Как ИИ в DataLens ускоряет анализ данных и работу с дашбордами

Почему ИИ не заменяет BI-платформу

Современные ИИ-инструменты умеют создавать визуализации, HTML-страницы и целые аналитические приложения. Но отдельная сгенерированная визуализация — это ещё не полноценная корпоративная аналитика.

BI-платформа формирует инфраструктуру, которая позволяет масштабировать работу с данными на всю организацию. В неё входят:

• инструменты самостоятельной работы бизнес-пользователей;
• чарты, дашборды, датасеты и вычисляемые поля;
• информация об источниках данных и связях между ними;
• метаданные и семантический слой;
• разграничение прав доступа;
• аудит и выполнение требований комплаенса;
• стабильность работы и поддержка;
• возможность тиражировать аналитические решения на тысячи пользователей.

Без такой инфраструктуры ИИ может превратиться в непрозрачный «чёрный ящик»: пользователь получает ответ, но не понимает, из каких данных он собран, как выполнены расчёты и можно ли доверять результату.

Для корпоративных сценариев недостаточно сгенерировать инсайт. Пользователь должен иметь возможность проверить исходные данные, изучить использованные объекты и при необходимости изменить результат.

Поэтому основной сценарий развития аналитики — не ИИ вместо BI, а ИИ вместе с BI:

Как меняется роль аналитика

По мере развития ИИ бизнес-пользователи всё чаще ожидают от BI-системы не просто готовый отчёт, а прямой ответ на вопрос.

Одновременно меняется роль аналитика. Он становится оркестратором аналитической инфраструктуры:

• готовит витрины и семантику данных;
• формирует метаданные и контекст для ИИ;
• управляет агентами, которые создают чарты и дашборды;
• проверяет полученные результаты;
• подключается к сложным и нетривиальным задачам;
• переводит созданные с помощью ИИ решения в поддерживаемый корпоративный контур.

Чем лучше описаны данные, метрики и связи между объектами, тем точнее встроенные и внешние ИИ-агенты могут выполнять задачи.

Два подхода к ИИ-аналитике в DataLens

В DataLens можно выделить два класса сценариев:

Нейроаналитик тесно связан с метаданными и объектами DataLens. Он работает в интерфейсе BI-платформы, анализирует датасеты и чарты и создаёт нативные объекты.

Внешний агент действует за пределами интерфейса DataLens. Он может получить данные из нескольких систем, обработать их, подготовить витрину, а затем создать или изменить объекты DataLens через API.

Эти подходы не заменяют друг друга. Встроенный Нейроаналитик подходит для работы непосредственно с аналитическими объектами, а внешний агент — для автоматизации более длинных процессов.

Что умеет Нейроаналитик в DataLens

Нейроаналитик — это несколько встроенных ИИ-помощников для анализа данных, создания вычисляемых полей и работы с визуализациями.

Нейроаналитик — это не языковая модель. Для взаимодействия с моделями используется инфраструктура Yandex AI Studio, а вы продолжаете работать в привычном интерфейсе DataLens.

Создавать и исправлять формулы

Нейроаналитик для создания вычисляемых полей помогает писать формулы в синтаксисе DataLens.

Например, вы можете попросить его:

• рассчитать процентный прирост показателя;
• добавить условное форматирование;
• дополнить существующую формулу;
• найти ошибку после изменения структуры данных;
• объяснить логику сложного вычисления.

В контекст запроса передаются текущая формула, метаданные датасета и справочник функций. Благодаря этому помощник учитывает структуру конкретного объекта DataLens.

Помогать с визуализациями в Editor

Editor позволяет создавать кастомные визуализации на JavaScript. Нейроаналитику в Editor можно описать нужный чарт естественным языком, после чего он подготовит или изменит код.

Вы можете посмотреть результат, применить его, сохранить визуализацию и добавить её на дашборд.

При этом у встроенного помощника есть ограничение: он работает с вкладкой Prepare. Для сценариев, которые требуют работы с другими вкладками Editor или более сложной логики, может понадобиться внешний агент.

Анализировать отдельный чарт

Нейроаналитик может проанализировать данные конкретного чарта и сформулировать выводы.

При таком сценарии DataLens собирает табличное представление данных, метаданные чарта и датасета, инструкции и ваш запрос. Затем этот контекст передаётся языковой модели.

Вы получаете текстовый инсайт и можете продолжить диалог, задавая уточняющие вопросы.

Анализировать вкладку дашборда

Более сложный сценарий — анализ сразу нескольких чартов на одной вкладке.

Нейроаналитик определяет, какие визуализации относятся к вашему вопросу, более подробно изучает выбранные чарты, сопоставляет их данные и формирует итоговый вывод.

При этом вы видите, какие объекты использовались для ответа. Это помогает проверить, насколько выбранные данные соответствуют вашему вопросу.

