FAQ

Uma plataforma de business intelligence (BI) nativa de IA usa processamento de linguagem natural para consultar bancos, gerar dashboards e explorar analytics sem escrever SQL. A Basedash permite que times façam perguntas em linguagem cotidiana e transformem respostas em dashboards, automações e fluxos compartilhados rapidamente. Ela cobre todo o stack de dados em um produto — armazenamento, sincronização, uma camada semântica para métricas confiáveis e a BI por cima — para a análise ficar consistente dos dados brutos ao dashboard final. O resultado é menos tempo até o insight, menos consultas manuais e menos vai e volta entre times.

BI nativa de IA é bem mais rápida e menos frágil do que BI tradicional no dia a dia. Ferramentas clássicas costumam depender de fluxos pesados de SQL, montagem manual de dashboards e várias rodadas de iteração até uma resposta utilizável. A Basedash reduz esse atrito ao ir de uma pergunta em linguagem natural para um gráfico governado, para os times publicarem dashboards em minutos em vez de esperar ciclos longos.

Ferramentas de IA gerais são úteis para brainstorm, mas a Basedash foi feita para analytics de produção. A Basedash conecta no seu stack real, entende o schema, as tabelas e as definições de métricas, e devolve respostas ancoradas em fontes governadas. Foi pensada para times com dashboards compartilhados, métricas reutilizáveis, controles de acesso por função e opções de implantação alinhadas a segurança e compliance. O resultado é menos tempo até o insight, com respostas mais consistentes e confiáveis.

A Basedash prioriza a precisão em analytics de produção. Em vez de gerar respostas livres, ela traduz linguagem natural em consultas estruturadas que são validadas e executadas direto nos seus bancos ou warehouses conectados. As respostas se apoiam no schema real, nas tabelas e nas definições de métricas governadas. As consultas geradas podem ser revisadas, rastreadas até os dados e executadas de novo para verificação. Ao restringir a IA ao seu ambiente real e aplicar definições compartilhadas e controles de acesso, a Basedash combina a velocidade da IA com a confiabilidade da BI clássica.

Não. Os times podem fazer perguntas de negócio em linguagem cotidiana e gerar dashboards sem escrever SQL a cada solicitação. Perfis técnicos continuam com os controles de que precisam para validar a lógica, definir métricas confiáveis e governar padrões de reporting compartilhados. Isso amplia o analytics self-service sem perder rigor analítico.

A Basedash foi feita para times multifuncionais que dependem de analytics confiável para decidir rápido. Produto, growth, marketing, vendas, financeiro e operações podem usar dashboards compartilhados e métricas governadas em um único workspace. Funciona para perfis técnicos e não técnicos, então a análise não depende de um time de dados pequeno.

A Basedash suporta 750+ integrações entre bancos, warehouses e ferramentas SaaS, incluindo PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery, Salesforce, HubSpot, Stripe e Google Analytics. Os times conectam o stack atual e mantêm a análise ancorada em dados de negócio governados. O catálogo completo está na página de fontes de dados.

Sim. Os times podem conectar warehouses existentes diretamente e manter o analytics sincronizado com a arquitetura de dados atual. Para times que querem um caminho mais rápido para analytics unificado, o Basedash Warehouse também está disponível. Isso dá flexibilidade às organizações sem forçar uma migração grande de stack.

Sim. A Basedash consulta diretamente os bancos e warehouses conectados, então respostas e dashboards refletem os dados atuais no momento da consulta, não um extrato desatualizado. Os dashboards atualizam em cadência contínua, as automações agendadas entregam relatórios atualizados no Slack e por e-mail, e as fontes SaaS sincronizadas pelo Basedash Warehouse atualizam conforme sua agenda de sincronização. Times que precisam de números atuais para operações, receita ou resposta a incidentes não precisam esperar um processamento noturno.

Sim. O Basedash Insights roda uma análise de IA diária em todas as fontes conectadas e sinaliza anomalias, quebras de tendência e marcos com uma explicação escrita do que mudou e por que isso importa. Os alertas podem ser enviados por Slack ou e-mail, e as Automações podem rodar análises personalizadas em uma agenda ou quando os dados mudam. Isso dá aos times monitoramento proativo sem construir regras de alerta manuais para cada métrica.

