Esta página foi traduzida do inglês.
Analytics
Kliv é um construtor de aplicativos com IA. Descreva seu construtor de dashboards personalizado, e ele cria dashboards com seus próprios dados, com métricas legíveis, visões por papel, alertas, resumos e eventos personalizados.
Basta inserir sua ideia na caixa de texto e AI irá construí-la para você
Kliv não é uma ferramenta de BI com gráficos salvos — é uma IA que cria software para você.
Você descreve o aplicativo que precisa em palavras simples, e o Kliv o constrói: as conexões com o banco de dados, as telas, as métricas, as regras de papéis, os alertas, os resumos agendados e os testes. O que você recebe é um aplicativo de verdade, que é seu, no seu próprio domínio, e que você pode alterar depois só pedindo. Não é um modelo pronto.
Nesta página, esse aplicativo é um construtor de dashboards personalizado. O Kliv constrói todo tipo de aplicativo web; dashboards são uma ferramenta interna comum.
Um dashboard geralmente começa com algumas perguntas práticas: o que precisa acontecer hoje, quais contas estão se afastando e o que deu errado ontem. Uma ferramenta de BI genérica costuma trazer junto licenças por usuário, conectores e definições de métricas escondidas em consultas salvas.
O Kliv constrói o dashboard como parte do aplicativo que guarda ou lê os dados. Pedidos, lotes de produção, paradas de rota, contas e eventos são registros. As métricas são funções de servidor legíveis. Quando a definição de “conta em queda” muda, você pede a mudança, e os cartões, alertas e resumos passam a usar a mesma definição.
Cada número deve ser rastreável até os dados e uma definição.
Pedidos, lotes de torra, paradas de rota e outros registros podem morar no banco de dados do aplicativo ou ser buscados em sistemas externos por funções agendadas.
Uma métrica como “conta em queda” é uma função de servidor em TypeScript tipada, com uma definição que você pode abrir, testar e alterar uma única vez para todos os cartões, alertas e resumos.
Quem torra o café vê a produção, o time de vendas vê as contas, e o dono vê tudo. Regras de linha decidem o que o dashboard de cada pessoa mostra.
Uma rota atrasada ou uma conta importante que ficou quieta pode postar no canal de operações do Slack quando a condição se confirmar.
Uma tarefa agendada pode montar a receita da semana passada, as principais contas e as falhas, e enviar tudo por e-mail no seu modelo antes do início da semana.
Defina um evento em palavras simples, como contar uma recompra como qualquer pedido de uma conta que já tenha pedido antes, e ele pode aparecer nos gráficos.
Veja como uma equipe de operações poderia usar um app de dashboard construído com o Kliv. É só um exemplo — você descreveria suas próprias fontes de dados, definições de métricas, papéis, alertas e resumos.
Em uma torrefação de café para atacado, Rogério faz as mesmas três perguntas toda manhã: o que precisa torrar hoje, quais contas estão se afastando, e se as rotas de ontem entregaram.
Pedidos, lotes de torra e paradas de rota são linhas, lançadas pela equipe no mesmo aplicativo ou trazidas por funções agendadas. O dashboard lê o sistema de registro porque vive dentro dele.
“Conta em queda” começa como nenhum pedido em 14 dias, comparado à média móvel da conta. Quando Rogério quer que passe a significar 21 dias, ele pede a mudança, e todos os cartões, alertas e resumos passam a concordar.
Quem torra vê a produção, vendas vê as contas, e o dono vê tudo. Regras no nível da linha decidem o que o dashboard de cada pessoa mostra, e não é um filtro removível.
Uma rota duas horas atrasada ou uma das 20 maiores contas que ficou quieta posta no canal de operações do Slack quando a condição se confirmar.
Uma tarefa agendada monta a receita da semana passada por canal, as principais contas e as falhas, e envia por e-mail no modelo da torrefação antes do primeiro café do dono.