Как работает Нейроаналитик 2.0

В Нейроаналитике 2.0 появился полноценный агентский режим. Теперь для ответа на вопрос он может не только анализировать существующие чарты, но и создавать новые визуализации непосредственно по датасету.

Например, вы спрашиваете, сколько клиентов покупали товары определённой категории в прошлом месяце. Нейроаналитик:

1. Анализирует формулировку вопроса.
2. Выбирает подходящий датасет.
3. Ищет поля, в которых может храниться категория товара.
4. Проверяет доступные значения.
5. Создаёт чарт.
6. Проверяет полученный результат.
7. Формирует ответ.

После этого вы можете попросить показать динамику показателя. Нейроаналитик построит ещё один график в рамках того же диалога.

Главное отличие такого подхода — результатом становится нативный объект DataLens, а не фрагмент SQL-, JavaScript-кода или отдельная HTML-визуализация.

Созданный чарт можно открыть, проверить, отредактировать, сохранить, добавить на дашборд или передать аналитикам для дальнейшей поддержки. Именно возможность проверить и переиспользовать результат делает агентский режим частью корпоративной аналитической среды.

Что происходит внутри агентского цикла

Для работы агентского режима используется набор специализированных инструментов. Каждый из них решает отдельную задачу:

• ищет релевантные объекты;
• изучает структуру датасета;
• анализирует значения полей;
• создаёт чарт;
• проверяет результат.

Такой агентский цикл позволяет разбить сложную аналитическую задачу на небольшие управляемые действия. Результатом становится не только текстовый вывод, но и артефакт в виде объекта DataLens.

Зачем нужна эталонная вкладка

В настройках дашборда можно выбрать вкладку, которая станет эталонной для Нейроаналитика 2.0. Она работает как связанная с объектами DataLens база знаний и помогает адаптировать ответы к предметной области и правилам организации.

На эталонной вкладке можно разместить:

• образцы правильно настроенных чартов;
• рекомендуемые типы визуализаций;
• корпоративную цветовую палитру;
• правила оформления подписей;
• описания метрик;
• примеры вопросов, на которые отвечает каждый чарт;
• рекомендации по работе с конкретным датасетом.

При создании новой визуализации Нейроаналитик использует эти объекты как эталонные примеры.

Такая вкладка особенно полезна, если в компании действуют единые стандарты аналитики. Например, последние точки на графиках всегда подписывают, для отдельных показателей используют определённые цвета, а некоторые метрики рассчитывают только по установленным правилам.

Без эталонной вкладки агентский режим тоже может работать, но качество и предсказуемость результата будут сильнее зависеть от общего контекста и формулировки запроса.

При этом эталонная вкладка не дообучает языковую модель в классическом смысле. Она передаёт Нейроаналитику дополнительный контекст, который помогает учитывать предметную область и принятые в компании способы работы с данными.

Где можно использовать ИИ-инсайты

Встроенные ИИ-возможности DataLens не ограничиваются диалогом с ассистентом.

В дашбордах и встройках

Нейроаналитик можно использовать на дашбордах, в публичных объектах и во встройках.

Вы открываете диалоговый интерфейс, задаёте вопрос о данных и получаете ответ или новый чарт.

В публичной версии созданную визуализацию нельзя открыть для редактирования, но она отображается непосредственно в интерфейсе дашборда.

В виджетах с инсайтами

На дашборд можно добавить виджет «Инсайт», который автоматически формирует выводы по выбранному чарту.

При его настройке указывают:

• чарт, данные которого нужно анализировать;
• промпт с описанием требуемого результата.

Инсайт обновляется при открытии дашборда. Такой виджет можно использовать, например, на информационной панели склада: он будет анализировать показатели сборки заказов и обращать внимание пользователей на изменения или аномалии.

Этот формат полезен для массовой аудитории. Вы сразу видите основные выводы и не должны самостоятельно формулировать вопрос ассистенту.

В отчётах

В DataLens можно добавить виджет «Инсайт» в отчёт. Для него также выбирают чарт и задают промпт, после чего Нейроаналитик формирует комментарий о данных.

Результат обновляется при открытии отчёта. Если данные в связанном чарте изменились, инсайт можно обновить вручную.

Кроме того, Нейроаналитик в отчёте позволяет анализировать выбранный чарт и задавать уточняющие вопросы. При этом анализ пока относится к конкретному чарту, а не ко всей странице отчёта.

Готовый отчёт можно экспортировать в PDF или использовать как интерактивную презентацию.

В рассылках

Виджет с инсайтом можно включить в регулярную рассылку дашборда.

Вместе со скриншотами визуализаций получатели увидят автоматически сформированный комментарий о данных. В DataLens можно настроить состояние селекторов, расписание, состав вкладок и другие параметры рассылки.

