1.203.400,00
Shuzi · BI de autosserviço
Penteie seus dados,deixe tudo claro.
Muitas fontes, muitas definições, muitos relatórios, penteados em um só. Dados com versões, métricas com definições, respostas com origem, permissões com limites.
O que está embaraçado são as fontes.Não deveriam ser as definições.
- 1 conjuntode definições de métricas, compartilhado por relatórios, IA e APIs
- 10bancos de dados conectáveis, além de envio de arquivos e extração por API
- 1 pontoaplica as permissões por linha, e ninguém o contorna
Tour pelo produto
Escreva no notebook.
Pergunte no chat.
Compartilhe como app.
Três portas de entrada, uma única camada semântica por baixo. As mesmas definições, as mesmas permissões, os mesmos números, por qualquer porta que você entre.
SQL
-- Receita do T3 por categoria, somente pedidos confirmados
SELECT category,
SUM(amount) AS revenue
FROM orders
WHERE status = 'confirmed'
AND quarter = 'Q3'
GROUP BY category
ORDER BY revenue DESC5 linhas · concluído
Resultado
| Categoria | Receita | vs. tri. anterior |
|---|---|---|
| Vestuário | 454k | +3.9% |
| Casa | 448k | +8.2% |
| Eletrônicos | 304k | -1% |
| Beleza | 270k | +1.9% |
| Mercearia | 213k | +6% |
Gráfico
Receita por categoria
- 454Vestuário
- 448Casa
- 304Eletrônicos
- 270Beleza
- 213Mercearia
Roda em um sandbox SQL restrito, sobre as tabelas que você tem permissão para ler.
Pergunte com suas palavras. O Agent lê a camada semântica, mostra seus passos e depois desenha a resposta.
Compare a receita por região e trimestre, empilhada por categoria.
- cube_list_models1 modelo
- cube_get_metadataretail_model
- cube_queryrevenue × region × quarter
Somente os dados que você pode ver
A receita cresce a cada trimestre nas três regiões. Maior região: Leste. Líder em todas: Vestuário. Única categoria em queda: Eletrônicos.
- Vestuário
- Casa
- Beleza
- Eletrônicos
- Mercearia
Dados de exemplo
- Receita
- 1689k
- +4,0% vs. trimestre anterior
- Categoria líder
- Vestuário
- Maior crescimento
- Casa
Receita por categoria
Mix de canais · Vestuário
As permissões por linha valem para cada pessoa que visualiza.
Interface ilustrativa com dados de exemplo de uma varejista fictícia. Nenhum dado real está conectado e nenhuma IA real é chamada.
Ouvido no escritório
- Por que esse número não bate com o do Financeiro?
- Dá para refazer o relatório do mês passado com os dados daquela época?
- Quem deu a ele acesso a essa tabela?
- Só quero um número, e lá estou eu esperando o time de dados de novo.
- Posso confiar mesmo no número que a IA me deu?
- O relatório já está na sexta versão. Qual é a certa?
01 · Definições
Uma palavra,
três números.
O Financeiro conta a receita reconhecida, as Vendas contam os pedidos fechados, as Operações contam os recebimentos. Cada um tem seu relatório e seu SQL, e a reunião semanal vira conciliação.
1.318.950,25
1.176.280,40
Dados de exemplo. Quando a definição é compartilhada, relatórios, assistente de IA e API leem a mesma.
02 · Cinco movimentos
Da fonte à resposta,
cinco movimentos.
Cada etapa tem versão, definição e registro. Isso vem da estrutura, não de combinados.
01 / 05 · Ingerir
Dá para refazer o relatório do mês passado com os dados daquela época?
Por mais bagunçada que seja a fonte,
ela pousa sempre do mesmo jeito.
Bancos de dados, APIs e arquivos enviados são extraídos, transformados e mesclados por fluxos de trabalho e gravados como instantâneos imutáveis e versionados. Cada atualização é uma nova versão, e uma ruim pode ser revertida.
- Cargas por fluxo de trabalhoOrquestre visualmente extrações e transformações. Dados de fontes diferentes são primeiro sincronizados em instantâneos gerenciados e depois analisados em conjunto.
- Versões imutáveisUm instantâneo publicado nunca é editado. Pode ser rastreado e revertido, e uma versão referenciada nunca é apagada por engano.