Sim. A Basedash expõe um servidor remoto Model Context Protocol (MCP), para que clientes de IA como Claude Code, Cursor, ChatGPT e Windsurf possam fazer perguntas analíticas governadas sobre os dados da sua empresa em tempo real. As chamadas MCP autenticam com OAuth no navegador e aplicam as mesmas permissões de workspace, controles de acesso por fonte e definições semânticas do app da Basedash.

Sim. A Basedash suporta analytics embarcado para times que querem entregar dashboards e insights diretamente dentro da própria experiência de produto. Isso ajuda times que atendem clientes a compartilhar analytics em contexto em vez de mandar usuários para uma ferramenta de BI separada. Você pode saber mais na página de embedding.

A Basedash foi feita para ambientes de produção e corporativos com controles de segurança concretos, incluindo conformidade SOC 2 Type II, criptografia em trânsito e em repouso, e limites rígidos de acesso a dados. Dados de clientes nunca são usados para treinar modelos. Os times podem aplicar controles de acesso por função, single sign-on (SSO), provisionamento SCIM e logs de auditoria nativos, definir métricas confiáveis e implantar em self-hosting ou VPC para atender requisitos internos de rede e conformidade. Isso permite que organizações adotem analytics nativo de IA sem enfraquecer sua postura de segurança atual.

Não. Os dados de clientes não são usados para treinar modelos. A Basedash é construída com limites de dados rígidos para que os times usem analytics nativo de IA sem expor dados de negócio sensíveis ao treinamento de modelos. Isso é especialmente importante em ambientes de produção, corporativos e regulados.

Sim. A Basedash inclui uma camada semântica nativa, onde os times salvam métricas confiáveis como SQL reutilizável e as referenciam em gráficos, dashboards, chat, insights e automações. Como a IA reutiliza as mesmas definições, as métricas compartilhadas ficam consistentes, números conflitantes desaparecem e todo mundo trabalha a partir de uma única fonte de verdade. Essa é uma vantagem importante ao escalar analytics entre departamentos.

Sim. Todo time pode começar com um teste grátis de 14 dias, sem cartão de crédito e com acesso completo aos recursos. Você pode conectar seus dados, gerar dashboards e validar como o analytics nativo de IA se encaixa no seu processo de reporting antes de se comprometer. Isso permite que os times avaliem o valor rapidamente, sem um ciclo longo de compras no início.

O plano Startup custa US$ 1.000/mês mais uso de IA e inclui até 25 usuários, o Basedash Warehouse, mais de 750 fontes de dados, automações, insights, o app do Slack e o servidor MCP. Os planos Enterprise são personalizados e adicionam SSO, SCIM, logs de auditoria, embedding, modelos de IA personalizados e self-hosting. A Basedash usa um preço de time com taxa fixa em vez de licenciamento por assento, então adicionar visualizadores e stakeholders não gera um novo custo de licença. Veja a página de preços para os detalhes completos dos planos.

Sim. A Basedash dá suporte a fluxos de compras corporativas, incluindo revisões de segurança, ciclos de revisão jurídica e processos de aprovação de stakeholders. O time também ajuda no planejamento da implantação para que a implementação siga os requisitos de aprovação internos. Isso reduz a fricção entre a avaliação e o lançamento em produção.

Sim. Times costumam migrar de ferramentas de BI legadas e dashboards internos para simplificar fluxos e reduzir a fricção de construir dashboards. A Basedash suporta implantações em fases, então você pode priorizar primeiro as métricas e casos de uso de maior impacto. Essa abordagem reduz o risco de migração enquanto entrega vitórias mais rápidas para os stakeholders.

A forma mais rápida de começar é criar um workspace de teste, conectar suas principais fontes de dados e definir suas primeiras métricas críticas para decisão. Você pode se cadastrar imediatamente e depois expandir para dashboards e relatórios em todo o time depois de validar os primeiros fluxos. Se você quiser ajuda com a configuração, migração ou planejamento da implantação, agende uma chamada com o time.