Один и тот же механизм позволяет доставлять пользователям не только визуализации, но и готовую интерпретацию показателей.

Как внешние ИИ-агенты работают с DataLens

Встроенный Нейроаналитик предназначен прежде всего для работы внутри DataLens. Для сквозных сценариев можно использовать внешних ИИ-агентов.

Они могут последовательно выполнить несколько действий:

• получить данные из внешней системы;
• обработать выгрузку;
• подготовить аналитическую витрину;
• создать объект DataLens;
• встроить его в существующий аналитический процесс.

Для взаимодействия с внешними агентами предусмотрено несколько подходов:

Экспорт и импорт воркбуков

Воркбук DataLens можно экспортировать в JSON-файл и передать внешнему ИИ-агенту.

Агент может изучить структуру объекта, изменить отдельные параметры или заменить подключение. Такой способ подходит для точечных технических задач, когда полноценная интеграция с API не требуется.

DataLens Public API

DataLens Public API предоставляет методы для автоматизации операций с дашбордами, чартами, датасетами и подключениями.

API описан с помощью OpenAPI-спецификации. Её можно передать внешнему ИИ-агенту, чтобы он формировал запросы и выполнял операции с объектами DataLens.

Через API агент может не только создавать отдельные визуализации, но и собирать воспроизводимые дашборды, которые затем можно разместить в корпоративном каталоге и передать аналитикам на поддержку.

MCP-сервер DataLens

MCP может выступать надстройкой над API и предоставлять агенту только те методы, которые нужны для текущей задачи.

Такой подход помогает не перегружать контекст агента всей спецификацией API. Кроме того, MCP-сервер может упростить аутентификацию: вам не придётся вручную передавать агенту токен.

При этом MCP не отменяет API. Под капотом агент по-прежнему должен сформировать параметры запроса и вызвать соответствующий метод.

Сейчас мы готовим MCP-сервер DataLens к релизу.

Python SDK

При прямой работе через API или MCP агенту часто приходится формировать объёмные JSON-объекты. Это увеличивает контекст и повышает риск ошибок в параметрах.

В качестве альтернативы мы разрабатываем опенсорс Python SDK с небольшими типизированными методами. Каждый метод должен решать конкретную задачу — например, создавать отдельный чарт или дашборд.

Более компактный код снижает нагрузку на контекст языковой модели. Кроме того, методы SDK могут выполнять валидацию и возвращать понятные сообщения об ошибках.

Сейчас SDK тестируется внутри и готовится к публичному релизу.

Скиллы для ИИ-агентов

Одного доступа к инструментам недостаточно. Агенту нужно понимать, в какой последовательности их использовать и как проверять результат.

Для этого применяются скиллы — готовые рецепты работы с DataLens. Они могут содержать:

• инструкции для модели;
• примеры кода;
• рекомендуемую последовательность действий;
• правила валидации результата;
• способы поиска и исправления ошибок;
• лучшие практики создания объектов.

Какие задачи можно решать внешними ИИ-агентами

Внешние агенты подходят как для технических, так и для бизнес-сценариев.

Мигрировать объекты из другой BI-системы

Агенту можно передать метаданные исходной BI-системы, примеры объектов DataLens и спецификацию API. После этого он сможет преобразовать структуру визуализаций и собрать аналогичные объекты в DataLens.

Начинать такой проект рекомендуется с небольших визуализаций. По мере накопления примеров агент сможет сформировать собственную базу знаний и применять её к более сложным объектам.

Создавать и изменять дашборды

Внешний агент может:

• создавать чарты и дашборды;
• менять существующие объекты;
• заменять подключения;
• настраивать права;
• автоматизировать экспорт и импорт;
• собирать разовые аналитические витрины;
• создавать воспроизводимые объекты для корпоративного каталога.

В отличие от отдельной HTML-визуализации, созданный в DataLens дашборд можно передать аналитикам на поддержку и развивать как обычный корпоративный объект.

Как ИИ-агент помог проанализировать запуск новой функции

На вебинаре я приводил пример использования внешнего агента при запуске рассылок дашбордов.

Команда хотела быстро узнать, какие организации начали пользоваться новой возможностью и сколько рассылок они создали. При этом данные ещё не поступили в централизованное хранилище, а у аналитиков не было возможности оперативно взять задачу в работу.

Внешнему агенту передали один промпт с просьбой:

1. Обработать сырую выгрузку логов API.
2. Дополнить её названиями организаций.
3. Сформировать отдельную витрину.
4. Создать в DataLens чарт со списком организаций и количеством рассылок.

Примерно через три минуты агент подготовил готовую визуализацию. Чарт можно было добавить на дашборд и дальше развивать как обычный объект DataLens. Этот пример показывает ценность сквозного сценария: агент не только интерпретирует данные, но и выполняет подготовку витрины, а затем создаёт воспроизводимый BI-объект.