- Leitura e escrita separadasSó o agendador escreve; as consultas leem de uma réplica somente leitura. A API nunca altera dados pelas suas costas.
Fontes
- PostgreSQL
- SQL Server
- REST API
- CSV · XLSX
Fluxo de trabalho
- 01Extrair
- 02Transformar
- 03Mesclar por chave
Instantâneos
- v13parquet imutável
- v12parquet
- v11parquet
snapshot v13 · parquet · immutable
02 / 05 · Modelar
Por que esse número não bate com o do Financeiro?
Defina uma única vez.
Em uma tela, organize tabelas, junções, dimensões e medidas em um modelo semântico, valide e publique. Relatórios, assistente de IA e APIs abertas leem a mesma definição, e ninguém calcula por conta própria.
- Modelagem visualTabelas, junções, dimensões e medidas são construídas em uma tela, com a definição nativa disponível quando você precisar.
- Do rascunho à publicaçãoPrimeiro valida-se, depois publica-se tudo como uma nova revisão. As definições históricas nunca são reescritas.
- Cálculos consistentesRelatórios, o assistente de IA e as APIs públicas calculam com os mesmos modelos semânticos, com resultados que podem ser conferidos.
valuationsrevenue · count
funds
regions
calendar
products
measures:
- name: revenue
type: sum
sql: amount
filters:
- sql: "{CUBE}.status = 'confirmed'" ref(revenue)
- Relatórios
- Assistente de IA
- API
- Porta PG
- MCP
revenue = SUM(amount) WHERE status = 'confirmed'
03 / 05 · Explorar
Só quero um número, e lá estou eu esperando o time de dados de novo.
O negócio clica.
Os analistas deixam de fazer fila.
Em um modelo publicado, escolha dimensões, arraste medidas, troque de gráfico e adicione filtros. O motivo por trás de um número está a um clique.
- Explore arrastandoTroque dimensões, medidas e tipos de gráfico livremente, e o resultado se atualiza na hora.
- Detalhamento e filtrosDo total ao detalhe, com os filtros salvos junto com o gráfico.
- SQL para analistasOs analistas podem escrever SQL ao preparar dados, mas o resultado precisa ser gravado como uma tabela gerenciada antes que os relatórios possam usá-lo.
Dimensões
Medidas
Receita675.000,00Nuvem
580.000,00Plataforma
414.000,00Serviços
view → members → query → chart
04 / 05 · Perguntar
Posso confiar mesmo no número que a IA me deu?
Pergunte aos seus dados.
As respostas vêm com origem.
Pergunte em linguagem natural. O assistente só alcança os dados pela camada semântica: listar modelos, ler metadados, executar uma consulta. Cada etapa fica à vista e é executada com as permissões de quem pergunta.
- Etapas visíveisQual ferramenta foi usada e quais membros foram consultados: tudo à vista e aberto a revisão.
- Um único limite de permissõesModelos e linhas que você não vê também são invisíveis para o assistente.
- Seu serviço de modelosOs administradores configuram um provedor compatível com OpenAI, um modelo e uma chave, guardada de forma criptografada.
Qual região fatura mais?
- cube_list_models1 modelo
- cube_get_metadatarevenue_model
- cube_queryrevenue × region
Somente os dados que você pode ver
Resposta de exemplo: a região Norte fatura mais. Escolha uma região e um trimestre para ver o resultado de exemplo desse recorte.
cube_list_models → cube_get_metadata → cube_query
05 / 05 · Publicar
O relatório já está na sexta versão. Qual é a certa?
Toda mudança deixa rastro.
Toda versão pode voltar.
Gráficos formam painéis, rascunhos são salvos automaticamente e a publicação fixa uma versão imutável. Se algo quebrar, restaure qualquer versão anterior. Para migrar entre ambientes, exporte para YAML.
- Rascunhos com salvamento automáticoAs edições são salvas no servidor enquanto você trabalha, então você pode continuar em outra máquina.
- Publicar e restaurarPublicar fixa uma versão do histórico. Restaurar primeiro arquiva o rascunho atual e depois volta à versão escolhida.
- Relatórios como códigoGráficos e painéis são exportados para YAML. Um lote é validado e importado por inteiro, e qualquer falha reverte tudo.
valuationPublicado · v7Salvo automaticamente
Receita total1.669.000,00
Versões
- v7atual
- v6·
- v5·
↺ Restaurar para v6
⇣ Exportar para YAML
dashboard.yml · version 1 · dry-run → apply
03 · Como se encaixa
Cinco camadas.
