Vai al contenuto principale
Il Data Analyst Agent, noto anche come DANA (Data ANAlyst), è una versione specializzata di Devin ottimizzata per interrogare i database, analizzare i dati e creare visualizzazioni. È progettato per essere rapido, conciso e ottimizzato specificamente per i flussi di lavoro di analisi dei dati.

​
Quando utilizzare il Data Analyst Agent

Il Data Analyst Agent è ideale quando devi:
  • Interrogare i database: scrivere ed eseguire query SQL sulle sorgenti dati collegate
  • Analizzare i dati: esplorare pattern, calcolare metriche e analizzare le tendenze nei tuoi dati
  • Creare visualizzazioni: generare grafici professionali utilizzando seaborn
  • Rispondere a domande sui dati: ottenere risposte rapide e accurate alle domande sui tuoi dati
  • Generare insight: individuare pattern, anomalie e indicazioni operative

​
Accesso all’agente Data Analyst

​
Dall’app web

  1. Vai alla home page di Devin
  2. Fai clic sul selettore di agenti
  3. Seleziona Data Analyst dal menu a discesa
  4. Avvia la tua sessione con una domanda o un’attività sui dati

​
Da Slack

Puoi avviare una sessione Data Analyst direttamente da Slack in uno dei seguenti modi: Usando il comando slash: 
/dana Quali sono stati i nostri 10 principali clienti per fatturato il mese scorso?
Uso di una menzione con la macro !dana: 
@Devin !dana Quali sono stati i nostri top 10 clienti per fatturato il mese scorso?
Entrambi i metodi creeranno una sessione di Data Analyst e risponderanno all’interno del thread con i risultati.

​
Prerequisiti

Prima di usare il Data Analyst Agent, devi connettere almeno un’origine dati tramite MCP (Model Context Protocol). Le integrazioni più comuni includono:
  • Database MCP: Redshift, PostgreSQL, Snowflake, BigQuery e altri database SQL
  • Analytics MCP: Datadog, Metabase e altre piattaforme di osservabilità
Senza un’origine dati connessa, l’agente ti avviserà e ti chiederà di connetterne una prima di procedere.

Configura le integrazioni MCP

Scopri come connettere database e altre origini dati tramite MCP

​
Come funziona

​
Conoscenza del database

Il Data Analyst Agent mantiene una nota di Conoscenza del database che contiene la documentazione degli schemi per i database collegati. Questa knowledge viene richiamata automaticamente prima di eseguire le query, consentendo all’agente di identificare rapidamente le tabelle e le colonne corrette.

​
Esempi di prompt

Ecco alcuni modi efficaci per usare il Data Analyst Agent: Domande semplici:
  • “Quanti utenti attivi abbiamo avuto la settimana scorsa?”
  • “Qual è l’andamento giornaliero dei ricavi nell’ultimo mese?”
  • “Quali clienti hanno l’utilizzo più elevato?”
Richieste di analisi:
  • “Analizza la retention degli utenti per coorte nel Q4”
  • “Scomponi l’utilizzo tra clienti Enterprise e self-serve”
  • “Trova i 10 utenti con il maggior numero di sessioni e mostra la loro attività nel tempo”
Indagini:
  • “Perché le iscrizioni sono diminuite martedì scorso?”
  • “Ci sono anomalie nei nostri tassi di errore questa settimana?”
  • “Confronta le metriche di questo mese con lo stesso periodo dell’anno scorso”

​
Buone pratiche

​
Sii specifico riguardo alle metriche

Invece di fare domande vaghe, sii specifico su cosa vuoi misurare: 
"Qual è il nostro numero di utenti attivi negli ultimi 7 giorni, definito come utenti che hanno avviato almeno una sessione?"

​
Specifica i periodi di tempo

Includi sempre il periodo di tempo che ti interessa: 
"Mostrami il fatturato giornaliero degli ultimi 30 giorni"

​
Richiedi visualizzazioni

Richiedi grafici quando possono aiutare a comunicare meglio i dati: 
"Crea un grafico lineare delle iscrizioni settimanali dell'ultimo trimestre"

​
Convalida la query SQL

L’agente include sempre la query SQL che utilizza. Verificala per assicurarti che la logica sia in linea con le tue aspettative, soprattutto per analisi complesse con join, filtri o aggregazioni.

​
Gestione di Knowledge

Il Data Analyst Agent può conservare le conoscenze acquisite tra una sessione e l’altra utilizzando il sistema di Knowledge. Quando scopre:
  • Nuove informazioni di schema o relazioni tra tabelle
  • Logica di business o definizioni di metriche
  • Pattern o avvertenze sulla qualità dei dati
Salverà questi elementi in note di Knowledge, in modo che le sessioni future possano beneficiare di quanto è stato appreso.

Scopri di più su Knowledge

Scopri come funziona il sistema di Knowledge di Devin

​
Differenze rispetto a Devin standard

CapabilityData Analyst AgentDevin standard
SQL query executionEsecuzione query ottimizzataEsecuzione query supportata
Data visualizationsSupporto seaborn integratoConfigurazione manuale
Database schema awarenessConoscenza dello schema precaricataEsplorazione su richiesta
Response styleStile conciso, orientato alle metricheSpiegazioni dettagliate
Code changesNon l’obiettivo principaleSupporto completo
MCP integrationsObbligatorieFacoltative
Il Data Analyst Agent è progettato specificamente per il lavoro sui dati. Per attività che coinvolgono modifiche al codice, deployment o ingegneria del software in generale, usa invece Devin standard.