// نموذج حي واحد · كل المصادر
يوحّد iDBQuery قواعد البيانات وجداول البيانات وملفات PDF وواجهات API في نموذج حي واحد — ويجيب بلغة واضحة، مع ذكر المصدر.
متصل بـMySQLPostgresMongoExcelPDF
ما المناطق التي تجاوزت الميزانية هذا الربع؟
ثلاث مناطق تجاوزت الميزانية — بانحراف إجمالي قدره 1.2 مليون دولار.
3 مناطق−$1.2M انحراف
ledger.budget_actuals · 3 صفوفكل مرحلة من تحويل المصادر المبعثرة إلى نموذج واحد يمكنك سؤاله.
بياناتك تعيش في MySQL وPostgres وجداول البيانات وملفات PDF وواجهات REST. يوحّدها iDBQuery — ويجيب بلغة واضحة.
عشرة أماكن، وسؤال واحد. يربط iDBQuery كل مصدر في نموذج حي واحد يمكنك استعلامه فعلاً.
تتصل MySQL وPostgres وMongo وتُدمج في نموذج واحد قابل للاستعلام. وكل جدول صار قابلاً للسؤال بلغة واضحة.
تتعلّم الطبقة الدلالية ما تعنيه الأعمدة والجداول المبهمة، فيفهم iDBQuery بيانات كان على الإنسان فكّ رموزها أولاً.
ينضم Excel وCSV إلى النموذج جنباً إلى جنب مع قواعد بياناتك — دون نسخ ولصق ودون مطابقة يدوية.
تُفهرس ملفات PDF صفحةً صفحة. وتستشهد الإجابات بالملف والصفحة بالضبط — وتُدمج مع استعلاماتك المهيكلة.
كل رقم يعود إلى صفه المصدري بالضبط — انقر أي رقم لترى بدقة من أين جاء.
حوّل إجابة إلى لوحة حية أو تقرير مجدول يبني نفسه ويرسل نفسه.
سلّمه سؤالاً فيبحث وكيل التحليل المستقل عبر كل مصدر بنفسه — مع إرفاق الأدلة.
من مصادر مبعثرة إلى سطح واحد نظيف — وكل إجابة مرتبطة بمصدرها. استكشف النموذج الآن واسأله ما تشاء.
الأرقام في MySQL وPostgres. والسجلات في Mongo. والباقي في جداول بيانات وملفات PDF وحفنة من واجهات REST. والإجابة عن سؤال واحد بسيط تعني فتح ستة أدوات ومطابقتها يدوياً.
معظم الفرق لا تملك فريق بيانات أصلاً. ومن يملكه غارق في قائمة الانتظار. وكل لوحة جديدة تعني ثلاثة أسابيع من انتظار خط معالجة لا يجد أحد وقتاً لبنائه.
وحين تعيد لك الأداة رقماً أخيراً، لا ترى من أين جاء. لا صف مصدري، ولا أثر، ولا وسيلة للدفاع عنه في الاجتماع. فتعود لتتحقق منه يدوياً على أي حال.
قواعد بيانات وجداول بيانات وملفات PDF وواجهات API — يوحّدها iDBQuery ويجيب بلغة واضحة. وكل رقم يرتبط مباشرة بـالصف المصدري الذي جاء منه.
قواعد بيانات وجداول بيانات وملفات PDF وواجهات API على نموذج حي واحد. اربط مصدراً آخر فينضم إلى مصدر الحقيقة نفسه — دون خطوط معالجة ودون مستودع بيانات.
المؤشرات والاتجاهات والمخاطر — كل رقم مباشر، وكل رقم يمكن تتبّعه إلى مصدره.
كل قدرة تعالج ألماً محدداً. ومعاً تتشارك نموذجاً واحداً قابلاً للاستعلام.
الأرقام التي تحتاجها مبعثرة بين قواعد البيانات وجداول البيانات وملفات PDF وواجهات API، دون وسيلة لربطها.
MySQL وPostgres وMongo وExcel وCSV وملفات PDF وواجهات REST — يربطها iDBQuery ويبني نموذجاً حياً واحداً. دون مشروع مستودع بيانات. ودون خطوط معالجة.
نموذج واحد من كل ما تملك.
الحصول على إجابة يعني كتابة SQL أو فتح تذكرة وانتظار أيام حتى ينفّذها أحد.
