Аналитический агент

Быстрый анализ и визуализация данных: панели, в которые можно погрузиться глубже, чем в Grafana

Analytics Agent создан аналитиком, который больше 25 лет работает с данными и их визуализацией, — это инструмент для настоящей аналитики, а не только для контроля. Панели здесь можно не просто смотреть, а погружаться в данные: фильтровать, сверять, считать в Python. Отчёты, графики и таблицы можно просить добавить у ИИ — обычным языком, не выходя из интерфейса. Готовые решения — прогнозы, сегменты, скоринг — берутся из библиотеки из 257 шаблонов анализа, включая бесплатный курс по аналитике. А о том, что что-то пошло не так, система сообщит сама: правила оповещений проверяют данные по расписанию и шлют сигнал в Telegram, Slack или на почту. Данные для отчётов обычно готовит Data Agent — вместе продукты образуют конвейер «собрал → подготовил → показал».

Документы-отчёты из блоков: графики, таблицы, метрики

38 типов блоков — от Markdown до Jupyter Notebook

28 типов графиков: линии, столбцы, воронки, карты регионов, диаграммы связей

SQLite, PostgreSQL, ClickHouse и свои Python-скрипты из коробки

Автоопределение схемы и сохранение результатов запросов

Lakehouse: запросы к Parquet-файлам без настройки источников

Интерактивные таблицы с постраничной выдачей и ссылками из ячеек

Библиотека шаблонов: 257 готовых решений с демонстрационными данными

Просите агента добавить отчёт, график или таблицу

Кнопка «Исправить с помощью ИИ» рядом с любой ошибкой

Работает на вашем центральном Pastukhov Agent — без лишних ключей и подписок

Встроенные проверки документов, блоков и SQL-запросов

Авто-коррекция: ошибки видны до публикации отчёта

Jupyter Notebooks: Python внутри отчёта

pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn для анализа данных

Внешние Python-скрипты расширяют конвейер: источник, обработка, тревога, доставка

Шаблоны Scriban и переменные в отчётах

Единая боковая панель и чат с агентом на всех страницах

Обновления отчётов в реальном времени через SignalR

Отчёты — JSON-файлы: Git, версионирование, мгновенный reload

13 типов переопределений оформления блоков

Публичные отчёты и разграничение доступа

Полная русская локализация интерфейса

Self-hosted: один Docker-контейнер, данные в постоянных томах

Создан аналитиком с более чем 25-летним опытом

Оповещения: правила на запросах и уведомления в 24 канала — от Telegram до email

В простое не нагружает сервер: фоновые проверки просыпаются только по изменениям, индекс поиска лежит на диске и не держит память

Картинки и файлы внутри отчёта: картинка видна на месте, файл скачивается по ссылке

Отчёты из блоков

Отчёт «Оперативная консоль»: карточки метрик, график пульса за 30 дней, таблица отклонений и блок «Как читать»

Документ — сетка из блоков шириной от 1 до 24 колонок

Перетаскивание блоков мышью (drag & drop)

Отчёты хранятся как JSON-файлы — версионируйте в Git

Изменения подхватываются мгновенно: в реальном времени через SignalR

Фильтры, параметры «что если» и погружение по клику прямо в отчёте

Выгрузка отчёта в PDF — отправить коллеге или заказчику

Тридцать восемь типов блоков

Отчёт ABC/XYZ: плитки метрик, диаграмма Парето, матрица ABC/XYZ, тепловая карта и таблица артикулов

Графики, таблицы, метрики и спидометры-гейджи

Markdown-текст и заголовки разделов

Закладки-ссылки и списки свойств сущностей

Jupyter Notebooks как полноценные блоки отчёта

Графики для любых данных

Шаблон «Как выбрать диаграмму»: семь мини-графиков разных типов — столбцы, линия, гистограмма, точечная, водопад, воронка и тепловая карта

Линии, столбцы, точечные и кольцевые диаграммы

Гистограммы распределения и диаграммы размаха с квартилями

Финансовые свечи OHLC с объёмом торгов

Серии, стеки, сглаживание, легенды и анимации

Воронки, диаграммы Ганта, потоков, связей и карты регионов

Подключение к вашим базам

Список источников данных: файлы SQLite шаблонов, найденные в lakehouse базы и подключение «Турист — mart» с кнопками проверки и удаления

