TextQLЗадавайте запитання про дані простим англійським мовою та отримуйте миттєві відповіді зі свого сховища.

4.4 (5)

Перевірено Daniel Nikulshyn·Оновлено травень 2026 р.

Enterprise Natural Language Data Analytics Business Intelligence AI Agent Data Warehouse No-Code

Огляд

TextQL - це платформа аналітики природної мови, яка дозволяє бізнесовим користувачам виконувати запити в ентерпрайз-данівауїзері без написання SQL. Користувачі написують свої запитання на звичайній англійській мові та отримують діаграми, таблиці та пояснення, які керуються штучним інтелектом, що розуміє ґрунтовну модель даних. Промислова версія: розроблена для середніх та великих організацій, TextQL підключається до спільних баз даних та інструментів ВІС, відображаючи шеми та метрики для того, щоб відповіді залишалися вірними тим параметрам КПІ, які встановлює компанія. Мета полягає у зменшенні потоку аналітичних завдань, тим самим дозволяючи не технічним командам автономно виконувати звичайні запитання щодо даних, зберігши контроль над управлінням та точністю під управлінням відділу інформаційних технологій.

Ключові функції

Переклад природної мови у SQL
AI‑агент (Ana) для дослідження даних
Інтеграція зі сховищами типу Snowflake та BigQuery
Семантичний шар та керування метриками
Графіки, дашборди та спільно доступні звіти
Підприємницька безпека та контролі доступу

Ціни

Модель: Free
Категорія: Аналіз даних
Рейтинг: 4.4 / 5 (5)

Кейси використання

Самостійна аналітика для бізнес-команд

Дозвольте нетехнічному персоналу в продажах, маркетингу або операціях ставити запитання про дані простим англійським мовою та отримувати графіки та таблиці без очікування від аналітичної команди.

Зменшення навантаження аналітиків

Перенесіть рутинні ad‑hoc запити на AI‑агент TextQL, щоб команди даних могли зосередитися на складному моделюванні і стратегічних проектах, а не на повторюваних SQL запитах.

Контрольоване звітування KPI

Використовуйте семантичний шар, щоб забезпечити послідовні відповіді на ключові метрики для всіх у компанії, узгоджених з офіційними визначеннями KPI та контролем доступу.

Дослідження сховища з Ana

Дозвольте бізнес‑користувачам досліджувати дані Snowflake або BigQuery у форматі розмови через AI‑агент Ana, генеруючи спільно доступні звіти та дашборди з запитів природною мовою.

Плюси і мінуси

Плюси

Не потрібні знання SQL для кінцевих користувачів
Підключається до основних сховищ даних і стеків BI
Зменшує навантаження на команди даних і аналітики
Підтримує семантичний шар для послідовних метрик

Мінуси

Орієнтований на великі організації, а не на малі команди
Потрібне попереднє налаштування моделей даних
Якість відповіді залежить від документації схеми
Ціни не прозорі на сайті

Бойовий рекорд

У 1 битві у Пантеоні.

1-е

2-е

3-є

Last battle

#2
Data Analysis Showdown — May 7, 2024
May 7, 2024 · #2 of 6

Відгуки

4.4

Середнє з 5 оцінок.

Увійди, щоб залишити відгук.

Linda Petersen

May 1, 2026

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is semantic layer and metrics governance — handled better than most — and no SQL knowledge required for end users. Worth the time if this is your use case.

Sanjay Gupta

Apr 2, 2026

Does the job

Pretty happy overall. AI agent (Ana) for data exploration just works and reduces workload on data and analytics teams. Geared toward enterprises, not small teams can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Camille Laurent

Sep 29, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: enterprise security and access controls and supports semantic layers for consistent metrics. Where it lags: requires upfront setup of data models. On balance the feature set — especially enterprise security and access controls — justifies the 4 stars for our use case.

Leila Hassan

Aug 23, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is natural language to SQL translation — handled better than most — and no SQL knowledge required for end users. Answer quality depends on schema documentation is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Rina Desai

Jun 9, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on enterprise security and access controls, and reduces workload on data and analytics teams caught me off guard. Pricing not transparent on the website is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.