Чем Analytics Agent отличается от Grafana?
Grafana сфокусирована на observability — мониторинге метрик 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 источников достаточно трёх строк подключения. 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 окружение — откроется чат агента. Агент редактирует JSON отчёта напрямую, file watcher подхватывает изменение, и график появляется на экране мгновенно.
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.
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).
Что нужно для запуска?
Docker-хост: один контейнер, volume для данных, логин и SHA-256-хэш пароля в переменных окружения. ИИ-функции включаются указанием URL и API-ключа Pastukhov Agent.
Можно ли использовать без Pastukhov Agent?
Да: отчёты, графики, таблицы, источники данных, проверки, Jupyter и Lakehouse работают самостоятельно. Интеграция добавляет ИИ-кнопки — добавление и исправление блоков обычным языком.
Где хранятся отчёты?
В виде JSON-файлов в volume /data/documents — можно версионировать в Git, редактировать руками, переносить копированием. Изменения подхватываются мгновенно без перезагрузки.