Domery: un asistente de datos con IA que responde con una sola pregunta

Domery es el asistente de datos con IA de cadena completa de Tencent, pensado justo para el montón de datos que un equipo ya tiene: eventos de sus propias aplicaciones, informes exportados de varios sistemas y documentos que ha subido. No hace falta escribir SQL ni pegar hojas de cálculo en un cuadro de chat. Se pregunta en lenguaje natural y la herramienta se encarga de ordenar, analizar y destilar, para luego convertir la conclusión en un gráfico, un panel o incluso una presentación de nivel informe.

Ataca una situación muy concreta: los datos existen, las definiciones no coinciden y conseguir una cifra implica hacer cola. Cuando un responsable quiere saber cómo convirtió una función nueva la semana pasada, suele esperar al equipo de datos, y la respuesta que llega puede no cuadrar porque los campos se definieron de otra manera. El enfoque de Domery es que quien pregunta obtenga la respuesta por sí mismo.

El producto cubre toda la cadena: recogida de eventos, acceso a múltiples fuentes, análisis y entrega visual. La recogida genera código SDK para varias plataformas en un paso. El análisis acepta bases de datos, almacenes de datos y hojas de cálculo, con la IA alineando campos y definiciones. La entrega ofrece cuatro formas visuales, y el resultado es lo bastante presentable para incluirlo en un informe.

Se accede mediante un miniprograma de WeChat y el sitio domery.cn. Es un producto incubado en Tencent, actualmente en pruebas internas.

Qué hace Domery

Recogida de eventos con un clic

Cubre iOS, Android, H5, miniprogramas y lado servidor, cinco tipos de plataforma, con el código SDK generado y publicado al momento. La clave es poder empezar a recoger datos sin esperar a que un equipo de datos planifique el trabajo.

Análisis de múltiples fuentes en una pasada

Bases de datos, almacenes y hojas de cálculo se conectan, y la IA alinea campos y definiciones automáticamente. Varias fuentes desordenadas pueden verse juntas en una sola pregunta, sin construir antes una tabla de mapeo manual.

Jardín de conocimiento

Los documentos subidos se convierten en una base de conocimiento reutilizable para preguntas repetidas. Una conversación puede apoyarse en tres tipos de contexto a la vez: la base de conocimiento, conversaciones anteriores y archivos locales, de modo que el trasfondo no hay que explicarlo cada vez.

Análisis de datos conversacional

Basta una pregunta en lenguaje natural para obtener resumen, destilación y análisis, sin pegar contenido en un cuadro de chat ni escribir SQL a mano.

Cuatro formatos de entrega visual

Las respuestas pueden convertirse en ilustraciones de datos con IA, páginas HTML estáticas, paneles HTML dinámicos o diapositivas de nivel informe. Los cuatro cubren ocasiones distintas, desde una explicación rápida hasta una revisión formal.

Cambio libre de modelo

Admite DeepSeek, Kimi, GLM, Hunyuan y otros, de modo que el modelo se ajuste a la tarea en lugar de forzar uno solo para todo.

Capacidades reutilizables

Un flujo de análisis ya ajustado puede empaquetarse como agente, habilidad o tarea programada que sigue ejecutándose sola, en lugar de repetir la pregunta cada vez.

Cómo usar Domery

1. Abre el sitio de Domery (domery.cn) y pulsa empezar, o entra desde el miniprograma de WeChat.
2. En el jardín de conocimiento, crea una base de conocimiento y sube documentos, o conecta fuentes como bases de datos, almacenes y hojas de cálculo.
3. Configura los permisos de acceso a los datos y, cuando sea necesario, plantillas SQL para que la IA respete tus definiciones de negocio.
4. Formula preguntas en lenguaje natural en la conversación, citando la base de conocimiento, conversaciones anteriores o archivos locales como contexto cuando haga falta.
5. Revisa el análisis que produce la IA y elige sacarlo como ilustración de datos, panel HTML o diapositivas de informe.
6. Empaqueta los flujos de análisis habituales como agentes o tareas programadas para que sigan ejecutándose en segundo plano.

Dónde encaja Domery

• Informes de negocio automatizados: los responsables consultan ventas, tráfico y métricas clave en lenguaje natural, y la herramienta recupera las cifras y devuelve conclusiones con gráficos sin esperar cola.
• Datos de eventos de autoservicio: los equipos de aplicaciones y miniprogramas generan código SDK multiplataforma, lo publican y consultan el embudo de una función nueva cuando quieran.
• Preguntas sobre documentos: con manuales de producto, informes de investigación y PDF de contratos en la base de conocimiento, ventas o soporte obtienen respuestas ancladas en la fuente en lugar de buscar en archivos.
• Material de informe en un clic: las presentaciones semanales, mensuales y de retrospectiva ya no se montan a mano; una pregunta produce diapositivas de nivel informe e ilustraciones de datos.
• Definiciones unificadas entre fuentes: cuando bases de datos, almacenes y hojas de cálculo no coinciden, la IA alinea primero los campos y luego responde de forma consistente, reduciendo cifras contradictorias.

Limitaciones que conviene conocer

• El producto está en pruebas internas, por lo que el alcance y los puntos de acceso pueden cambiar entre versiones. Confirma la disponibilidad actual antes de depender de él en producción.
• La alineación automática de campos y definiciones reduce el esfuerzo manual, pero no equivale a una gobernanza de métricas terminada. Las métricas clave deberían tener su definición confirmada por el área de negocio antes de que la IA la reutilice.
• La calidad del análisis depende de la integridad y exactitud de los datos subyacentes. Una recogida incompleta o definiciones desordenadas distorsionarán el resultado.
• Conectar bases de datos y almacenes implica permisos y seguridad de datos, así que el alcance del acceso debe decidirse en la configuración y no depender de una cuenta con privilegios altos por comodidad.
• Las presentaciones y paneles generados funcionan bien como borradores o informes rutinarios. La publicación externa y las decisiones importantes siguen necesitando revisión humana.

Preguntas frecuentes

¿Domery requiere escribir SQL?

El uso básico no. Basta preguntar en lenguaje natural para recuperar, resumir y analizar. Para métricas con definición fija se pueden aportar plantillas SQL en la configuración para que la IA calcule según tu lógica.

¿Qué fuentes de datos puede conectar?

Bases de datos, almacenes de datos y fuentes tipo hoja de cálculo, además de documentos subidos para la base de conocimiento. Los datos de eventos se recogen con SDK generados que cubren iOS, Android, H5, miniprogramas y lado servidor.

¿En qué se puede exportar el análisis?

Cuatro formas de entrega: ilustraciones de datos con IA, páginas HTML estáticas, paneles HTML dinámicos y diapositivas de nivel informe, que corresponden a explicación rápida, compartir páginas, monitorización en vivo e informe formal.

¿Qué modelos admite?

Se puede cambiar entre DeepSeek, Kimi, GLM, Hunyuan y otros, de modo que se elija el más adecuado para cada tarea.

¿Los análisis pueden ejecutarse solos?

Sí. Un flujo configurado puede empaquetarse como agente, habilidad o tarea programada y ejecutarse según un plan sin preguntar manualmente cada vez.