اسأل بياناتك بالعربية
اسألوا بيانات مؤسستكم بالعربية أو الإنجليزية. يحوّل Bilytica NL2SQL أسئلتكم إلى إجابات محكومة وآمنة في ثوانٍ، داخل السعودية ومتوافقة مع PDPL.
معظم الفرق السعودية تنتظر أياماً للحصول على إجابة. نحن نغلق هذه الفجوة. اسألوا مستودعكم أو ERP أو CRM سؤالاً بالعربية أو الإنجليزية، واحصلوا على إجابة محكومة من طبقة دلالية معتمدة، مع هوية موحدة، وإخفاء البيانات الشخصية، وسجل تدقيق كامل لمراجعي PDPL وساما.
ماذا نفعل
قدرات اسأل بياناتك بالعربية
- 01
NL2SQL بالعربية والإنجليزية
تحليل استعلامات ثنائي اللغة مضبوط على مفردات الأعمال بالفصحى السعودية، أرباح، تسويات، مطالبات، مخزون، وليس مطالبات إنجليزية مترجمة آلياً.
- 02
طبقة دلالية معتمدة للبيانات
نبني ونعتمد المقاييس والأبعاد والتسلسلات الهرمية والربط باستخدام dbt Semantic Layer وCube وLookML وMicroStrategy أو AtScale، بحيث تُحلّ 'الإيرادات' أو 'العميل النشط' أو 'نسبة القروض المتعثرة' إلى تعريف محكوم واحد في كل مرة.
- 03
طبقة أمان مؤسسية كاملة
دفاع من سبع طبقات: نشر هوية الدخول الموحد السعودي، تحكم بالصلاحيات على مستوى الصفوف والأعمدة، إخفاء ديناميكي للمعلومات الشخصية والصحية، فلاتر حقن المطالبات والاختراق، بيئة تنفيذ SQL آمنة للقراءة فقط (بلا DDL/DML)، حدود معدل لكل مستخدم ومقياس، وتدقيق ثابت لكل مطالبة واستعلام SQL وصف نتائج.
- 04
موصلات تخطيط الموارد وإدارة العلاقات والمستودعات
موصلات جاهزة لـ SAP S/4HANA وOracle Fusion وOdoo وSalesforce وSnowflake وDatabricks وAzure Synapse وBigQuery وPostgreSQL / SQL Server، تقرأ عبر الطبقة الدلالية دائماً وليس حولها.
- 05
منظومة اختبار الدقة والهلوسة
تقييم دقة التنفيذ والمطابقة التامة مقابل مجموعة أسئلة سعودية منتقاة، مع اختبارات انحدار أسبوعية قبل أي تغيير في النموذج أو المخطط.
- 06
استضافة داخل السعودية / HUMAIN
قابل للنشر على HUMAIN أو STC Cloud أو Oracle جدة أو معالجات رسومية محلية، إقامة بيانات متوافقة مع نظام حماية البيانات الشخصية بالتصميم، دون خروج أي مطالبة أو نتيجة استعلام من السعودية.
منهجيتنا
من البيانات إلى نتيجة تعمل
- 01
جرد الأسئلة
نرافق فرق المالية والعمليات والإدارة التنفيذية لرصد الأسئلة الـ200 التي يطرحونها فعلياً، بالعربية والإنجليزية.
- 02
تعزيز الطبقة الدلالية
نعتمد المقاييس والأبعاد والربط في dbt / Cube / LookML بحيث يُحلّ كل استعلام مولَّد مقابل تعريف محكوم واحد للحقيقة.
- 03
بنية البوت
تصميم الاسترجاع (المخطط وأمثلة قليلة)، حواجز المطالبات، بيئة تنفيذ SQL آمنة، ومخرجات تستشهد بجداولها، بدون الارتباط بنموذج واحد (Bilytica، GPT-5، Gemini، ALLaM).
- 04
الضبط العربي
ضبط دقيق على صياغة الأعمال السعودية وصيغ الأرقام والتواريخ بالفصحى وتحويل التقويم الهجري/الميلادي وتطبيع اللهجات إلى الفصحى.
- 05
منظومة التقييم
بناء مجموعة أسئلة مرجعية مع SQL ونتائج متوقعة؛ تشغيل اختبارات دقة التنفيذ والمطابقة التامة قبل كل إصدار.
- 06
الامتثال والصلاحيات
ربط البوت بهوية الدخول الموحد السعودي، ونشر الهوية في سياسات الصفوف والأعمدة، وإخفاء المعلومات الشخصية، وتسجيل كل استعلام لأغراض التدقيق.
- 07
التشغيل والتحسين
مراجعة أسبوعية للأسئلة غير المجابة واستعلامات SQL الفاشلة والإجابات منخفضة الثقة، لتغذية الطبقة الدلالية ومكتبة الأمثلة.
تطبيقات القطاعات
أين يصنع هذا الفرق
التقنيات والنماذج التي نستخدمها
أدوات وأطر عمل بمستوى المؤسسات تشغّل حلولنا.
Snowflake
سحابة بيانات
Databricks
بحيرة بيانات موحدة
Microsoft Fabric
حزمة تحليلات
Power BI
تصوير بياني
Tableau
تصوير بياني
Azure
سحابة
AWS
سحابة
Python
هندسة
أسئلة يطرحها العملاء
إجابات مباشرة قبل اتخاذ القرار
ما هو بوت NL2SQL وكيف يختلف عن روبوت محادثة عادي؟
يحوّل بوت NL2SQL سؤالاً بلغة طبيعية، بالعربية أو الإنجليزية، إلى استعلام SQL محكوم يُنفَّذ على تخطيط الموارد وإدارة العلاقات والمستودعات، ثم يعيد رسماً بيانياً أو جدولاً. وخلافاً لروبوت محادثة عام، يمرّ كل استعلام عبر طبقة دلالية معتمدة ومنظومة أمان مؤسسية من سبع طبقات (هوية موحدة، صلاحيات صفوف/أعمدة، إخفاء بيانات شخصية، حواجز حقن مطالبات، بيئة SQL آمنة، حدود معدل، تدقيق ثابت).
