SQL таблиці - створення СEO-дашбордів та AI-аналітика

Короткий опис задачі:  є SQL таблиці(далі БД), необхідно підключення ШІ до них. Як резульат: 

1. Його(ШІ) думка про дані в цілому, його думка про дані по "мінусам", його рекомендації та його думка по конкретним крапковим запитам, наприклад, "чому мало продається товар 123?",  "які дії рекомендовано виконати для збільшення продажів товару 123?".

2. Побудування дашборду(гуглексель або іншій системі на ваш вибір) з конкретними показниками(біля 100показників) на периодичній основі(запуск вручну або по графіку)

Важливо: результати роботи ШІ повинні бути без галюцінацій - перевірка коректності перевіряється на зменшеній кількості рядків у БД. 

Детальний опис задачі:

1. Основні завдання:

- CEO Dashboards: Створення високорівневих звітів для керівництва. Основні метрики: P&L, Cash Flow, аналітика продажів (LFL, план-факт), аналіз залишків та ефективність маркетингу.

- AI Data Agent: Розробка AI-бота (на базі LLM), який розуміє структуру нашої БД та видає аналітичні відповіді на запити природною мовою (наприклад: "Яка маржинальність по бренду X за минулий тиждень у розрізі каналів?")

- Data Integration: Налаштування автоматичного збору та очищення даних з таблиць SQL.  Бажано з декількох джерел.

2. Технологічний стек та джерела: SQL (MS SQL Server): Робота з великою базою даних (>50 таблиць, мільйони записів).

3. Специфіка нашої бази даних:

- Наша БД включає понад 60 таблиць із декількох джерел збору інформації - crm, сайт, BAS тощо

- Ключові блоки даних:

Продажі та замовлення: окремі таблиці продажам

Фінанси: таблиці з рухами та залишками грошових коштів

Клієнти та програма лояльності: таблиці з клієнтами та рухами бонусів

Склади та номенклатура: таблиці з залишками та рухами товару

4. Вимоги до кандидата:

- Expert SQL: написання запитів до БД через ші. В переспетиві оптимізація запитів до БД за рахунок скорочення кількості використаних токенів

- Навички роботи з ШІ: досвід створення AI-агентів, які вміють працювати з базами даних (RAG, Text-to-SQL).

- Розмуміння метрик бізнесу: метрики EBITDA, ROMI, Churn rate, ARPU

5. ШІ-агент повинен не просто повертати сухі цифри з SQL, а діяти як Executive Assistant(помічник керівника), що включає:

- формування «Власної думки» (Data-Driven Insights):

- здатність інтерпретувати результати. Наприклад: «Продажі в категорії X виросли на 10%, але прибуток впав через зростання ручної собівартості в таблиці items_manual_cost_of_goods_sold. Це вказує на неефективність закупівель».

- критичний аналіз (Identification of Risks/Downsides):

- ШІ має самостійно знаходити аномалії та «слабкі місця». Наприклад: «Мінус поточної стратегії — висока частка повернень (refund) порівняно попереднім періодом, що нівелює вигоду від об’єму продажів».

- пропозиції на основі кореляцій. Наприклад: «На основі даних Site_promo_code та sales, рекомендую припинити акцію X, оскільки вона залучає клієнтів з низьким LTV, і перерозподілити бюджет на програму лояльності (cleints_pl)».

Працюємо з ФОП