A ThoughtSpot személyre szabható AI-elemzőket kínál a Spotterben

Külön elemző minden üzleti feladatra

A ThoughtSpot 2026. október 14-i közleménye szerint a Spotter Analysts általánosan elérhetővé válik a ThoughtSpot 26.10-es verziójában. A vállalat a funkciót a Spotter specializált változataként írja le: míg a Spotter általános elemzőként bármely elérhető adathalmazon dolgozhat, egy Spotter Analyst egy konkrét munkafolyamatra és feladatra szabható.

Egy Revenue Analyst például a bevételi és értékesítési tölcsérhez kapcsolódó adatmodellekből dolgozhat, hozzáférhet a bevételi műveletek Slack-csatornájához, és a vállalat előrejelzési megbeszéléseihez illeszkedő formában adhat választ. A felhasználónak közben nem kell modellt választania vagy külön utasítást megfogalmaznia.

Adatmodellek, csatlakozók és válaszformátum

Az Analyst Builderben természetes nyelven lehet leírni, milyen feladatot kell ellátnia az elemzőnek. A rendszer tisztázó kérdéseket tesz fel, megkeresi a felhasználó számára elérhető adatmodelleket és csatlakozókat, majd szerkeszthető beállítást készít. A ThoughtSpot szerint az Analyst Builder csak olyan modelleket és csatlakozókat ajánl, amelyekhez a készítő már hozzáfér.

A készítő négy fő területet irányíthat. Megadhat legfeljebb öt adatmodellt, kiválaszthatja az engedélyezett MCP-csatlakozókat, legfeljebb 5000 karakterben rögzítheti az útválasztásra, az eszközhasználatra és a válaszok formájára vonatkozó utasításokat, valamint kijelölheti a felhasználókat, csoportokat vagy ügyfeleket. Az elemző tesztelhető, szerkeszthető, másolható és törölhető is.

A ThoughtSpot különválasztja az adatmodell és az elemző szerepét. Az adatmodell határozza meg, mit jelentenek az adatok, például hogyan számítják a bookings vagy az ARR értékét. Az Analyst azt írja le, hogyan dolgozik a csapat, például milyen modellt használjon egy adott kérdéshez, vagy milyen időszakot kérdezzen meg, ha azt a felhasználó nem adta meg.

Hozzáférési korlátok és beágyazás

A Spotter Analyst csak a kijelölt adatmodellekből dolgozik, és kizárólag a jóváhagyott csatlakozókat hívhatja meg. Ha a kérdés a hatókörén kívül esik, ezt jelezheti, és másik elemzőt ajánlhat. A megosztott elemzőket a felhasználók és csoportok saját könyvtárukban érhetik el, ugyanakkor a megosztás az elemző adatmodelljeire vonatkozó megtekintési jogosultságot is biztosítja.

A vállalat hangsúlyozza, hogy a természetes nyelvű utasítások a viselkedést szabályozzák, és nem helyettesítik a hozzáférés-vezérlést. Ha egy rekord nem juthat el egy felhasználóhoz, azt sor- és oszlopszintű biztonsággal kell korlátozni. Ezek a szabályok minden válaszra érvényesek.

A ThoughtSpot Embedded ügyfelei egy Spotter Analystet közvetlenül a saját alkalmazásukba építhetnek a SpotterEmbed használatával. A nyilvános API-k az elemzők programozott létrehozását és kezelését is lehetővé teszik. A funkció a ThoughtSpot szerint külön díj nélkül része a Spotternek a ThoughtSpot Analytics és a ThoughtSpot Embedded környezetben.

A megbízhatóságot a szűk hatókör adja

A ThoughtSpot szerint a szűkebb, kiválasztott adatmodellekből dolgozó elemzők egységesebb válaszokat adhatnak, így az eredmények összehasonlíthatók az emberek és a hetek között. Egy Analyst egy válaszban legfeljebb öt modellen tud következtetni, és kapcsolt eszközből is kérhet információt. A válaszok megmutatják, hogyan született az eredmény, így a felhasználó ellenőrizheti a számot.

A vállalat a BIRD nyilvános text-to-SQL teszten 82,8 százalékos végrehajtási pontosságról számolt be. Az elemzőnkénti megfigyelés egy későbbi kiadásban érkezik, addig a ThoughtSpot a létrehozás utáni tesztelést javasolja minőség-ellenőrzésként. A cég szerint Analystet akkor érdemes készíteni, ha egy kérdés rendszeresen visszatér, és a válaszhoz az adott csapat munkamódszerének ismerete szükséges.