Dot

Dotとは？

Dotは、チームに即座に実行可能な洞察を提供するように設計されたAIデータアナリストです。ユーザーは自然言語でデータ関連の質問をし、迅速かつ信頼できる回答を得ることができます。Dotは、データと意思決定の間のギャップを埋め、企業がよりスマートかつ迅速に行動できるようにすることを目指しています。

Dotの仕組み

Dotは、データベース（Snowflake、BigQuery、Redshiftなど）、セマンティックレイヤー（Looker、dbt）、コミュニケーションプラットフォーム（Slack、MS Teams）、およびダッシュボード（Tableau、Metabase）を含む既存の技術スタックに接続することで機能します。これらのシステムから自動的に学習し、AIを使用してデータに関する質問を数秒で理解して回答します。

主な機能：

• データに関する質問への回答： Dotは、データ検索、視覚化、およびデータ発見に関する質問に回答できます。
• レポートの生成： 包括的なレポートをリクエストし、実行可能な推奨事項を含む毎週のビジネスレポートを提供できます。
• 根本原因分析： Dotは、根本原因分析と統計を使用して、メトリクスがどのように変化するかを理解するのに役立ちます。
• 自動化： Dotは、データストレージのチェックやチケットの作成など、退屈なタスクを自動化できます。

Dotを選ぶ理由

• 迅速かつ信頼できる回答： データに関する質問に対して迅速かつ信頼できる回答を提供します。
• 簡単なセットアップとメンテナンス： 簡単な接続のためのノーコード統合を提供します。
• エンタープライズ対応のセキュリティ： 組み込みのロールベースの権限と行レベルのセキュリティがデータを保護します。
• 時間とROIを節約： 数千時間を節約し、大きな投資収益率を提供します。

Dotの使い方

1. データソースを接続する： ノーコード統合を使用して、Dotをデータベース、BIツール、およびその他のシステムに接続します。
2. 自然言語で質問する： 英語、Español、Deutsch、العربية、한국인、またはその他のサポートされている言語を使用して、SlackまたはTeamsでデータに関する質問をします。
3. 回答を確認および管理する： Dotのトレーニング+ガバナンススペースを使用して、回答の正確性と一貫性を確保します。

Dotは誰のため？

Dotはデータチーム向けに構築されていますが、組織全体のすべてのユーザーに役立ちます。以下に最適です。

• データアナリスト： 簡単な質問に答える代わりに、深い作業に集中するため。
• ビジネスユーザー： データチームを待たずに、即座に洞察を得るため。
• データサイエンティスト： 意思決定を加速し、より効率的にデータを分析するため。

連携

Dotは、以下を含む幅広いツールとシームレスに統合します。

• データベース： Snowflake、BigQuery、Redshift、Postgres、AWS Athena、Databricks SQL、Microsoft SQL、MySQL、DuckDB、Microsoft Fabric、Clickhouse、SAP HANA
• セマンティックレイヤー： Looker、dbt
• コミュニケーションプラットフォーム： Slack、MS Teams
• ダッシュボード： Tableau、Metabase、Sigma

例

• 売上を分析する： Eコマースストアからの注文データを理解します。
• キャンペーンをレビューする： マーケティング費用のリターンを評価します。
• 使用状況を理解する： オンラインフォーラムからのユーザーアクティビティを確認します。

顧客の成功事例

Dakiのデータおよび分析の責任者であるMarcus Bernardiは、Dotが重要なギャップを埋め、データが日々のビジネスを形作るミクロな意思決定にシームレスに統合されるようにしたと述べています。