Observabilidade em tempo real e detecção de anomalias

Ele explora as fontes de dados conectadas ao seu workspace, incluindo bancos de dados, warehouses e ferramentas SaaS sincronizadas, e pode cruzá-las em uma mesma análise. Ele trabalha com seus modelos e skills, então usa suas definições de métricas em vez de adivinhá-las. No Basedash cloud, ele também pode buscar na web um contexto externo, como um feriado por trás de uma queda. Os admins orientam o agente com o contexto de IA em Configurações → Insights: seus objetivos, suas prioridades e as métricas em foco.

Não existe um modelo estatístico fixo por métrica. A cada execução, o agente explora seus dados como um analista faria, compara os períodos recentes com os anteriores e procura uma mudança que mereça um post: um pico, uma queda, uma quebra de tendência ou um marco. Quando encontra uma, ele investiga os segmentos ou eventos por trás dela e escreve o que mudou e por quê, com um gráfico. Ele valida o SQL antes de montar o gráfico e confere se o período descrito bate com os dados que ele realmente tem.

Os admins escolhem a frequência em Configurações → Insights: todo dia, todo dia útil, toda semana no dia que você escolher ou todo mês no dia que você escolher. Cada execução agendada gera um post, então a frequência define quantos você recebe. Você também pode gerar um insight manualmente a qualquer momento, o que ajuda logo depois de mudar o contexto de IA. Escolha Nunca para parar as execuções agendadas e gerar insights só sob demanda.

Todo insight chega ao feed de Insights no Basedash, onde você pode abrir o gráfico e continuar explorando. Em Configurações → Insights → Notificações, você também pode enviá-lo para destinatários de e-mail e para um canal do Slack, onde o gráfico é publicado como imagem. Para um canal privado do Slack, convide o app antes com /invite @Basedash. Se você incorporar o Basedash no seu próprio produto, o componente BasedashInsights do SDK de React mostra o mesmo feed lá.

Os insights foram feitos para não fazer barulho: cada execução escreve um único post, e o agente lê os insights recentes antes para não repetir algo que você já viu. Se os posts ainda não acertam o alvo, restrinja o contexto de IA aos objetivos e métricas que importam, ou troque o ritmo diário pelo semanal. Quando precisar de um alerta para uma condição exata, como um pagamento recusado acima de certo valor, use uma automação com gatilho por mudança de dados. Ela só roda quando sua consulta SQL retorna linhas novas.

Sim. O agente roda como um membro do seu workspace, com o acesso a fontes e as permissões desse membro, então não consegue consultar nada que esse membro não possa ver. Schemas, tabelas ou colunas que você escondeu da IA ficam fora do contexto dele, e ele usa os mesmos modelos governados que o resto do Basedash. No Enterprise, o acesso dele aos dados aparece nos logs de auditoria como qualquer outra consulta. Dados de clientes nunca são usados para treinar modelos de IA.

O Insights está incluído nos planos Startup e Enterprise, junto com as automações, então não há um complemento separado para comprar. O trabalho do agente conta no uso de IA do seu plano como qualquer outra análise. Você pode começar um teste grátis, conectar uma fonte, escrever seu contexto de IA e gerar seu primeiro insight manualmente antes de decidir.