SQLite, PostgreSQL, ClickHouse и свои Python-скрипты

Автоопределение схемы источников данных

Кэширование таблиц и результатов запросов

Запросы проверяются до выполнения — ошибки видны сразу

ИИ прямо в отчёте

Чат с агентом прямо в отчёте «Тарифы»: запрос «на графике нет данных», загрузка навыка analytics-manager, чтение документа и SQL-запроса блока

«Добавь график продаж по неделям» — и блок появится

Новые отчёты, графики и таблицы обычным языком

Кнопка «Исправить с помощью ИИ» рядом с ошибкой

Агент редактирует отчёт напрямую — обновление мгновенно

Библиотека шаблонов анализа

Библиотека шаблонов анализа: боковое дерево разделов и таблица шаблонов курса по аналитике в описании библиотеки

257 готовых шаблонов в группах «Бизнес» и «Финансы» — плюс курс по аналитике

Прогнозы, сегменты, скоринг, аномалии и оповещения — под ключ

Демо-данные в каждом шаблоне — изучите работу до адаптации

«Использовать этот шаблон» — агент адаптирует его под ваши данные

Бесплатный курс по аналитике на 50 уроков — внутри библиотеки

Проверки и авто-коррекция

Чат «Исправить ошибки»: агент получил список ошибок отчёта «Когорты», загрузил навык analytics-manager и разбирает проблему блока block_cc_second с запросом query_1790327675_002

Валидация документов: блоки, ID, ширины, конфигурации

Проверка SQL-запросов до выполнения

Фоновая валидация всех отчётов с сохранением результатов

Ошибки видно до публикации — с кнопкой исправления ИИ

Jupyter Notebooks

Страница скрипта analyze.py шаблона в библиотеке: код на Python с pandas открыт прямо в интерфейсе

Python внутри отчёта: исполнение через papermill

pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn из коробки

Автоматическое окружение и установка зависимостей

Шаблоны: базовый, анализ данных, машинное обучение

Расширение своими скриптами

Раздел «Скрипты»: виртуальное окружение ещё не создано, список пуст, пояснение что определения скриптов — JSON-файлы в папке scripts корня конфигурации

Свой источник данных из любого сервиса с клиентом на Python

Скрипт обрабатывает результат запроса: переименовать, перевести, дополнить, досчитать

Своё условие тревоги и своя доставка уведомления

Скрипты — обычные файлы рядом с настройками: без сборки и перезапуска

Lakehouse

Lakehouse: просмотр orders.parquet — 43 701 строка, 16 колонок и первые строки данных в браузере файлов

Файловый браузер всех ваших данных

Запросы к Parquet-файлам через Apache Arrow

SQLite-файлы и Markdown без настройки источников

Схемы таблиц и выборки прямо из браузера

Переменные и шаблоны

Предпросмотр шаблона «Недельная динамика продаж WB»: панель параметров с селектором окна сравнения и фильтром по категории, метрики и таблицы отчёта

Динамические отчёты на движке Scriban

Переменные в путях и содержимом документов

Селекторы диапазона дат и временных интервалов

Один шаблон — сколько угодно отчётов

Оформление без границ

Отчёт «ДРР»: плитки метрик с пороговыми цветами и форматами, графики и таблица кампаний с колонкой вердикта

13 типов переопределений оформления блоков

Цвета чисел по порогам, форматы с префиксами и суффиксами

Переименование колонок и ссылки из ячеек таблиц

Скрытие серий, стили линий, столбцов и точек

Оповещения — система следит сама

Раздел «Оповещения», вкладка правил: пять правил магазина с расписанием, метками и числом срабатываний

Правило — это запрос к данным с условием: продажи упали ниже порога — сигнал вам

Проверка по расписанию: от каждых 10 секунд до раза в день

24 канала уведомлений: Telegram, Slack, email, webhook и другие

Тишина и график: не беспокоить по ночам, в выходные и в праздники

История срабатываний и журнал отправок: кто, когда и что получил

Запись результатов проверок в базу — для своих отчётов

Агент-помощник и боковая панель

Боковая панель с разделами и документами отчётов; поверх — очередь промптов из трёх поручений с моделью deepseek-v4.1-flash, навыком research-manager и переключателем автоотправки

Единая боковая панель на всех страницах: разделы, документы и поиск

Чат с агентом открывается из любого раздела — не нужно переключаться между приложениями

Поручения обычным языком: добавь график, исправь ошибку, подготовь отчёт

Очередь промптов с автозапуском: агент сам выполняет задачи одну за другой

Выбор модели и навыка для каждого запроса — навык аналитики подставлен заранее

Поиск по документам и шаблонам по мере ввода и недавняя история