Questa pagina è stata tradotta dall’inglese.
Strumenti business
Crea una piattaforma di integrazione dati e analisi
Kliv è un AI app builder. Descrivi la piattaforma dati di cui hai bisogno — feed, pianificazioni, chiavi di join, scarti, trasformazioni, dashboard e regole di accesso — e Kliv la costruisce intorno ai tuoi dati.
Inserisci semplicemente la tua idea nella casella di testo e l’AI la realizzerà per te
Cos'è Kliv?
Kliv non è uno strumento di BI preconfezionato con connettori fissi: è un'intelligenza artificiale che costruisce software su misura.
Descrivi l'app di cui hai bisogno a parole tue, e Kliv la costruisce: il database, i job di importazione, le trasformazioni, le dashboard, i ruoli e i report. Il risultato è un'app vera per il tuo team. Puoi usarla, modificarla in seguito semplicemente chiedendo, e tenere i dati nel tuo stesso sistema. Non è un modello precompilato.
In questa pagina, quell'app è una piattaforma di integrazione dati e analisi. Kliv costruisce ogni tipo di app web; questo è solo un esempio.
Perché costruire la propria piattaforma dati?
Molte aziende hanno tanti dati e poco accordo su di essi. Casse, ordini e-commerce, fatture fornitori e timbrature loyalty possono descrivere la stessa attività in formati diversi. I report finiscono per dipendere dalla routine di copia-incolla di una sola persona.
Kliv costruisce il database di ricezione e le regole che lo governano. I feed arrivano secondo una pianificazione, le chiavi di join risolvono le differenze, gli scarti vengono messi da parte per la revisione, e le tabelle pubblicate derivano dalle righe applicate.
Feed, chiavi e caricamenti come tabelle
L'integrazione è più affidabile quando ogni parte è un record tracciabile.
I feed
Ogni fonte è una riga: export di cassa, ordini e-commerce, fatture fornitori o timbrature loyalty, con formato, responsabile e finestra di arrivo attesa.
Le chiavi di join
Le mappature di codici articolo e punti vendita stabiliscono quando sistemi diversi si riferiscono allo stesso prodotto o alla stessa sede.
Il log di caricamento
Ogni esecuzione registra righe lette, righe applicate, righe accantonate e il motivo. I numeri sbagliati diventano una consultazione anziché una lunga indagine.
La tabella degli scarti
Le righe che non corrispondono a una chiave vengono accantonate con un motivo. Quando la chiave viene corretta, possono essere applicate all'esecuzione successiva.
Le tabelle pubblicate
Vendite per punto vendita, margine per categoria ed elenchi di articoli a lenta rotazione sono calcolati solo dalle righe applicate, non da feed arrivati parzialmente.
Un esempio: la catena di vivai di Marco
Ecco come un'azienda del settore potrebbe usarla. È solo un esempio — tu descriveresti i tuoi feed, chiavi, trasformazioni, scarti e dashboard.
La stessa vendita compare due volte
A fine mese emerge un trimestre sospetto per l'arredo da giardino. E-commerce e casse hanno entrambi contato gli stessi 41 ordini click-and-collect.
Il log di caricamento mostra il duplicato
Marco apre il log di caricamento e vede l'ordine 7203 in entrambi i feed: stesso cliente, stesso tavolo in teak, contato una volta al magazzino e una volta in cassa.
La regola si scrive una sola volta
La correzione diventa una trasformazione: gli ordini ritirati in negozio contano dove è stato incassato il pagamento, e la riga duplicata viene scartata. La regola ha autore e data.
Il trimestre viene rielaborato con la nuova regola
La pipeline riesegue il trimestre. Le tabelle pubblicate si aggiornano, e il log di caricamento conserva il prima e il dopo, così a luglio si può ancora spiegare gennaio.
La riunione commerciale usa un solo numero
Quattordici punti vendita leggono un'unica cifra di vendite. La discussione si è spostata dalla riunione alle chiavi di join e alla cronologia delle trasformazioni.
Descrivi il primo flusso di dati
Kliv costruisce a partire dalla tua descrizione, quindi più dettagli fornisci, più la prima versione sarà vicina a ciò che ti serve. Includi fonti, pianificazioni, formati dei file, chiavi, scarti, trasformazioni e chi può vedere quali tabelle. Eccone tre da cui partire:
Data warehouse vendite retail
Casse, e-commerce, resi, click-and-collect e tabelle di vendita.
