Esta página foi traduzida do inglês.
Ferramentas de negócios
Construa uma plataforma de integração de dados e análises
O Kliv é uma IA que cria aplicativos. Descreva a plataforma de dados que você precisa — feeds, agendamentos, chaves de vínculo, rejeitados, transformações, painéis e regras de acesso — e ele a constrói em torno dos seus dados.
Basta inserir sua ideia na caixa de texto e AI irá construí-la para você
O que é o Kliv?
Kliv não é uma ferramenta de BI pronta, com conectores fixos — é uma IA que constrói software para você.
Você descreve o aplicativo que precisa em palavras simples, e o Kliv o constrói: o banco de dados, os jobs de importação, as transformações, os painéis, os perfis de acesso e os relatórios. O que você recebe é um aplicativo de verdade para sua equipe. Você pode usá-lo, alterá-lo depois pedindo em conversa, e manter os registros no seu próprio sistema. Não é um modelo pronto.
Nesta página, esse aplicativo é uma plataforma de integração de dados e análises. O Kliv constrói todo tipo de aplicativo web; este é apenas um exemplo.
Por que construir sua própria plataforma de dados?
Muitas equipes têm dados de sobra e pouco consenso. Caixas, pedidos da loja virtual, notas fiscais de fornecedores e leituras de fidelidade podem descrever o mesmo negócio de formas diferentes. Os relatórios acabam dependendo da rotina de copiar e colar de uma única pessoa.
O Kliv constrói o banco de dados de recepção e as regras ao redor dele. Os feeds chegam em um cronograma, as chaves de vínculo resolvem as divergências, os rejeitados ficam guardados para revisão, e as tabelas publicadas vêm das linhas aplicadas.
Feeds, chaves e cargas como tabelas
A integração fica mais fácil de confiar quando cada parte é um registro.
Os feeds
Cada origem é uma linha: exportação do caixa, pedidos da loja virtual, notas fiscais de fornecedores ou leituras de fidelidade, com formato, responsável e janela de chegada esperada.
Chaves de vínculo
Mapas de SKU e mapas de loja decidem quando sistemas diferentes se referem ao mesmo produto ou local.
O log de carga
Cada execução registra linhas lidas, linhas aplicadas, linhas deixadas de lado e o motivo. Números estranhos viram uma consulta, não uma investigação longa.
A tabela de rejeitados
Linhas que não encontram uma chave correspondente ficam de lado com um motivo. Quando a chave é corrigida, elas podem ser aplicadas na próxima execução.
Tabelas publicadas
Vendas por loja, margem por categoria e listas de itens parados são calculadas apenas a partir das linhas aplicadas, não de feeds que chegaram pela metade.
Um exemplo: a rede de garden centers de Wagner
Veja como um varejista poderia usar isso. É só um exemplo — você descreveria seus próprios feeds, chaves, transformações, rejeitados e painéis.
A mesma venda aparece duas vezes
O fechamento do mês mostra um trimestre suspeito para móveis de jardim. A loja virtual e os caixas contaram os mesmos 41 pedidos de retirada na loja.
O log de carga mostra a duplicidade
Wagner abre o log de carga e vê o pedido 7203 nos dois feeds: mesmo cliente, mesma mesa de madeira, contada uma vez no depósito e outra vez no caixa.
A regra é escrita uma vez
A correção vira uma transformação: pedidos de retirada na loja contam onde o pagamento foi feito, e a linha duplicada é descartada. A regra tem autor e data.
O trimestre é reprocessado sob a regra
O pipeline reprocessa o trimestre inteiro. As tabelas publicadas são atualizadas, e o log de carga guarda o antes e o depois, para que janeiro ainda possa ser explicado em julho.
A reunião comercial usa um único número
Catorze lojas leem uma única cifra de vendas. A discussão saiu da reunião e foi parar nas chaves de vínculo e no histórico de transformações.
Descreva o primeiro fluxo de dados
O Kliv constrói a partir da sua descrição, então quanto mais detalhe você der, mais próxima a primeira versão fica do que você precisa. Inclua origens, cronogramas, formatos de arquivo, chaves, rejeitados, transformações e quem pode ver quais tabelas. Aqui vão três para você adaptar:
Data warehouse de vendas no varejo
Caixas, loja virtual, devoluções, retirada na loja e tabelas de vendas.