اكتب السؤال كما تقوله. يقرأه iDBQuery، ويسحب من كل المصادر دفعة واحدة، ويعيد نصاً أو رسماً بيانياً أو جدولاً أو عنصر لوحة حياً.
لا SQL. ولا تذاكر. الإجابة فحسب.
تعطيك الأداة رقماً دون أن تعرف من أين جاء، فلا يمكنك الوثوق به ولا الدفاع عنه.
كل رقم يعود إلى صفه المصدري بالضبط. انقر أي رقم لترى بدقة من أين جاء — لا صندوق أسود ولا تخمين.
رقم يمكنك الدفاع عنه.
إنشاء لوحة حية يعني مشروع بيانات لا يملك أحد وقتاً له.
حوّل أي إجابة إلى لوحة حية — بطاقات ورسوم بيانية وجداول وتقاويم — تتحدّث من المصدر كلما تغيّرت البيانات.
ابنِ لوحة من جملة واحدة.
التقرير الأسبوعي يُجمَّع يدوياً من خمسة مصادر كل أسبوع.
ثبّت إجابة في تقرير، وجدوله، ودع ملف PDF يصل إلى البريد قبل أن يستيقظ أحد. وكل رقم مرتبط بمصدره.
التقرير يبني نفسه ويرسل نفسه.
اكتشاف ما يتغيّر أو يشذّ عبر كل بياناتك يستغرق من المحلل أياماً لا تملكها.
سلّم سؤالاً إلى وكيل التحليل المستقل فيبحث بنفسه عبر كل مصدر — ويُظهر الاتجاهات والقيم الشاذة والمخاطر مع الأدلة المرفقة.
محلل يقوم بالعمل الميداني.
نصف جداولك بأسماء غامضة وأعمدة غير موثّقة لم يعد أحد يتذكرها.
تُعلّم الطبقة الدلالية iDBQuery ما تعنيه الأعمدة الغامضة والجداول المبهمة فعلياً، فيفهم مخططات كان على الإنسان فكّ رموزها أولاً.
يفهم أسوأ قواعد بياناتك.
كل رسم بياني في العرض التقديمي عملية نسخ ولصق وإعادة تنسيق من استعلام تعيد كتابته في كل مرة.
اطلب تحليلاً تفصيلياً واحصل فوراً على رسم بياني أو جدول نظيف — منسّق ومعنون وجاهز للإدراج في العرض.
من السؤال إلى الرسم في ثوانٍ.
بياناتك حساسة ولا يمكن أن تغادر المبنى، فالأدوات السحابية خارج الحساب.
شغّله في السحابة، أو داخل شبكتك الخاصة (VPC)، أو معزولاً تماماً. ويُبقي تطبيق سطح المكتب وحزمة التضمين البيانات محلية — فلا يغادر شيء مؤسستك.
بياناتك تبقى حيث هي.
MySQL وPostgres وMongo وExcel وCSV وملفات PDF وواجهات REST. يربطها iDBQuery ويبني نموذجاً حياً واحداً قابلاً للاستعلام — دون مشروع مستودع بيانات، ودون خطوط معالجة، ودون وسيط برمجي.
يقرأ iDBQuery السؤال، ويسحب من كل مصدر متصل دفعة واحدة، ويعيد الإجابة نصاً أو رسماً بيانياً أو جدولاً أو عنصر لوحة حياً. وكل إجابة تستشهد بالصف المصدري الذي جاءت منه بالضبط.
ثبّت الإجابة في لوحة حية. وجدول تقريراً يصل إلى البريد. وسلّمها إلى وكيل التحليل ليبحث. وصدّرها إلى PDF أو Excel أو CSV. وكل إجراء يُسجَّل في سجل التدقيق.
يظهر رقم في جدول بيانات. والتفصيل خلفه صف في Postgres. والعقد ملف PDF. وآخر قراءة تأتي من واجهة REST. يتتبّع iDBQuery السلسلة من السؤال إلى الإجابة في خطوة واحدة، مستشهداً بكل مصدر لمسه.
وتحت السطح، يبني iDBQuery نموذجاً حياً واحداً قابلاً للاستعلام من كل ما تربطه. فحين يشير جدول بيانات إلى سجل، وحين تربط واجهة API قيمة بكيان، وحين يدعم ملف PDF رقماً، يربطها iDBQuery معاً. اطرح سؤالاً فيُظهر كل صف مرتبط في كل مصدر — مع استشهاد على كل واحد منها.