“Crea un data warehouse per la nostra catena di 14 centri per il giardinaggio. Carica ogni notte gli export CSV di cassa e gli ordini e-commerce, mappa codici articolo e punti vendita, applica le nostre regole di reso e click-and-collect, tieni le righe con chiavi mancanti in una tabella degli scarti, e pubblica tabelle di vendita concordate per punto vendita e categoria.”
Riconciliazione fatture fornitori
Fatture, registrazioni di ricezione merce e motivi di mancata corrispondenza.
“Crea uno strumento che carichi ogni mattina fatture fornitori e registrazioni di ricezione merce, le abbini per ordine d'acquisto e codice articolo, elenchi le mancate corrispondenze con motivi come differenza di quantità o ricevuta mancante, e invii al reparto acquisti un report giornaliero delle eccezioni.”
Cruscotto insight fedeltà
Timbrature loyalty collegate a vendite e trend per punto vendita.
“Crea una dashboard sulle timbrature della nostra carta fedeltà. Collega le timbrature alle vendite di cassa per cliente e scontrino, mostra tassi di visita ripetuta e preferenze di categoria per punto vendita, e limita i responsabili di negozio ai soli numeri del proprio punto vendita.”
Dove vivono le regole
Le trasformazioni sono funzioni TypeScript tipizzate. Le regole per click-and-collect, resi e scorporo IVA sono codice leggibile, con autore, data e diff.
Le esecuzioni sono pianificate lato server. Casse notturne, ordini e-commerce ogni ora, o qualsiasi altra cadenza seguano i tuoi feed, possono girare come job pianificati. Un'esecuzione fallita o un feed mancante lascia una riga rossa nel log.
L'accesso può essere delimitato per punto vendita o ruolo. Un responsabile di negozio può leggere le tabelle del proprio punto vendita, mentre acquisti o finanza possono leggere le viste di cui hanno bisogno su tutti i punti vendita. La sicurezza a livello di riga fa rispettare quel confine.
La migliore interfaccia per questo tipo di strumento è una riunione in cui nessuno ricontrolla il numero a mano. Altri esempi sono su strumenti interni che rispondono a una riunione.
Domande frequenti
Cos'è esattamente Kliv?
Kliv è un AI app builder per app web personalizzate. Descrivi la tua piattaforma dati, Kliv costruisce l'app, e tu resti proprietario del risultato.
Ottengo un'app vera o un modello precompilato?
Un'app vera. Kliv costruisce il database, le importazioni, le trasformazioni, la tabella degli scarti, le dashboard, i ruoli e i report intorno al tuo flusso di dati.
Posso modificarla dopo che è stata costruita?
Sì. Puoi aggiungere feed, cambiare trasformazioni, aggiungere chiavi, modificare dashboard o regolare le regole di accesso in seguito.
Kliv si collega al nostro sistema di cassa?
Se la cassa può esportare un file o chiamare un URL, sì. I feed possono arrivare come prelievi pianificati, caricamenti o webhook gestiti da funzioni tipizzate.
Cosa succede alle righe che non corrispondono?
Restano nella tabella degli scarti con un motivo, come codice articolo sconosciuto o codice punto vendita mancante. Correggere la chiave può applicare le righe all'esecuzione successiva.
La cronologia può cambiare sotto di noi?
Solo con una registrazione. Le rielaborazioni vengono scritte nel log di caricamento con cosa è cambiato e perché, così i numeri rettificati hanno un autore e una data.
Chi vede i numeri di tutta la catena?
I ruoli che designi. I responsabili di negozio possono vedere un solo punto vendita, gli acquisti possono vedere le categorie, e la finanza può vedere le tabelle di tutta la catena.
Può inviare avvisi quando un feed è in ritardo?
Sì. Ogni feed può avere una finestra di arrivo attesa, e i feed in ritardo possono far scattare un messaggio prima che il report del mattino salti.
Gli scarti possono essere corretti e riapplicati?
Sì. Le righe possono restare in sospeso con un motivo finché la chiave non viene corretta, poi essere applicate in un'esecuzione successiva senza andare perse.
Posso spostarmi da Kliv in seguito?
Sì. Il codice si sincronizza con il tuo repository Git, quindi andarsene è un git pull, non una ricostruzione.
Serve uno strumento di dashboard separato?
No. L'app può includere le proprie dashboard, report, schermate di amministrazione ed e-mail pianificate.
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