Чем Analytics Agent отличается от Grafana?
Grafana сфокусирована на observability — наблюдении за метриками систем. Analytics Agent — про интерактивную визуальную аналитику: глубокое погружение в данные, а не только панели индикаторов. Отчёты правятся ИИ обычным языком, внутрь встраиваются Jupyter Notebooks, документы — это JSON-файлы под Git, а источник настраивается парой строк. Продукт создан аналитиком с более чем 25-летним опытом работы с данными.
Как ИИ добавляет отчёты и графики?
Рядом с любым блоком или ошибкой есть кнопка ИИ: опишите словами, что нужно («добавь график продаж по неделям», «сделай таблицу топ-10 клиентов»), выберите модель — откроется чат агента. Агент редактирует JSON отчёта напрямую, file watcher подхватывает изменение, и график появляется на экране мгновенно.
Что такое шаблоны анализа?
Это готовая библиотека из 257 решений для разбора данных: прогнозы продаж, сегменты клиентов, ассортимент, реклама, отчёты по Wildberries и Ozon — плюс бесплатный курс по аналитике на 50 уроков. Откройте шаблон, нажмите «Использовать этот шаблон» — и агент адаптирует его под ваши данные, запустит расчёты и поставит готовый отчёт в Analytics Agent. Подробнее — в разделе Шаблоны анализа.
Какие графики можно построить?
28 типов диаграмм — от линий, столбцов и точечных до воронок, диаграмм Ганта, потоков, карт регионов и графов связей. А у всех графиков есть общие возможности: опорные линии и коридоры норм, интервалы, подписи значений, сравнение с прошлым периодом и настройка осей. Полный перечень с объяснением «когда какой ставить» — в разделе Графики.
Какие базы данных поддерживаются?
SQLite, PostgreSQL и ClickHouse как полноценные источники с автоопределением схемы. Плюс Lakehouse: запросы к Parquet- и SQLite-файлам прямо из файлового браузера, без настройки источников. А если к вашему сервису готового подключения нет, источником может стать свой Python-скрипт.
Нужно ли уметь программировать?
Для чтения отчётов — нет. SQL полезен для своих запросов, но ИИ напишет запрос за вас по словесному описанию. Для сложной аналитики — Jupyter Notebook с Python прямо в отчёте (pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn уже в комплекте). А чтобы расширить сам конвейер — подключить свой сервис как источник, досчитать результат или отправить уведомление своим способом — есть внешние Python-скрипты.
Что нужно для запуска?
Для запуска нужен только сервер: продукт разворачивается через Pastukhov MultiAgent — в рамках «Фабрики агентов». Docker и всё необходимое MultiAgent устанавливает сам, данные хранятся в постоянных папках, а логин и SHA-256-хэш пароля задаются переменными окружения. ИИ-функции включаются указанием адреса и API-ключа Pastukhov Agent.
Можно ли использовать без Pastukhov Agent?
Да: отчёты, графики, таблицы, источники данных, проверки, Jupyter, внешние скрипты, Lakehouse и шаблоны анализа работают самостоятельно. Интеграция добавляет ИИ-кнопки — добавление и исправление блоков обычным языком, а также применение шаблонов под ваши данные.
Где хранятся отчёты?
В виде JSON-файлов в постоянной папке /project/apps/analytics/documents — можно версионировать в Git, редактировать руками, переносить копированием. Изменения подхватываются мгновенно без перезагрузки.
Можно ли вставить картинку или файл в отчёт?
Да. Текст в отчёте хранится отдельным файлом рядом с документом: положите картинку, выгрузку или документ в ту же папку и сошлитесь на файл в тексте. Картинка покажется прямо в отчёте, остальные файлы читатель скачает по клику. Ссылку приложение подписывает и выдаёт временно — она действует 12 часов и обновляется при каждом открытии отчёта, поэтому постоянной открытой ссылки на файл не остаётся. Подробнее — в разделе Отчёты и документы.
Можно ли отправить отчёт тем, у кого нет доступа?
Да, двумя способами. Отчёт выгружается в PDF — готовый файл для письма или совещания. А если нужен именно живой отчёт, документу можно поставить публичный доступ и показывать его по ссылке без входа. Подробнее — в разделе Отчёты и документы.
Можно ли расширить продукт своими скриптами?
Да. Внешние Python-скрипты подключаются к конвейеру аналитики как обычные файлы — без доработки приложения и без перезапуска. Ими можно подключить любой сервис как источник данных, обработать результат запроса, посчитать условие тревоги или доставить уведомление своим способом. Понадобится программист или агент, зато новые возможности добавляются файлами, а не обновлениями продукта. Подробнее — в разделе Python-скрипты.