“Construa um data warehouse para nossa rede de garden centers com 14 lojas. Carregue exportações CSV do caixa e pedidos da loja virtual todas as noites, mapeie SKUs e lojas, aplique nossas regras de devolução e retirada na loja, mantenha em uma tabela de rejeitados as linhas com chaves ausentes, e publique as tabelas de vendas acertadas por loja e categoria.”
Conciliação de notas fiscais de fornecedores
Notas fiscais, registros de recebimento e motivos de divergência.
“Construa uma ferramenta que carregue notas fiscais de fornecedores e registros de recebimento toda manhã, faça a conciliação por pedido de compra e SKU, liste as divergências com motivos como diferença de quantidade ou recebimento ausente, e envie à equipe de compras um relatório diário de exceções.”
Painel de fidelidade
Leituras do programa de fidelidade cruzadas com vendas e tendências por loja.
“Construa um painel sobre as leituras do nosso cartão de fidelidade. Cruze as leituras com as vendas do caixa por cliente e nota fiscal, mostre taxas de recompra e preferências de categoria por loja, e restrinja os gerentes de loja aos números da própria loja.”
Onde as regras ficam
As transformações são funções TypeScript tipadas. As regras de retirada na loja, devoluções e divisão de impostos são código legível, com autor, data e histórico de alterações.
As execuções são agendadas no servidor. Caixas noturnos, pedidos da loja virtual a cada hora, ou qualquer cadência que seus feeds sigam, podem rodar como jobs. Uma execução que falha ou um feed ausente deixa uma linha vermelha no log.
O acesso pode ser delimitado por loja ou perfil. Um gerente de loja pode ler as tabelas da própria loja, enquanto compras ou financeiro podem ler as visões de que precisam entre lojas. A segurança em nível de linha garante esse limite.
A melhor interface para esse tipo de ferramenta é uma reunião em que ninguém precisa reconferir o número na mão. Mais exemplos em ferramentas internas que respondem a uma reunião.
Perguntas frequentes
O que exatamente é o Kliv?
O Kliv é uma IA que cria aplicativos web personalizados. Você descreve sua plataforma de dados, ele constrói o aplicativo, e o resultado é seu.
Eu recebo um aplicativo de verdade, ou um modelo pronto?
Um aplicativo de verdade. O Kliv constrói o banco de dados, as importações, as transformações, a tabela de rejeitados, os painéis, os perfis de acesso e os relatórios em torno do seu fluxo de dados.
Posso mudá-lo depois de construído?
Sim. Você pode adicionar feeds, mudar transformações, adicionar chaves, mudar painéis ou ajustar as regras de acesso mais tarde.
O Kliv se conecta ao nosso sistema de caixa?
Se o caixa conseguir exportar um arquivo ou chamar uma URL, sim. Os feeds podem chegar como buscas agendadas, uploads ou webhooks tratados por funções tipadas.
O que acontece com linhas que não encontram correspondência?
Elas ficam na tabela de rejeitados com um motivo, como SKU desconhecido ou código de loja ausente. Corrigir a chave permite aplicar as linhas na próxima execução.
O histórico pode mudar sem que a gente perceba?
Só com registro. Reprocessamentos são gravados no log de carga com o que mudou e por quê, então números revisados têm autor e data.
Quem vê os números de toda a rede?
Os perfis que você definir. Gerentes de loja podem ver uma loja, compras pode ver categorias, e financeiro pode ver as tabelas de toda a rede.
Ele pode enviar alertas quando um feed atrasa?
Sim. Cada feed pode ter uma janela de chegada esperada, e feeds atrasados podem disparar uma mensagem antes que o relatório da manhã fique sem dados.
Os rejeitados podem ser corrigidos e reaplicados?
Sim. As linhas podem ficar com um motivo até a chave ser corrigida, e então serem aplicadas em uma execução posterior, sem serem descartadas.
Posso migrar para fora do Kliv depois?
Sim. O código é sincronizado com o seu próprio repositório Git, então sair é um git pull, não uma reconstrução.
Preciso de uma ferramenta de painéis à parte?
Não. O aplicativo pode incluir seus próprios painéis, relatórios, telas administrativas e e-mails agendados.
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