Domery: un asistent de date cu IA care răspunde la o singură întrebare

Domery este asistentul de date cu IA de tip complet de la Tencent, orientat exact pe maldărul de date pe care o echipă îl are deja: evenimente urmărite din propriile aplicații, rapoarte exportate din mai multe sisteme și documente încărcate. Nu e nevoie să scrii SQL și nici să lipești foi de calcul într-o fereastră de chat. Întrebi în limbaj natural, iar instrumentul se ocupă de ordonare, analiză și sinteză, apoi transformă concluzia într-un grafic, un tablou de bord sau chiar o prezentare la nivel de raport.

Abordează o situație foarte concretă: datele există, definițiile nu se potrivesc, iar pentru o cifră trebuie să stai la coadă. Când un manager vrea să știe cum a convertit săptămâna trecută o funcție nouă, de obicei așteaptă echipa de date, iar răspunsul primit poate să nu se potrivească pentru că câmpurile au fost definite altfel. Abordarea Domery este ca cel care întreabă să obțină singur răspunsul.

Produsul acoperă întregul lanț: colectarea evenimentelor, conectarea mai multor surse, analiza și livrarea vizuală. Colectarea poate genera cod SDK pentru mai multe platforme într-un singur pas. Analiza acceptă baze de date, depozite de date și foi de calcul, iar IA aliniază câmpurile și definițiile. Livrarea oferă patru forme vizuale, iar rezultatul este suficient de îngrijit pentru a intra într-un raport.

Accesul se face printr-un mini-program WeChat și prin site-ul domery.cn. Produsul a fost incubat în Tencent și se află în prezent în testare internă.

Ce face Domery

Urmărirea evenimentelor dintr-un clic

Acoperă iOS, Android, H5, mini-programe și partea de server, cinci tipuri de platformă, cu codul SDK generat și publicat pe loc. Ideea este să poți începe colectarea fără să aștepți programarea unei echipe de date.

Analiză multi-sursă într-o singură trecere

Bazele de date, depozitele și foile de calcul se conectează, iar IA aliniază automat câmpurile și definițiile. Mai multe surse dezordonate pot fi privite împreună într-o singură întrebare, fără a construi mai întâi un tabel de mapare manual.

Grădina cunoașterii

Documentele încărcate devin o bază de cunoștințe reutilizabilă pentru întrebări repetate. O conversație se poate sprijini pe trei tipuri de context simultan: baza de cunoștințe, conversațiile anterioare și fișierele locale, astfel încât contextul nu trebuie reexplicat de fiecare dată.

Analiză de date conversațională

O întrebare în limbaj natural este suficientă pentru rezumat, condensare și analiză, fără a lipi conținut într-o fereastră de chat și fără a scrie SQL de mână.

Patru formate de livrare vizuală

Răspunsurile pot deveni ilustrații de date cu IA, pagini HTML statice, tablouri de bord HTML dinamice sau diapozitive la nivel de raport. Cele patru acoperă ocazii diferite, de la explicația rapidă la prezentarea formală.

Comutare liberă a modelului

Acceptă DeepSeek, Kimi, GLM, Hunyuan și altele, astfel încât modelul să se potrivească sarcinii în loc să forțeze unul singur pentru tot.

Capacități reutilizabile

Un flux de analiză reglat poate fi împachetat ca agent, abilitate sau sarcină programată care rulează în continuare automat, în loc să fie întrebat din nou de fiecare dată.

Cum se folosește Domery

1. Deschide site-ul Domery (domery.cn) și apasă start, sau intră prin mini-programul WeChat.
2. În grădina cunoașterii, creează o bază de cunoștințe și încarcă documente, sau conectează surse precum baze de date, depozite și foi de calcul.
3. Setează permisiunile de acces pentru activele de date și, dacă e nevoie, șabloane SQL pentru ca IA să respecte definițiile tale de business.
4. Pune întrebări în limbaj natural în conversație, citând baza de cunoștințe, conversațiile anterioare sau fișierele locale ca context atunci când e nevoie.
5. Examinează analiza produsă de IA și alege să o exporți ca ilustrație de date, tablou de bord HTML sau diapozitive de raport.
6. Împachetează fluxurile de analiză frecvente ca agenți sau sarcini programate pentru a rula în fundal.

Unde se potrivește Domery

• Rapoarte de business automatizate: managerii întreabă vânzări, trafic și indicatori cheie în limbaj natural, iar instrumentul preia cifrele și returnează concluzii cu grafice, fără a aștepta la coadă.
• Date de evenimente în self-service: echipele de aplicații și mini-programe generează cod SDK multiplatformă, îl publică și verifică pâlnia unei funcții noi oricând.
• Întrebări despre documente: cu manuale de produs, rapoarte de cercetare și PDF-uri de contract în baza de cunoștințe, vânzările sau suportul primesc răspunsuri ancorate în sursă în loc să caute prin fișiere.
• Material de raport dintr-un clic: prezentările săptămânale, lunare și retrospective nu mai sunt asamblate manual; o întrebare produce diapozitive la nivel de raport și ilustrații de date.
• Definiții unificate între surse: când bazele de date, depozitele și foile de calcul diferă, IA aliniază mai întâi câmpurile și apoi răspunde consecvent, reducând cifrele contradictorii.

Limite de cunoscut înainte

• Produsul este în testare internă, așa că sfera și punctele de acces se pot schimba între versiuni. Verifică disponibilitatea actuală înainte de a te baza pe el în producție.
• Alinierea automată a câmpurilor și definițiilor reduce efortul manual, dar nu echivalează cu o guvernanță a indicatorilor finalizată. Indicatorii cheie ar trebui să aibă definiția confirmată de partea de business înainte ca IA să o reutilizeze.
• Calitatea analizei depinde de completitudinea și acuratețea datelor de bază. Colectarea incompletă sau definițiile încurcate vor distorsiona rezultatul.
• Conectarea bazelor de date și a depozitelor implică permisiuni și securitatea datelor, așa că sfera de acces trebuie stabilită în configurare, nu lăsată pe seama unui cont cu privilegii mari din comoditate.
• Prezentările și tablourile de bord generate sunt potrivite ca ciorne sau pentru raportare de rutină. Publicarea externă și deciziile importante necesită în continuare verificare umană.

Întrebări frecvente

Domery cere să scrii SQL?

La utilizarea de bază nu. O întrebare în limbaj natural este suficientă pentru a extrage, rezuma și analiza. Pentru indicatori cu definiție fixă se pot furniza șabloane SQL în configurare, ca IA să calculeze după logica ta.

Ce surse de date pot fi conectate?

Baze de date, depozite de date și surse de tip foaie de calcul, plus documente încărcate pentru baza de cunoștințe. Datele de evenimente sunt colectate prin SDK-uri generate care acoperă iOS, Android, H5, mini-programe și partea de server.

În ce formă poate fi exportată analiza?

Patru forme de livrare: ilustrații de date cu IA, pagini HTML statice, tablouri de bord HTML dinamice și diapozitive la nivel de raport, corespunzând explicației rapide, partajării paginii, monitorizării live și raportului formal.

Ce modele sunt acceptate?

Se poate comuta între DeepSeek, Kimi, GLM, Hunyuan și altele, alegându-l pe cel mai potrivit pentru fiecare sarcină.

Analizele pot rula singure?

Da. Un flux configurat poate fi împachetat ca agent, abilitate sau sarcină programată și executat conform unui plan, fără întrebări manuale de fiecare dată.