQLの当て推量ではなく、セマンティックレイヤー上で自己解決
- チケットが減り、作業の中断も減少
- ビジネス部門がダッシュボードを自分で作成
業務の知識
会話から学習
- ARR
- 有料契約のMRR × 12
- 解約顧客
- 解約から30日以上
subscriptionscustomers認定済みの定義がひとつ
02
信頼できるデータモデル。すべてのチームで、同じひとつの数字を。
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。
- すべてのステークホルダーにとって唯一の信頼できる情報源
- 定義はフリーテキストではなく、実行可能なコードとして固定
- 7ツールを接続接続済み
データスタック全体を接続します。
データを探索- ウェアハウスのスキーマを確認Snowflake · BigQuery
- 変換レイヤーを同期dbt
- 既存BIツールをマッピングLooker · Tableau
スタック全体を接続。ひとつのモデルを全チームで。
03
ひとつのエージェントで、データスタック全体をカバー。
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。
- Snowflake、BigQuery、Redshiftのコネクタに加え、dbt、Postgres、Looker、Tableau
- 新たなデータサイロや移行は不要
比較
AI分析 vs. 従来の分析。
AI分析 | 従来の分析 | |
|---|---|---|
| アプローチ | 統制されたモデル上で自己解決。 | 依頼のたびにアナリストがレポートを作成。 |
| スピード | リアルタイムで即座に回答。 | チケットの行列で遅延。 |
| ガバナンス | 信頼できるセマンティックレイヤーに基づく。 | 定義がチームごとにばらつく。 |
| スケール | 人員を増やさずにアクセスをスケール。 | アナリストのキャパシティに制約される。 |
| 使いやすさ | 対話形式で、ステークホルダーにも使いやすい。 | SQLやBIのスキルが必要。 |
データチームの活用例
アドホックな作業を減らし、レバレッジを高める。
アドホックな依頼を減らす
- ステークホルダーの質問を自己解決
- 単発のレポート依頼を削減
- 再利用可能な統制された回答
メトリクスを一元管理
- 唯一の信頼できる情報源
- 認定されたメトリクス定義
- チーム間で一貫した回答
データアクセスをスケール
- 非技術者ユーザーもすぐに利用開始
- 自然な言葉での問い合わせ
- SQLのボトルネックを解消
付加価値の高い分析に集中
- アナリストの時間を取り戻す
- より高度なモデリング作業
- プロアクティブなインサイト提供
仕組み
データモデルから回答まで、3つのステップで。
01
ウェアハウスとセマンティックモデルを接続。
02
ステークホルダーが自然言語で質問。
03
数秒で、統制されたAI生成ダッシュボードを取得。
AIデータアナリストは、あらゆるデータに接続
- AWS Athena
- AWS Billing
- Airtable
- Amplitude
- Asana
- Attio
- Azure Cosmos DB
- Azure SQL
- Backlog
- BigQuery
- ClickHouse
- ClickUp
- Customer.io
- Databricks
- Freshdesk
- Freshsales
- Freshservice
- Gamma
- Gemini
- GitHub
- Gmail
- Google Analytics
- Google Audit Log
- Google Calendar
- Google Search Console
- Grafana
- Hacker News
- HubSpot
- InfluxDB
- Intercom
- JDBC
- Jira
- Linear
- Mailchimp
- Mixpanel
- MongoDB
- MySQL
- Notion
- OpenAI
- Oracle Database
- Outlook
- PostgreSQL
- Power BI
- Redshift
- SQL Server
- Salesforce
- Semrush
- Sentry
- Snowflake
- Stripe
- Supabase
- Tableau
- TiDB
- Wix Store
- Zendesk
- dbt
- kintone
- monday.com
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。
データチームの疑問に、答える。
自己解決による回答は、ガバナンスが保たれますか？
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。
データチームの代わりになりますか？
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。
自社のスタックのどの部分に接続できますか？
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。
非技術者のステークホルダーでも安全に使えますか？
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。
Squadbaseはどのようにメトリクス定義の一貫性を保っていますか？
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。