O Kliv constrói a partir da sua descrição, então quanto mais detalhes você der, mais próxima a primeira versão ficará do que você imagina. Inclua dados de origem, definições de métricas, papéis, alertas, resumos e casos especiais. Aqui vão três para você usar como base:
Produção comparada aos pedidos em aberto.
“Crie um dashboard para a minha torrefação de café. Mostre o plano de torra de hoje comparado aos pedidos de atacado em aberto, destaque qualquer pedido com vencimento em até 48 horas que ainda não foi agendado, mostre quilos torrados por origem, e deixe quem torra ver a produção enquanto o dono vê todas as métricas.”
Quem está se afastando e quem está crescendo.
“Crie um dashboard de vendas para contas atacadistas. Classifique as contas pelos dias desde o último pedido, comparado ao ritmo habitual, marque as 20 maiores contas em vermelho depois de três semanas quietas, mostre a tendência de recompra por vendedor, e poste um alerta no Slack quando uma conta importante ficar quieta.”
Um e-mail toda segunda-feira.
“Crie um resumo por e-mail para o dono toda segunda-feira. Inclua a receita da semana passada por canal, novas contas atacadistas, rotas atrasadas, as três piores falhas de entrega, e links de volta para os pedidos e registros de rota correspondentes.”
Cada pessoa recebe o recorte certo. O dashboard de um vendedor contém só a carteira de contas dele, e nada mais, porque as linhas fora desse escopo são invisíveis para as consultas dele.
A matemática é testada. O Kliv pode escrever testes unitários enquanto constrói, então uma definição de métrica como “conta em queda” fica fixada por testes. Quando você muda o limite, os testes mostram o que mudou.
As definições são suas. As funções de métrica e o restante do código do aplicativo sincronizam com o seu próprio repositório Git. A lógica por trás da manhã de segunda-feira é código que você guarda, não uma configuração presa numa conta de fornecedor.
Dashboards costumam ser a primeira ferramenta interna que uma empresa constrói, não a última — o resto dessa família está na página de soluções para ferramentas internas.
O Kliv é um construtor de aplicativos com IA. Você descreve o app de dashboard que precisa, e ele constrói as telas, as funções de métrica, as regras de papéis, os alertas, os resumos agendados e os testes.
Um aplicativo de verdade. O dashboard é construído em torno dos seus dados, das suas definições de métricas, dos seus papéis e das suas regras de alerta, não um modelo genérico de gráficos.
Sim. Você pode pedir para mudar uma métrica, adicionar um cartão, ajustar um limite, adicionar um papel, ou mudar o resumo semanal depois.
Primeiro, do próprio banco de dados do aplicativo. Funções de servidor agendadas também podem buscar em APIs externas, e arquivos enviados podem ser convertidos em tabelas.
Sim. A segurança em nível de linha define o que as consultas de cada pessoa autenticada podem retornar, e os papéis decidem quais cartões ela vê.
Uma métrica é uma função TypeScript tipada e legível, com testes. Quando a definição muda, o diff do código e os testes deixam essa mudança visível.
Sim. Tarefas agendadas podem avaliar limites e enviar uma mensagem no Slack, um e-mail, ou os dois.
Não. O Kliv não cobra por usuário do seu aplicativo, então todo mundo que precisa do dashboard pode ter acesso, dentro dos papéis que você define.
Sim. O app de dashboard pode rodar no seu próprio domínio, com acesso limitado aos usuários autenticados que você permitir.
Sim. O código sincroniza com o seu próprio repositório Git, e seus dados podem ser exportados.
Sim. Você pode descrever os eventos em palavras simples, e o Kliv pode construir a lógica do evento dentro do aplicativo.
Criado por criadores
Veja aplicações reais criadas com Kliv por desenvolvedores e criadores no mundo todo
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Descreva os números, as fontes de dados, os papéis, os alertas e os resumos com todo o detalhe que quiser. O Kliv constrói o app de dashboard em torno deles.