هل يدعم NL2SQL من Bilytica الأسئلة بالعربية أصلاً؟
نعم. روبوتات NL2SQL من Bilytica عربية أولاً، مضبوطة على مفردات الأعمال بالفصحى السعودية، أرباح، تسويات، مطالبات، مخزون، مع تحويل بين التقويم الهجري والميلادي وتطبيع اللهجات إلى الفصحى. الإنجليزية مدعومة بالكامل بالتوازي.
كيف تمنعون توليد استعلامات SQL خاطئة أو غير آمنة؟
كل استعلام مُولَّد يُحلّ مقابل طبقة دلالية معتمدة (dbt / Cube / LookML)، ويُنفَّذ داخل بيئة SQL آمنة للقراءة فقط بدون DDL/DML، ويُتحقق منه عبر منظومة اختبار دقة التنفيذ والمطابقة التامة مقابل مجموعة أسئلة سعودية مرجعية قبل كل إصدار.
هل بوت NL2SQL متوافق مع نظام حماية البيانات الشخصية ومتطلبات ساما؟
نعم. تُنشر الحلول داخل السعودية على HUMAIN أو STC Cloud أو Oracle جدة أو معالجات رسومية محلية. تنتشر هوية الدخول الموحد السعودي في سياسات الصفوف والأعمدة، وتُخفى البيانات الشخصية والصحية عند حدود SQL قبل وصولها للنموذج اللغوي، وتُسجَّل كل مطالبة واستعلام ونتيجة في سجل تدقيق ثابت يخدم متطلبات المراجعة وحماية البيانات الشخصية.
ما مصادر البيانات التي يمكن للبوت الاستعلام عنها؟
تغطي الموصلات الجاهزة SAP S/4HANA وOracle Fusion وMicrosoft Dynamics وOdoo وSalesforce وSnowflake وDatabricks وAzure Synapse وBigQuery وRedshift وPostgreSQL وSQL Server وOracle DB وMySQL، دائماً عبر الطبقة الدلالية وليس حولها.
كم تستغرق عملية نشر NL2SQL من Bilytica؟
يُحدَّد جدول المشروع التجريبي الإنتاجي معكم على مراحل: جرد الأسئلة، تعزيز الطبقة الدلالية، بناء البوت مع الضبط العربي، منظومة التقييم، وربط نظام حماية البيانات الشخصية والصلاحيات، تليها دورات تشغيل وتحسين أسبوعية.
هل أنتم مستعدون لاستكشاف اسأل بياناتك بالعربية؟
15 دقيقة. جلسة استراتيجية واحدة. خارطة طريق مخصصة لأعمالك.
جرّب روبوت NL2SQL: استعلام آمن، طبقة دلالية، تدقيق كامل
اختر سؤالًا نموذجيًا أو اكتب سؤالك. نُظهر لك SQL المُولَّد عبر الطبقة الدلالية، ونتائج تجريبية، وطبقات الأمان التي تُطبَّق قبل عودة أي صف.
كيف قرأ الروبوت السؤال
…
نتيجة تجريبية
SQL المُولَّد (قراءة فقط، عبر الطبقة الدلالية)
-- …طبقات الأمان المُطبَّقة على هذا الاستعلام
- بيئة قراءة فقط: لا يُسمح بأي DDL أو DML
- سياسة على مستوى الصف تُصفّي حسب وحدة عمل المستخدم
- إخفاء تلقائي لأعمدة البيانات الحساسة (الهوية الوطنية، الآيبان) قبل الإرجاع
هذه معاينة تفاعلية، لا اتصال بمستودع بيانات حقيقي. اطلب عرضًا حيًّا على بياناتك.
المكدّس الأمني لروبوتات NL2SQL: سبع طبقات دفاع
من سؤال المستخدم بالعربية أو الإنجليزية إلى صف مُدقَّق في المستودع، تحت حوكمة كاملة.
- 01
الهوية الموحّدة السعودية وتمرير الهوية
تمرير هوية نفاذ / أبشر / Azure AD إلى كل استعلام SQL يُولَّد، دون حسابات خدمة مشتركة.
- 02
التحكم بالوصول على مستوى الصف والعمود
سياسات دقيقة تُقيّد الصفوف حسب المنطقة أو الفرع أو الوحدة، وتُخفي الأعمدة حسب الدور.
- 03
طبقة دلالية معتمَدة للبيانات
dbt / Cube / LookML تحوكم كل مقياس ليُعرَّف «الإيراد» أو «نسبة التعثر» بتعريف واحد موحّد.
- 04
إخفاء البيانات الحساسة ديناميكيًا
إخفاء الهوية الوطنية والآيبان والبيانات الصحية عند حدود SQL قبل أن يرى النموذج أي صف.
- 05
حماية من حقن التعليمات والاختراق
مرشحات متعددة، عمليات ضمن قائمة مسموحة، ونيّات محصورة بالدور لصدّ الأنماط الضارة.
- 06
بيئة تنفيذ SQL آمنة ومعزولة
قراءة فقط، بدون DDL/DML، حدود تكلفة، وسقوف استخدام لكل مستخدم، لا يستطيع الروبوت تعديل المستودع.
- 07
سجل تدقيق غير قابل للتعديل ومتوافق مع PDPL
تسجيل كل تعليمة و SQL مُولَّد وكل صف داخل السعودية للامتثال لسدايا وساما ونظام حماية البيانات.