Basedash — analisis data dengan AI untuk tim

Basedash adalah platform analisis data dengan AI dan business intelligence untuk tim. Platform ini menjawab pertanyaan dari data perusahaan yang terhubung, membuat grafik serta dasbor, dan menampilkan SQL yang digunakan untuk menghitung hasilnya.

Basedash digunakan untuk apa? Penjelasan sederhana

Bayangkan asisten yang dapat menelusuri data perusahaan dan menyajikannya sebagai grafik. Anda bisa bertanya kanal mana yang menghasilkan pelanggan berbayar terbanyak pada kuartal lalu, lalu meminta rincian per bulan atau paket.

Tim produk, penjualan, keuangan, dan operasional dapat mengeksplorasi pertanyaan rutin sendiri. Tim data tetap memiliki cara untuk memeriksa definisi metrik dan kueri sebelum angka dibagikan. Kemudahan bertanya tidak menghapus kebutuhan untuk menilai kualitas sumber dan cara menghitungnya.

Menghubungkan sumber dan menyamakan definisi metrik

Admin dapat menghubungkan Postgres, MySQL, SQL Server, Snowflake, BigQuery, atau Databricks. Data SaaS seperti Stripe, HubSpot, dan Salesforce dapat disinkronkan ke Basedash Warehouse. Penyedia menyebut lebih dari 750 konektor; periksa dukungan sumber tertentu dan izin yang dibutuhkan.

Models menyimpan kumpulan SQL yang dapat dipakai ulang, ukuran, segmen, hubungan, dan kolom waktu. Definisi pendapatan atau pelanggan aktif bisa digunakan bersama oleh chat dan dasbor. Admin dapat memverifikasi model, sedangkan perubahan memerlukan pemeriksaan ulang. Tabel dbt dan deskripsi yang tersimpan di warehouse dapat digunakan, tetapi berkas proyek dbt tidak diurai langsung.

Dari pertanyaan ke dasbor yang bisa diperiksa

1. Daftar memakai email kerja dan verifikasi alamatnya.
2. Admin membuka Data → Add data source, mengisi pengaturan, menguji dan menyimpan koneksi, atau memberi otorisasi pada konektor SaaS.
3. Di Chat, sebutkan metrik dan rentang waktunya. Contoh pada panduan resmi menggunakan bahasa Inggris sederhana.
4. Gunakan pertanyaan lanjutan untuk mengubah segmen atau periode. Buka Analyzed for… dan Sources, lalu periksa SQL pada grafik.
5. Cocokkan filter, penggabungan tabel, dan total dengan sumber. Gunakan Add to dashboard dan berikan hak akses kepada anggota atau grup yang sesuai.

Anda juga dapat menjelaskan seluruh dasbor, kemudian mengubah susunan, filter, dan grafik. Data hasil dapat diekspor sebagai CSV, JSON, atau Excel. Panduan mulai resmi menjelaskan pengaturan dan berbagi.

Uji coba, paket tim, dan biaya penggunaan AI

Diperiksa pada 25 Oktober 2026: uji coba berlangsung 14 hari tanpa kartu dan dimulai ketika sumber pertama ditambahkan. Penggunaan berkelanjutan berbayar. Startup tercantum US$1.000 per bulan ditambah penggunaan AI untuk maksimal 25 pengguna, dengan kredit AI bulanan senilai US$1.000.

Pemakaian melebihi kredit ditagihkan dan bisa dipantau di Billing. Enterprise memakai penawaran khusus untuk kebutuhan seperti self-hosting, penyematan, dan pengelolaan identitas lanjutan. Angka ini adalah harga publik USD, bukan total rupiah termasuk pajak. Periksa paket dan ketentuan terbaru berdasarkan perkiraan beban kerja.

Laporan rutin dan perubahan yang perlu ditindaklanjuti

Insights menyusun ringkasan perubahan dengan penjelasan dan grafik yang bisa dikirim ke Slack atau email sesuai jadwal. Ini membantu memantau pendapatan atau konversi tanpa membuka setiap laporan secara manual.

Untuk pemberitahuan dengan kondisi pasti, gunakan otomatisasi dan uji aturannya pada kasus yang sudah diketahui. Ini berbeda dari membiarkan agen memilih perubahan yang dianggap menarik. Pekerjaan AI pada alur tersebut termasuk penggunaan paket.

Privasi, hak akses, dan batas penggunaan

Basedash menyatakan data pelanggan tidak digunakan untuk melatih model AI. Kontrolnya mencakup enkripsi, akses menurut peran dan baris, serta pilihan cloud terkelola, VPC pribadi, atau self-hosting sesuai ketentuan. Tinjau informasi keamanan dan kebijakan privasi sebelum menghubungkan sumber sensitif.

Analis bekerja hanya-baca secara default; kueri tulis oleh AI membutuhkan persetujuan eksplisit. Hasil tetap bergantung pada sumber, hak akses, dan definisi metrik. Mulai dengan indikator yang hasilnya sudah diketahui, periksa SQL, lalu perluas cakupan berbagi setelah hitungannya cocok.

Analisis di Slack, agen AI, dan produk sendiri

Aplikasi Slack memungkinkan pertanyaan langsung di percakapan tim. Server MCP memberi klien kompatibel seperti Claude Code, Cursor, dan ChatGPT kemampuan analisis serta pembuatan dasbor dengan model dan hak pengguna yang sama. Koneksi awal menggunakan OAuth. REST API juga tersedia untuk aplikasi sendiri.

Enterprise mendukung penyematan dasbor dan chat AI ke produk Anda melalui komponen React atau iframe. Pemisahan pelanggan dan token bertanda tangan di server perlu dirancang. Saat ini satu grafik tidak dapat disematkan secara mandiri.

Pertanyaan umum

Apakah Basedash gratis?

Ada uji coba 14 hari tanpa kartu. Layanan berkelanjutan menggunakan paket tim berbayar dan pemakaian AI, bukan paket gratis permanen.

Apakah saya harus menguasai SQL?

Tidak untuk mengajukan pertanyaan. AI membuat SQL, tetapi orang yang memahami data tetap perlu memeriksa kueri dan perhitungan penting.

Sumber data apa yang dapat dihubungkan?

Contoh resmi mencakup Postgres, MySQL, SQL Server, Snowflake, BigQuery, Databricks, dan data SaaS yang disinkronkan. Pastikan konektor yang dibutuhkan tersedia.

Apakah data perusahaan dipakai melatih AI?

Menurut Basedash, data pelanggan tidak dipakai melatih model. Hak akses, penyimpanan, pemrosesan, dan syarat deployment tetap harus dievaluasi.

Sumber resmi dan kanal pengembang

• Dokumentasi: pengaturan, penggunaan, administrasi, dan API.
• Organisasi GitHub: sumber publik bagi pengembang, tanpa berarti seluruh layanan bersifat open source.
• Akun X resmi: pengumuman produk.
• Perusahaan dan dukungan: evaluasi, onboarding, dan bantuan pelanggan.