اقرأ كيف يعمللفرق المالية التي تعيش في جداول البيانات ودفاتر الأستاذ. اسأل عبر الميزانيات والفعلي والتوقعات؛ واحصل على الانحرافات والنسب ورقم موثّق تأخذه إلى اجتماع مجلس الإدارة. وكل رقم يعود إلى صفه المصدري.
شاهده للمالية →ذكاء واستشارات للتعليم العام، وذكاء البحث العلمي، وتحليلات العمليات والمحافظ — المحرك نفسه، مضبوطاً لكل مجال، ومتصلاً بالبيانات التي تحتفظ بها أصلاً. أسئلة بلغة واضحة، وإجابات موثّقة، ووكيل تحليل مستقل.
شاهده لقطاعك →الميزانيات والفعلي والتوقعات — متصلة. اسأل عبرها بلغة واضحة واحصل على الانحرافات والنسب ورقم موثّق يمكنك الدفاع عنه.
البيانات المالية والأكاديمية تُسأل كسؤال واحد. إجابات موثّقة وقراءة استشارية لما يستحق النظر تالياً.
من سجلات مبعثرة إلى إجابة موثّقة. المستودعات وجداول البيانات وواجهات API في نموذج واحد، مع وكيل تحليل مستقل.
مؤشرات حية عبر كل نظام، إضافة إلى تجميعات المحافظ. وتُظهر عناصر التوقع والشذوذ ما يتغيّر قبل أن يضر.
متعدد المستأجرين ومستضاف، مع تحديد إقامة البيانات لكل عميل. جاهز ويجيب خلال دقائق.
مستأجر واحد داخل حسابك السحابي. ولا تغادر بياناتك بنيتك التحتية أبداً.
يُبقي تطبيق سطح المكتب وحزمة التضمين البيانات محلية. ويعمل الذكاء الاصطناعي في الموقع فلا يغادر شيء مؤسستك. للبيئات الخاضعة للتنظيم وغير المتصلة — تجربة المحادثة نفسها، دون اتصال تماماً.
قواعد بيانات وجداول بيانات ومستندات وواجهات REST — نموذج حي واحد قابل للاستعلام.
اربط قواعد بياناتك وجداول البيانات وملفات PDF وواجهات API. اسأل بلغة واضحة. واحصل على إجابة موثّقة خلال ثوانٍ.
iDBQuery منصة ذكاء بيانات تربط قواعد بياناتك وجداول البيانات وملفات PDF وواجهات API في نموذج حي واحد، وتجيب عن الأسئلة المتعلقة بها بلغة واضحة، مع ربط كل رقم بالصف المصدري الذي جاء منه.
اقرأ الإجابة الكاملة →MySQL وPostgreSQL وMongoDB وExcel وCSV وGoogle Sheets وملفات PDF ومجلدات المستندات الكاملة وواجهات REST API — أكثر من ثلاثين نوعاً من المصادر، تُستعلم معاً كنموذج واحد دون مشروع مستودع بيانات ودون خطوط معالجة.
اقرأ الإجابة الكاملة →لا. تسأل بلغة واضحة ويكتب iDBQuery استعلام SQL وينفّذه عبر كل مصدر متصل، ثم يعيد النتيجة نصاً أو رسماً بيانياً أو جدولاً أو عنصر لوحة حياً. ويمكنك دائماً قراءة الاستعلام الذي نُفّذ للتحقق منه.
اقرأ الإجابة الكاملة →كل رقم يعود إلى صفه المصدري بالضبط. انقر أي رقم لترى الملف أو الجدول أو الصفحة التي جاء منها والاستعلام الذي أنتجه، فتصبح الإجابة قابلة للتحقق والدفاع عنها بدل أخذها على الثقة.
اقرأ الإجابة الكاملة →لا. يقرأ iDBQuery مصادرك في أماكنها الحالية ويبني فوقها نموذجاً حياً قابلاً للاستعلام. لا توجد خطوة نسخ ولا عمليات ETL تحتاج صيانة ولا شيء يجب إبقاؤه متزامناً.
اقرأ الإجابة الكاملة →نعم. يعمل iDBQuery سحابياً متعدد المستأجرين، أو بمستأجر واحد داخل شبكتك الخاصة (VPC)، أو معزولاً تماماً على أجهزتك. ويُبقي تطبيق سطح المكتب وحزمة التضمين البيانات محلية فلا يخرج شيء من مؤسستك.
اقرأ الإجابة الكاملة →