Questa pagina è stata tradotta dall’inglese.
Dashboard di amministrazione e gestione dati
Crea un'app di analisi dati e visualizzazione basata su AI
Kliv è un app builder AI. Descrivi il tuo flusso di analisi dati e visualizzazione, e Kliv costruisce il database, i job di ingestione, le dashboard, le regole di accesso, gli avvisi, i report e l'agente che conosce i tuoi dati.
Inserisci semplicemente la tua idea nella casella di testo e l’AI la realizzerà per te
Cos'è Kliv?
Kliv non è una suite di BI con dashboard generiche: è un'intelligenza artificiale che costruisce software per te.
Descrivi con parole semplici l'app di cui hai bisogno, e Kliv la costruisce: il database, i job di ingestione, le regole di validazione, le dashboard, le regole di accesso, gli avvisi, le email programmate e un agente che risponde in base ai tuoi dati. Quello che ottieni è un'app vera sul tuo dominio, che puoi modificare in seguito semplicemente chiedendo. Non è un modello preconfezionato.
In questa pagina, quell'app è un'app di analisi dati e visualizzazione. Kliv costruisce ogni tipo di applicazione web; questa pagina si concentra sulle dashboard costruite su righe che controlli tu.
Perché la dashboard dovrebbe vivere dove vivono i dati
Molti team non partono con dati puliti in un unico magazzino dati. Partono da esportazioni, fogli di calcolo e orari provenienti da vari strumenti, seguiti da una riunione basata su chi ha unito i numeri per ultimo.
Kliv costruisce prima l'app mancante: un database che possiede i numeri, un'ingestione che gira secondo pianificazione, una validazione prima della scrittura, dashboard modellate sulla tua riunione e regole di accesso che decidono chi può vedere quali righe.
Cosa conosce il sistema
I dati e le regole che tengono in piedi l'operatività.
Punti vendita e record giornalieri
Una riga per negozio al giorno può contenere vendite per categoria, sprechi per causa e ore lavorate. I grafici aggregano quelle righe invece di copie separate su fogli di calcolo.
Ingestione
Le esportazioni POS possono arrivare tramite caricamento o job programmato. Una funzione tipizzata lato server valida il file e rifiuta le righe malformate indicandone il motivo.
Dashboard
Il margine per negozio per settimana, gli sprechi rispetto all'obiettivo e il rapporto sul costo del lavoro possono diventare pagine della tua app, modellate sulla tua riunione del lunedì.
L'accesso del responsabile
Un responsabile di negozio vede il proprio negozio, un referente di zona vede la propria area e il direttore finanziario vede tutto. La sicurezza a livello di riga fa rispettare questo ambito.
L'agente per le domande
Una domanda come «Quali negozi hanno mancato l'obiettivo sugli sprechi a giugno?» riceve risposta dalle righe che l'utente autenticato può vedere, e la conversazione viene salvata come trascrizione.
Il riepilogo del lunedì
Un job programmato può trasformare i numeri della settimana scorsa in un'email sul tuo modello, pronta prima che inizi la riunione.
Un esempio: la catena di panetterie di Sofia
Ecco come potrebbe usarla un'operatrice. È solo un esempio: tu descriveresti le tue fonti dati, le tue metriche, le tue regole di accesso, i tuoi avvisi e i tuoi report.
I file giornalieri diventano righe validate
L'app di Sofia importa le vendite POS, i fogli degli sprechi e i turni del personale. Ogni negozio ottiene un record giornaliero, e le righe non valide vengono rifiutate con motivazioni leggibili.
I responsabili vedono solo i propri negozi
Un responsabile di negozio accede e vede il negozio che gestisce. I referenti di zona vedono le proprie aree, e il direttore finanziario vede l'intera catena.
La dashboard del lunedì rispecchia la riunione
La dashboard mostra vendite per categoria, sprechi rispetto all'obiettivo e rapporto sul costo del lavoro nella stessa pagina che il team esamina ogni lunedì.
Le domande usano le stesse regole di accesso
Un responsabile chiede quali giorni hanno mancato l'obiettivo sugli sprechi a giugno. L'agente risponde in base alle righe di quel negozio, non dell'intera catena.
Gli avvisi arrivano dove lavora il team
Un job notturno pubblica su Slack i negozi fuori soglia, e il riepilogo del lunedì arriva prima delle 8:00.
Le modifiche non cancellano la cronologia
Quando compare una nuova categoria di sprechi o apre il punto vendita 14, Sofia descrive la modifica e l'app si aggiorna, mentre le righe precedenti mantengono il loro significato.