Как ИИ-возможности работают в DataLens On-premises

Нейроаналитик доступен не только в облачном сервисе, но и в DataLens On-premises.

Поддержка появилась с июньского релиза 26.5.1. При этом языковая модель не входит в поставку: организация должна предоставить собственную инфраструктуру для работы с ней.

Модель может быть:

• развёрнута внутри контура организации;
• размещена в облачной инфраструктуре;
• доступна через совместимый интерфейс подключения.

Во время установки нужно указать параметры подключения к выбранной модели. Мы рекомендуем Yandex AI Studio, но также тестируем отдельные опенсорс-модели.

Как контролируется доступ к данным

Нейроаналитик обращается к источнику от имени пользователя, который задал вопрос. Поэтому он может работать только с теми объектами и строками данных, к которым у пользователя уже есть доступ.

Учитываются:

• права на объекты DataLens;
• роли пользователя;
• ограничения доступа на уровне строк — RLS;
• настройки безопасности экземпляра DataLens.

ИИ не получает отдельного расширенного доступа к данным и не должен показывать пользователю информацию, закрытую его ролью.

Кроме того, данные и запросы пользователей не логируются и не используются для дообучения. Это исключает сценарий, при котором модель запоминает данные одного сотрудника и затем показывает их другому. При этом результаты ИИ всё равно нужно проверять. Языковые модели могут по-разному интерпретировать один и тот же вопрос, выбирать разные визуализации и формулировать разные выводы.

Как повысить качество ИИ-аналитики

Качество результата зависит не только от выбранной модели. Большую роль играет аналитическая инфраструктура вокруг неё.

Добавляйте метаданные

Описывайте датасеты, чарты и дашборды:

• для чего предназначен объект;
• какие метрики в нём используются;
• как трактовать показатели;
• на какие вопросы отвечает визуализация;
• какие ограничения есть у данных.

Настройте пользовательский промпт

Вы можете указать свою роль, уровень знаний и предпочтительный формат ответа.

Например:

• не объяснять базовые финансовые метрики финансовому директору;
• подробнее раскрывать маркетинговые показатели;
• отвечать кратко.

Эту информацию не придётся повторять в каждом запросе.

Используйте эталонную вкладку

Разместите на ней проверенные чарты, описания показателей и правила визуализации. Это поможет Нейроаналитику воспроизводить корпоративные стандарты.

Проверяйте созданные объекты

Открывайте чарты, изучайте выбранные поля, фильтры и логику расчёта. Агентский режим упрощает такую проверку, поскольку результат создаётся в виде нативного объекта DataLens.

Начинайте с небольших задач

При работе с внешними агентами сначала автоматизируйте отдельный чарт или небольшой дашборд. Полученные примеры можно использовать как базу знаний для более сложных сценариев.

Какие возможности мы планируем развивать

Единая точка входа

В DataLens появится единый интерфейс, в котором вы сможете задать любой вопрос: о документации, существующих данных или создании нового объекта.

Нейроаналитик будет классифицировать запрос и выбирать подходящий инструмент.

Работа в разных каналах

Мы планируем развивать интеграции с мессенджерами и чатами. Кроме рассылок по расписанию, появятся ИИ-триггеры: сообщение будет отправляться после обнаружения определённого события или изменения в данных.

Расширение знаний о данных

Чем больше качественного контекста получает агент, тем точнее результат. Поэтому мы развиваем интеграцию с каталогами данных и возможность использовать дополнительные базы знаний.

Быстрый старт

В перспективе вы сможете подключить источник или загрузить файл, описать задачу естественным языком и получить готовый дашборд.

Нейроаналитик при необходимости задаст уточняющие вопросы, сформирует сетку, выберет визуализации и подготовит основные выводы.

Технологическая основа для такого сценария уже формируется: агентский режим умеет создавать нативные чарты DataLens по вашему запросу пользователя. Автоматическая сборка полноценного дашборда встроенным Нейроаналитиком — в планах развития.

Главное

ИИ расширяет возможности аналитики, но не отменяет необходимость в BI-платформе.

Для разовой задачи можно создать отдельную визуализацию или HTML-страницу. Но в корпоративной среде нужны воспроизводимые объекты, метаданные, права доступа, аудит, поддержка и возможность проверить результат.

Встроенный Нейроаналитик помогает бизнес-пользователям получать ответы на вопросы, а аналитикам — быстрее создавать формулы, чарты и инсайты. Внешние агенты дополняют его в сквозных сценариях: от подготовки витрин и миграции до автоматического создания объектов через DataLens Public API.

Поэтому наиболее практичная модель развития корпоративной аналитики — ИИ вместе с BI.

Вопросы и ответы