Domery: um assistente de dados com IA que responde com uma única pergunta

Domery é o assistente de dados com IA de cadeia completa da Tencent, voltado exatamente para o monte de dados que uma equipe já tem: eventos das próprias aplicações, relatórios exportados de vários sistemas e documentos que ela enviou. Não é preciso escrever SQL nem colar planilhas em uma caixa de chat. Você pergunta em linguagem natural e a ferramenta cuida de organizar, analisar e destilar, e depois transforma a conclusão em gráfico, painel ou até uma apresentação de nível relatório.

Ele ataca uma situação bem concreta: os dados existem, as definições não batem e conseguir um número significa entrar na fila. Quando um gestor quer saber como uma funcionalidade nova converteu na semana passada, muitas vezes espera o time de dados, e a resposta que chega pode nem fechar porque os campos foram definidos de outra forma. A proposta do Domery é deixar quem pergunta obter a resposta sozinho.

O produto cobre a cadeia inteira: coleta de eventos, acesso a múltiplas fontes, análise e entrega visual. A coleta gera código SDK para várias plataformas em um passo. A análise aceita bancos de dados, data warehouses e planilhas, com a IA alinhando campos e definições. A entrega oferece quatro formas visuais, e o resultado é apresentável o bastante para entrar em um relatório.

O acesso se dá por um miniprograma do WeChat e pelo site domery.cn. É um produto incubado na Tencent, atualmente em testes internos.

O que o Domery faz

Coleta de eventos em um clique

Cobre iOS, Android, H5, miniprogramas e lado servidor, cinco tipos de plataforma, com o código SDK gerado e publicado na hora. O ponto é poder começar a coletar dados sem esperar o time de dados agendar o trabalho.

Análise de múltiplas fontes em uma passada

Bancos de dados, data warehouses e planilhas se conectam, e a IA alinha campos e definições automaticamente. Várias fontes desorganizadas podem ser vistas juntas em uma única pergunta, sem montar antes uma tabela de mapeamento manual.

Jardim de conhecimento

Os documentos enviados viram uma base de conhecimento reutilizável para perguntas repetidas. Uma conversa pode se apoiar em três tipos de contexto ao mesmo tempo: a base de conhecimento, conversas anteriores e arquivos locais, de modo que o histórico não precise ser explicado de novo a cada vez.

Análise de dados conversacional

Uma pergunta em linguagem natural basta para obter resumo, destilação e análise, sem colar conteúdo em uma caixa de chat nem escrever SQL à mão.

Quatro formatos de entrega visual

As respostas podem virar ilustrações de dados com IA, páginas HTML estáticas, painéis HTML dinâmicos ou slides de nível relatório. Os quatro cobrem ocasiões distintas, de uma explicação rápida a uma revisão formal.

Troca livre de modelo

Suporta DeepSeek, Kimi, GLM, Hunyuan e outros, para que o modelo se ajuste à tarefa em vez de forçar um só para tudo.

Capacidades reutilizáveis

Um fluxo de análise já ajustado pode ser empacotado como agente, habilidade ou tarefa agendada que continua rodando sozinho, em vez de repetir a pergunta toda vez.

Como usar o Domery

1. Abra o site do Domery (domery.cn) e clique em começar, ou entre pelo miniprograma do WeChat.
2. No jardim de conhecimento, crie uma base de conhecimento e envie documentos, ou conecte fontes como bancos de dados, warehouses e planilhas.
3. Defina as permissões de acesso aos dados e, quando necessário, modelos SQL para que a IA respeite suas definições de negócio.
4. Faça perguntas em linguagem natural na conversa, citando a base de conhecimento, conversas anteriores ou arquivos locais como contexto quando precisar.
5. Revise a análise que a IA produz e escolha exportá-la como ilustração de dados, painel HTML ou slides de relatório.
6. Empacote os fluxos de análise mais usados como agentes ou tarefas agendadas para que continuem rodando em segundo plano.

Onde o Domery se encaixa

• Relatórios de negócio automatizados: gestores consultam vendas, tráfego e métricas centrais em linguagem natural, e a ferramenta busca os números e devolve conclusões com gráficos sem esperar fila.
• Dados de eventos em autoatendimento: times de aplicativos e miniprogramas geram código SDK multiplataforma, publicam e consultam o funil de uma funcionalidade nova quando quiserem.
• Perguntas sobre documentos: com manuais de produto, relatórios de pesquisa e PDFs de contrato na base de conhecimento, vendas ou suporte recebem respostas ancoradas na fonte em vez de procurar em arquivos.
• Material de relatório em um clique: apresentações semanais, mensais e de retrospectiva não precisam mais ser montadas à mão; uma pergunta produz slides de nível relatório e ilustrações de dados.
• Definições unificadas entre fontes: quando bancos de dados, warehouses e planilhas divergem, a IA alinha os campos primeiro e depois responde de forma consistente, reduzindo números contraditórios.

Limitações que vale conhecer

• O produto está em testes internos, então escopo e pontos de entrada podem mudar entre versões. Confirme a disponibilidade atual antes de depender dele em produção.
• O alinhamento automático de campos e definições reduz o esforço manual, mas não equivale a uma governança de métricas concluída. Métricas centrais ainda devem ter a definição confirmada pela área de negócio antes de a IA reutilizá-la.
• A qualidade da análise depende da integridade e exatidão dos dados subjacentes. Coleta incompleta ou definições desorganizadas distorcem o resultado.
• Conectar bancos de dados e warehouses envolve permissões e segurança de dados, então o escopo de acesso deve ser decidido na configuração e não depender de uma conta com privilégios altos por conveniência.
• As apresentações e painéis gerados funcionam bem como rascunhos ou relatórios rotineiros. Publicação externa e decisões importantes ainda exigem revisão humana.

Perguntas frequentes

O Domery exige escrever SQL?

O uso básico não. Basta perguntar em linguagem natural para buscar, resumir e analisar. Para métricas com definição fixa, é possível fornecer modelos SQL na configuração para que a IA calcule segundo a sua lógica.

Que fontes de dados ele conecta?

Bancos de dados, data warehouses e fontes do tipo planilha, além de documentos enviados para a base de conhecimento. Os dados de eventos são coletados por SDKs gerados que cobrem iOS, Android, H5, miniprogramas e lado servidor.

Em que a análise pode ser exportada?

Quatro formas de entrega: ilustrações de dados com IA, páginas HTML estáticas, painéis HTML dinâmicos e slides de nível relatório, correspondendo a explicação rápida, compartilhamento de página, monitoramento ao vivo e relatório formal.

Quais modelos são suportados?

É possível alternar entre DeepSeek, Kimi, GLM, Hunyuan e outros, escolhendo o mais adequado para cada tarefa.

As análises podem rodar sozinhas?

Sim. Um fluxo configurado pode ser empacotado como agente, habilidade ou tarefa agendada e executado conforme um plano, sem perguntar manualmente a cada vez.