Descrivi l'app di dati che vuoi
Kliv costruisce a partire dalla tua descrizione, quindi includi fonti dati, regole di validazione, metriche, dashboard, ambiti di accesso, avvisi e report programmati. Ecco tre esempi:
Dashboard operativa multi-sede
Vendite, sprechi e costo del lavoro per negozio.
“Crea una dashboard operativa per la mia catena di 12 panetterie. Importa ogni giorno le vendite POS, i fogli degli sprechi e i turni del personale; salva una riga per negozio al giorno con vendite per categoria, sprechi per causa e ore lavorate; rifiuta i caricamenti malformati indicandone il motivo; fai vedere ai responsabili solo il proprio negozio; dai ai referenti di zona una dashboard regionale; e invia un riepilogo via email ogni lunedì prima delle 8:00.”
Portale di reportistica per i clienti
Ogni cliente vede solo i propri numeri.
“Crea un portale di reportistica per la mia agenzia di marketing. Ogni cliente deve accedere a dashboard sui propri dati di campagna, un job di importazione notturno deve aggiornare spesa, clic, contatti e conversioni, e i clienti non devono mai vedere le righe di un altro cliente.”
Monitoraggio metriche di qualità
Misurazioni di linea, tassi di difettosità e avvisi.
“Crea un'app per la qualità in produzione. Importa ogni giorno le misurazioni di linea, valida gli intervalli prima della scrittura, rappresenta in un grafico i tassi di difettosità per turno e per linea, avvisa su Slack quando i valori escono dall'intervallo, e mantieni un riepilogo settimanale per il supervisore.”
Come si tiene insieme
Lo schema cambia in conversazione. Quando apre un nuovo punto vendita o compare una nuova categoria di sprechi, descrivi la modifica e l'app si aggiorna mantenendo intatta la cronologia.
Gli avvisi arrivano dove il team già guarda. Un job lato server può controllare le soglie ogni notte e pubblicare su Slack i negozi fuori intervallo. Il segreto di connessione resta fuori dal tuo codice.
Gli esperimenti sono reversibili. Prima di una modifica importante, puoi creare uno snapshot dell'intera app e ripristinarlo se la nuova logica risulta sbagliata. Kliv scrive anche test unitari mentre costruisce, così i calcoli difettosi possono fallire prima della pubblicazione.
Una dashboard è di solito il primo strumento interno che un'azienda costruisce, e mai l'ultimo — gli strumenti interni su Kliv mostra cosa tende a crescere intorno ad essa.
Domande frequenti
Cos'è esattamente Kliv?
Kliv è un app builder AI. Descrivi l'app di dati di cui hai bisogno, e Kliv costruisce ingestione, validazione, dashboard, regole di accesso, avvisi, riepiloghi e un agente che risponde in base alle tue righe.
Ottengo un'app vera o un modello preconfezionato?
Un'app vera. È costruita attorno alle tue fonti dati, metriche, dashboard, ambiti di accesso e flusso di reportistica.
Posso modificarla dopo che è stata costruita?
Sì. Puoi aggiungere metriche, fonti dati, dashboard, avvisi o regole di accesso semplicemente chiedendo.
I nostri dati vivono in tre strumenti diversi: come entrano nel sistema?
Caricamenti e job programmati possono arrivare tramite funzioni tipizzate lato server che validano prima della scrittura. Le righe non valide vengono rifiutate con motivazioni leggibili.
I responsabili possono vedere solo i propri numeri?
Sì. La regola vive sulle righe, quindi dashboard, esportazioni e risposte dell'agente passano tutte attraverso lo stesso accesso a livello di riga.
L'agente fa analisi o se le inventa?
Interroga le righe che l'utente autenticato può vedere tramite le capability che concedi. Se i dati non danno una risposta, la risposta onesta è che non ce l'hanno.
Cosa succede quando aggiungiamo punti vendita o metriche?
Descrivi la modifica e lo schema si aggiorna mantenendo intatta la cronologia. Le righe precedenti continuano a significare ciò che significavano.
Possiamo fidarci che una modifica non comprometta i numeri?
Kliv scrive test unitari mentre costruisce, e i test superati possono condizionare la pubblicazione. Gli snapshot aggiungono un punto di ripristino per le modifiche più grandi.
Gli avvisi possono essere pubblicati su Slack?
Sì. I job programmati possono controllare le soglie e pubblicare su Slack i valori fuori intervallo, con il segreto di integrazione custodito dalla piattaforma.
Posso usare il mio dominio?
Sì. L'app della dashboard può girare sul tuo dominio.
Posso spostarmi via da Kliv in seguito?
Sì. Il codice dell'app si sincronizza con il tuo repository Git, quindi lasciare Kliv significa fare un git pull, non ricostruire da zero.
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