Uma única fonte da verdade.
Das fontes brutas até a resposta na tela, cada camada tem uma função e um limite. Escolha uma camada para ver o que há nela.
Tudo o que as pessoas usam lê da camada de baixo, nunca por fora dela. Notebooks, Agent, painéis, apps de dados, API JSON, MCP e porta PG passam pela mesma porta.
- Notebook e SQL
- Chat com o Agent
- Painéis e apps
- API · MCP · porta PG
As permissões por linha são aplicadas em um único lugar. Se não for possível tomar uma decisão, a consulta é recusada em vez de liberada.
- Um único ponto de aplicação
- Na dúvida, recusa
- As mesmas linhas em todo lugar
A receita é definida uma única vez, com seu filtro, e cada gráfico, resposta e chamada de API a reutiliza. Um modelo publicado fixa os snapshots que lê, então uma consulta nunca mistura dados antigos e novos no meio do caminho.
- Dimensões
- Medidas
- Junções
- Snapshots fixos
Cada atualização grava uma nova versão imutável, e nada é editado no lugar. Só o agendador grava; todo o resto lê.
- Imutável
- Parquet
- Chave primária obrigatória
Conecte dez tipos de banco de dados, envie arquivos ou puxe dados de uma API. Os fluxos de trabalho extraem, transformam e mesclam em horários programados.
- 10 bancos de dados
- CSV · Excel
- Coleta por API
- Fluxos agendados
Esquema. Os nomes das camadas foram simplificados em relação à arquitetura do produto.
04 · Feito por IA
Descreva.
Receba um app funcionando.
Diga ao Agent o que você quer ver. Ele lê a camada semântica, escreve um app de dados em um único arquivo e mostra a prévia na hora. Revise e salve como app de dados.
Crie um painel de vendas por região e categoria.
Visão geral de vendas
1689kReceita · Q3 · Dados de exemplo
- Vestuário
- Casa
- Beleza
- Eletrônicos
- Mercearia
Sandbox · suas permissões
Quero testar uma mudança de preço e ver receita e margem.
Simulação de preços
- Receita
- 474k
- +22k
- Margem bruta
- 62.8%
- +1,8
Previsão de receita
Sandbox · suas permissões
Mostre a retenção de clientes por coorte de cadastro.
Retenção
Retenção por coorte e mês
Sandbox · suas permissões
Mostre cada conta por receita e crescimento e destaque os atípicos.
Mapa de contas
Sandbox · suas permissões
Apps ilustrativos com dados de exemplo de uma varejista fictícia. Os apps gerados rodam em um sandbox sem acesso à rede e leem os dados pelo host, com as suas permissões.
05 · Governança
A mesma tabela, pessoas diferentes,
linhas diferentes.
Autenticação, autorização por espaço, permissões por linha e auditoria se apertam em camadas. As permissões por linha são aplicadas uma única vez, na camada semântica, e relatórios, assistente de IA, API e porta PG recebem o mesmo tratamento. Se não houver uma decisão, o pedido é recusado, não permitido.
Experimente: troque de identidade
Empresa investidaRegiãoAvaliação
Xinghe UmLeste1.284.500,00
Yunshan AtivosLeste963.200,50
Lanwan EnergiaSul752.100,00
Beichen ParqueNorte1.438.700,25
Haitang FundoSul612.000,00
Songxi SolarLeste884.000,00
Yuanxiu LogísticaNorte523.300,00
Langrun TechSul709.800,00
Qinghe AgroNorte381.600,75
Quatro entradas, um só resultado
- Relatórios7.549.201,50
- Assistente de IA7.549.201,50
- API7.549.201,50
- Porta PG7.549.201,50
- 01
Identidade
Contas e login OIDC. Antes de tocar em qualquer dado, verifica-se quem você é.
- 02
Autorização por espaço e recurso
Os ativos pertencem a espaços pessoais ou de equipe, e pastas e recursos são concedidos aos membros.
- 03
Permissões por linha
Uma tabela de permissões decide quais linhas cada pessoa vê, aplicada uma única vez na camada semântica.
