Basedash — ekipler için yapay zeka ile veri analizi

Basedash, şirket verileri üzerinde yapay zeka ile veri analizi ve iş zekâsı sunan bir platformdur. Ekipler soru sorabilir, sonuçları grafiklere ve panolara dönüştürebilir ve hesabın arkasındaki SQL sorgusunu inceleyebilir.

Basedash ne işe yarar? Basit bir açıklama

Basitçe anlatmak gerekirse Basedash, şirketinizin bağladığı verilerle çalışan bir analiz yardımcısıdır. Geçen ay hangi kanalın daha çok ödeme yapan müşteri getirdiğini sorabilir, ardından sonucu hafta veya abonelik planına göre ayırmasını isteyebilirsiniz.

Ürün, satış, finans ve operasyon ekiplerinin sık tekrarlanan rapor ihtiyaçlarına uygundur. Veri uzmanları ise sorguları ve metrik tanımlarını kontrol edebilir. Sonucun bir grafikte görünmesi tek başına doğruluğunu kanıtlamaz; kaynak ve iş mantığı da incelenmelidir.

Bir sorudan doğrulanmış panoya ulaşma

1. İş e-postasıyla kaydolun ve adresi doğrulayın.
2. Yönetici olarak Data → Add data source üzerinden bağlantıyı yapılandırın, test edin ve kaydedin ya da SaaS bağlayıcısını yetkilendirin.
3. Chat içinde metrik ve dönemi açıkça belirten bir soru sorun. Resmî örnekler sade İngilizce kullanır.
4. Takip sorularıyla tarih veya segmenti değiştirin. Analyzed for… ve Sources bölümlerini, ardından grafiğin SQL sorgusunu açın.
5. Filtreleri, birleşimleri ve toplamları kontrol edin. Add to dashboard ile kaydedip doğru üye veya gruplara erişim verin.

Bütün bir panoyu da tarif edebilir, grafik, düzen ve filtreleri sonradan değiştirebilirsiniz. Sonuç verileri CSV, JSON veya Excel olarak dışa aktarılabilir. Resmî başlangıç kılavuzu kurulum adımlarını gösterir.

Veri kaynaklarını bağlama ve metrikleri tanımlama

Bir yönetici Postgres, MySQL, SQL Server, Snowflake, BigQuery veya Databricks gibi kaynakları bağlayabilir. Stripe, HubSpot ve Salesforce verileri Basedash Warehouse içine eşitlenebilir. Sağlayıcı 750'den fazla bağlayıcıdan söz eder; gereken bağlantıyı ve yetkilendirme koşullarını ayrıca doğrulayın.

Models; yeniden kullanılabilen SQL veri kümeleri, ölçüler, segmentler, ilişkiler ve zaman sütunlarıyla ortak bir anlam katmanı oluşturur. Aktif müşteri gibi bir tanımın sohbet ve panolarda tutarlı kalmasını sağlar. Yöneticiler modelleri doğrular, değişiklikler yeniden inceleme gerektirir. dbt tarafından üretilen tablolar ve depoya yazılan açıklamalar kullanılabilir; dbt proje dosyaları doğrudan ayrıştırılmaz.

Ücretsiz deneme, ekip planı ve yapay zeka kullanımı

25 Ekim 2026 tarihinde kontrol edildi: kart gerektirmeyen 14 günlük deneme, ilk veri kaynağı eklendiğinde başlar. Sürekli kullanım ücretlidir. Startup, 25 kullanıcıya kadar aylık 1.000 USD artı yapay zeka kullanımı olarak listelenir ve aylık 1.000 USD yapay zeka kredisi içerir.

Kredi aşımı ücretlendirilir ve Billing bölümünde izlenir. Enterprise; kendi altyapısında çalıştırma, gömme ve gelişmiş kimlik denetimleri için özel fiyatlandırılır. Bunlar USD liste fiyatlarıdır; Türk lirası ve vergi dâhil toplam doğrulanmamıştır. Beklenen iş yükü için güncel planları inceleyin.

Düzenli raporlar ve değişen metrikler

Insights, açıklama ve grafik içeren kısa analizleri belirlenen takvimle Slack veya e-postaya gönderebilir. Gelir ve dönüşümdeki değişiklikleri her raporu tek tek açmadan takip etmeye yardımcı olur.

Kesin bir koşul için uyarı istiyorsanız otomasyon kullanın ve kuralı bilinen örneklerle sınayın. Bu, ajanın önemli bulduğu değişiklikleri seçmesinden farklıdır. Bu işlemlerdeki yapay zeka çalışması kullanım miktarına dâhildir.

Slack, MCP ajanları ve ürün içi analiz

Slack uygulaması ekip konuşması içinde soru sormayı sağlar. MCP sunucusu üzerinden Claude Code, Cursor ve ChatGPT gibi uyumlu istemciler aynı modeller ve izinlerle analiz yapabilir veya pano oluşturabilir. İlk bağlantı OAuth ile yetkilendirilir. Özel uygulamalar için REST API de vardır.

Enterprise, React bileşenleri veya iframe ile kendi ürününüze pano ve yapay zeka sohbeti eklemeyi destekler. Müşteri ayrımı ve sunucuda imzalanan tokenlar tasarlanmalıdır. Tek bir grafiği bağımsız gömme şu anda desteklenmez.

Gizlilik, erişim izinleri ve sınırlar

Basedash, müşteri verilerini yapay zeka modellerini eğitmek için kullanmadığını belirtir. Şifreleme, rol ve satır düzeyinde izinler; koşullara göre yönetilen bulut, özel VPC ve self-hosting seçenekleri bulunur. Hassas kaynakları bağlamadan önce güvenlik bilgilerini ve gizlilik politikasını değerlendirin.

Analist varsayılan olarak salt okunur çalışır; yapay zeka yazma sorguları açık onay gerektirir. Sonuç kalitesi veri kalitesine, erişim yetkilerine ve doğru tanımlanmış metriklere bağlıdır. Bilinen bir soruyla başlayıp sorguyu doğruladıktan sonra kullanımı genişletin.

Sık sorulan sorular

Basedash ücretsiz mi?

14 günlük deneme kartsız kullanılabilir. Sürekli hizmet ücretli ekip planları ve yapay zeka kullanımına dayanır; kalıcı ücretsiz plan olarak değerlendirilmemelidir.

SQL bilmem gerekiyor mu?

Soru sormak için gerekmez. SQL sorgusunu yapay zeka üretir; önemli hesapları veriyi bilen birinin incelemesi gerekir.

Hangi veri kaynaklarını bağlayabilirim?

Örnekler Postgres, MySQL, SQL Server, Snowflake, BigQuery ve Databricks ile eşitlenen SaaS verileridir. İhtiyaç duyduğunuz bağlayıcıyı ayrıca doğrulayın.

Şirket verileri yapay zeka eğitiminde kullanılıyor mu?

Basedash müşteri verileriyle model eğitmediğini belirtir. Erişim, saklama ve dağıtım koşulları yine incelenmelidir.

Resmî kaynaklar ve geliştirici kanalları

• Dokümantasyon: kurulum, yönetim ve API başvurusu.
• GitHub kuruluşu: herkese açık geliştirici kaynakları; tüm hizmetin açık kaynak olduğu anlamına gelmez.
• Resmî X hesabı: ürün duyuruları.
• Şirket ve destek bilgileri: değerlendirme, başlangıç ve müşteri desteği.