Explore seus dados e faça análises avançadas sem dependência da TI
O JONAS Database Explorer – IA conecta suas bases de dados e permite que sua equipe investigue, cruze e visualize informações com autonomia. Reúne Análise Exploratória de Dados (EDA) e Machine Learning em uma interface visual, com aplicação em diferentes áreas, incluindo a fiscalização tributária.
Autonomia analítica para quem entende do negócio
O JONAS Database Explorer – IA foi criado para que analistas, gestores, auditores e equipes de dados explorem as informações da organização diretamente — com uma camada de inteligência artificial que interpreta os dados e simplifica a análise, em uma solução totalmente No-Code.
Cada nova análise ainda depende de programação
Dependência técnica
A cada nova pergunta, é preciso acionar quem programa: consultas especializadas, ajustes e retrabalho.
Processos demorados
Entre a dúvida e a resposta, dias se passam — e a decisão espera pelos dados.
Dados espalhados
Bases diferentes, formatos diferentes, e nenhuma visão consolidada para investigar com profundidade.
Da conexão à descoberta em três passos
Conexão com as fontes
O JONAS se conecta às bases de dados da organização, respeitando as configurações e os acessos definidos pela sua equipe.
Interpretação dos dados
Uma camada semântica com IA compreende a estrutura e o significado dos dados, preparando-os para a exploração.
Exploração analítica
Sua equipe investiga, cruza e visualiza os dados com autonomia, em uma arquitetura que integra o computador do usuário e o JONAS Server.
Tecnologia avançada, traduzida em benefício
Camada semântica com IA
A inteligência artificial interpreta a estrutura das suas bases e apresenta os dados de forma compreensível para quem analisa.
Federação de dados
Consulte diferentes bases como se fossem uma só, reduzindo a necessidade de mover ou duplicar informações.
Virtual DW
Uma visão consolidada dos dados da organização, criada virtualmente — baseada na estrutura relacional existente.
Análise exploratória de dados (EDA)
Explore os dados livremente e identifique padrões e tendências que sustentam a sua análise.
Machine Learning
Recursos de aprendizado de máquina ajudam a sinalizar comportamentos fora do padrão, apoiando investigações.
Pontos de Dados
Permite ao analista filtrar, refinar e isolar graficamente os Pontos de Dados críticos de uma investigação que servirão para alimentar e dar sustentação imediata aos algoritmos nativos de Machine Learning e modelos de IA conversacional.
Bancos de dados suportados
Equipes que precisam transformar dados em informação com autonomia, presteza, segurança e precisão.
- Administrações Tributárias, áreas de Planejamento de Fiscalização, Gestão de Dados, Inteligência Fiscal, Estudos e Informações Fiscais.
- Empresas de Finanças, Logística, Marketing e Comerciais.
- Empresas de Consultoria e estudos diversos.
Em suma: Empresas onde "A Informação é a base do seu negócio".
DW Tradicional vs. JONAS: duas abordagens para Análise Exploratória de Dados – EDA
Captura e alinhamento
Depende de rotinas de ETL e cargas em lote, que podem gerar atrasos e desalinhamento temporal entre fontes.
Utiliza federação de dados e consultas à fonte para reunir as informações selecionadas para análise.
Tráfego de rede
Pode transferir grandes volumes de dados durante as cargas e integrações.
Busca consultar apenas os campos e registros necessários à análise, conforme os filtros aplicados.
Processamento analítico
Pode depender de processamento centralizado e filas de execução.
Constrói uma estrutura analítica volátil para exploração dos dados.
Alteração de regras e novas investigações
Pode exigir novas demandas para a equipe de TI ou de dados.
Permite ao usuário explorar dados visualmente e configurar fluxos de análise sem programar.
Consumo de infraestrutura
Pode exigir armazenamento, processamento centralizado e infraestrutura dedicada.
Distribui parte do processamento analítico entre o JONAS Server e a estação de trabalho, conforme a arquitetura do produto.
O que você verá na apresentação
Duração aproximada: 30 minutos
O paradoxo do DW centralizado
Como modelos tradicionais de BI em lote dependem de rotinas de ETL, armazenamento centralizado e atualizações que podem gerar atrasos e desalinhamento dos dados.
Arquitetura JONAS
Camada semântica, federação de dados e Virtual DW em uma arquitetura integrada entre o computador do usuário e o JONAS Server.
Modelo gráfico No-Code e quatro dimensões de análise
- Análise intertemas: cruzamento entre temas distintos.
- Análise intratemas: investigação aprofundada dentro de um mesmo tema.
- Análise Exploratória de Dados (EDA): exploração de padrões, tendências e séries históricas.
- Análise de pontos de dados: seleção e refinamento de registros para investigação e uso em modelos analíticos.
Pipelines de Machine Learning guiados pelo usuário
Demonstração prática da construção e execução de fluxos de análise com Machine Learning.
Perguntas frequentes
Ciência de Dados, No-Code e Machine Learning
Governança, Segurança e Infraestrutura
Veja o JONAS Database Explorer – IA em ação
Agende uma apresentação pelo WhatsApp e descubra como sua equipe pode ganhar autonomia na análise de dados.