- 04
Auditoria
As ações importantes deixam registro, e é possível consultar quem fez o quê e quando.
SQL em ambiente isolado
O console SQL roda em um ambiente DuckDB restrito, com o acesso a arquivos externos desativado.
Política de saída
As requisições de saída de fluxos e conexões seguem todas uma política global de acesso externo.
A IA tem as suas permissões
O assistente consulta como quem pergunta e não herda nada mais amplo.
06 · Abertura
Fácil de trazer.
Fácil de levar.
Uma API JSON nativa, MCP, uma porta com protocolo PG, e gráficos e painéis em YAML. Seus dados e suas definições não ficam presos a uma interface.
Fontes
- PostgreSQL
- MySQL
- Oracle
- SQL Server
- ClickHouse
- Doris · StarRocks
- Arquivos · APIs
Cube Core
- Modelagem de dadosDimensões, medidas, junções e visões, definidas uma vez
- Controle de acessoUm único ponto de permissão por linha; só visões
- Snapshots fixosCada consulta lê uma versão imutável dos dados
- APIs abertasAPI JSON · MCP · porta PG
camada semântica
Consumo
- Painéis e apps de dadosNo espaço de trabalho
- Agentes de IAMCP
- Sistemas externosAPI JSON
- Ferramentas de BI e ExcelPorta PG · Power Query
POST /api/v1/query
Authorization: Bearer <token>
{
"model_id": "valuation",
"view": "asset_view",
"query": {
"measures": ["asset_view.revenue"],
"dimensions": ["asset_view.region"],
"order": [["asset_view.revenue", "desc"]],
"limit": 100
}
}
// → { "data": [ … ], "release_id": "…", "snapshot_set_id": "…" }Consultas JSON nativas; cada resultado traz os identificadores da publicação e do instantâneo.
Bancos de dados compatíveis
- PostgreSQL
- MySQL
- Oracle
- SQL Server
- ClickHouse
- TiDB
- Doris
- StarRocks
- KingbaseES
- DuckDB
Além de envio de CSV / XLSX e extração por API.
As conexões com bancos de dados aceitam salto SSH e TLS mútuo
07 · Quem usa
Uma plataforma,
e cada uma das três funções leva o que precisa.
Equipes de negócio
AntesEsperar o time de dados puxar os números
AgoraExplorar por conta própria um modelo publicado
AntesNão saber dizer de onde veio um número
AgoraRespostas de IA com as etapas e as definições
AntesVários relatórios, vários números
AgoraUma definição de métrica compartilhada
Equipes de dados
AntesUm SQL por relatório
AgoraPreparar uma vez, modelar uma vez, publicar uma vez
AntesAtualizações manuais, erros difíceis de rastrear
AgoraAtualização por fluxo de trabalho, uma nova versão a cada vez
AntesMedo de que mudar uma definição quebre tudo
AgoraValidar um rascunho e publicar uma nova revisão por inteiro
TI e liderança
AntesPermissões por combinado e por grupo de chat
AgoraAutorização por espaço mais permissões por linha, aplicadas em um só lugar
AntesExportações e capturas de tela por toda parte
AgoraAs consultas passam por uma API autorizada e as ações são auditadas
AntesReceio de que a IA ultrapasse seus limites
AgoraA IA tem as permissões de quem pergunta e suas etapas ficam visíveis
Boas perguntas
O que é a Shuzi?
A Shuzi conecta ingestão, preparação, modelagem semântica, análise e publicação em uma só cadeia, para que as equipes trabalhem com definições de métricas compartilhadas.
Preciso saber SQL?
Usuários de negócio podem usar relatórios publicados, o explorador ou o assistente de IA. Analistas podem usar SQL durante a preparação dos dados.
A IA consegue ver dados que eu não posso ver?
Não. O assistente consulta como quem pergunta, pelas mesmas autorizações e permissões por linha.
Posso consultar a partir de outras ferramentas?
Sim. Os modelos publicados ficam disponíveis pela API JSON, pelo MCP ou pela porta PG. O acesso real exige autenticação e autorização.
Os dados deste site são reais?
Não. Este site usa apenas dados de exemplo locais e respostas predefinidas. Os dados reais são usados após o login, com as suas próprias permissões.
Leve seus dadosdo emaranhado à clareza.
Experimente primeiro com dados de exemplo e depois traga os seus.