Converse com seus dados, receba respostas.
O workspace de IA open source para análise de dados. Conecte CSV, BigQuery, Google Sheets ou bancos SQL, faça perguntas em linguagem natural e receba respostas visuais com gráficos e tabelas.
Um workspace. Quatro formas de entender seus dados.
Data Talks unifica conexão de dados, IA conversacional e analytics visual. Seu time faz perguntas em linguagem natural e recebe respostas instantâneas — sem SQL, sem dashboards pra montar.
35+ fontes de dados
CSV, XLSX, BigQuery, Google Sheets, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Salesforce, HubSpot, Stripe e mais.
Saiba maisPerguntas em linguagem natural
Pergunte em português, inglês ou espanhol. O agente gera queries, executa e explica os resultados.
Saiba maisGráficos e dashboards
Gráficos gerados automaticamente em cada conversa. Componha em dashboards customizados e compartilhe com seu time.
Saiba maisAlertas recorrentes
Configure alertas diários, semanais ou mensais. Seja notificado quando seus dados mudam — sem monitoramento manual.
Saiba maisTodo o toolkit, em um workspace.
Todos os recursos que você precisa para transformar dados brutos em insights acionáveis.
Perguntas frequentes
O que é o Data Talks?
Data Talks é um workspace de IA open source para conversar com seus dados em linguagem natural. Conecte um CSV, BigQuery, Google Sheets, Postgres ou qualquer banco SQL, pergunte e receba respostas com gráficos.
É realmente grátis?
Sim. Data Talks é open source sob licença Apache 2.0. Você pode rodar grátis na sua própria infra com Docker. O único custo são os tokens de LLM que você decide gastar.
Quais fontes de dados são suportadas?
Mais de 35 fontes incluindo BigQuery, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Snowflake, Redshift, SQLite, Google Sheets, CSV, XLSX, Salesforce, HubSpot, Stripe, GA4 e mais.
Posso fazer self-host?
Sim. Data Talks é projetado self-hosted-first. Suba com Docker Compose no seu VPS ou cluster Kubernetes — sem telemetria, sem limites de uso.
Como ele se compara com Metabase, Wren AI ou Chat2DB?
Mantemos uma página de comparação honesta. Em resumo: Data Talks vence em UX multilíngue (PT/EN/ES), alertas recorrentes em linguagem natural e conexão com Google Sheets. Os outros vencem em tamanho de comunidade e (para Wren AI) maturidade de semantic layer.
Qual LLM ele usa?
Plugável. OpenAI, Anthropic, Ollama e qualquer modelo compatível com LiteLLM. Configure por workspace — útil para residência de dados ou inferência local.
Posso usar em produção?
Sim. Fixe gráficos em dashboards, agende alertas recorrentes via webhook ou Telegram e inspecione o SQL bruto de cada resposta para auditoria.