Analytics de autoservicio en el que por fin puedes confiar

Abre los pasos bajo cualquier respuesta. Basedash muestra la definición que usó, las tablas que buscó y el SQL que ejecutó, y cada cifra de la respuesta sale de una consulta ejecutada en esa conversación, no de memoria. Puedes copiar o editar el SQL, volver a ejecutarlo y ver las filas en bruto. El equipo repite sus evaluaciones internas con cada nueva versión de modelo de IA, y en BI Bench, el benchmark público que Basedash ejecuta para analistas de datos con IA, es el primero en precisión.

Basedash completa los huecos habituales con el contexto y te dice qué supuso: "el último trimestre" es el más reciente, y una métrica que tu equipo ya definió usa esa definición. Cuando una ambigüedad seguiría cambiando la respuesta, casi siempre una métrica de negocio que nadie definió, hace una sola pregunta concreta antes de ejecutar nada. Si tiene que elegir, por ejemplo entre churn de clientes y churn de ingresos, nombra la definición que usó y da también la otra cifra cuando difieren.

Cualquiera que pueda describir lo que quiere saber. Ventas, finanzas, producto, soporte y dirección preguntan en lenguaje natural sin escribir SQL, mientras los analistas pueden leer y editar cada consulta que genera. El acceso sigue la configuración de tu espacio de trabajo: los admins eligen qué grupos y miembros consultan cada fuente de datos y pueden ocultar a la IA esquemas, tablas o columnas sensibles. En Slack, cada persona se asocia a su cuenta de Basedash por email, así que se aplican las mismas reglas.

Todo lo que conectes: bases de datos como Postgres, MySQL y SQL Server, warehouses como Snowflake, BigQuery y Databricks, y herramientas SaaS como Stripe, HubSpot y Salesforce sincronizadas en Basedash Warehouse. Puede combinar fuentes en una misma respuesta, por ejemplo el uso del producto de tu base de datos con los ingresos de Stripe. También lee tus Models y tu contexto de IA, así que sabe qué tablas importan, qué significan tus columnas y cómo calcula tu equipo cada métrica.

Consultas rápidas, como los mejores clientes por ingresos, y trabajo más profundo: retención por cohortes, conversión de un funnel, segmentación o por qué se movió una cifra. Las preguntas de seguimiento mantienen el contexto, así que bajas de un total a un segmento y a las cuentas detrás sin repetir nada. Los procesos muy largos encajan mejor en una automatización programada que en un chat en vivo, y los analistas siempre pueden llevar una consulta generada al editor SQL.

Sí. Cada gráfico de una respuesta conserva su consulta: puedes editar el SQL directamente o pedir en lenguaje natural que cambie el tipo de gráfico, la granularidad, el desglose o el formato. El gráfico se actualiza en el sitio en lugar de empezar de cero. Cuando esté listo, guárdalo en un dashboard, compártelo en un canal de Slack o exporta los datos en CSV, JSON o Excel.

Sí. Menciona a @Basedash en un canal o mensaje directo de Slack para recibir la respuesta y su gráfico en el hilo, y las conversaciones iniciadas en Slack se sincronizan con la app. En un iPhone, añade Basedash a la pantalla de inicio y pregunta en voz alta. Claude, ChatGPT, Cursor y otros clientes MCP también pueden conectarse a Basedash. Cada acceso usa las mismas definiciones y permisos que la app.