Analyses die elke stap opslaan. Leesbaar. Reproduceerbaar.
Elk blok in een analyse toont precies wat de agent deed. Tekst, grafieken en conclusies worden opgeslagen samen met de code die ze maakte. Geen black boxes, volledige transparantie.
1 margin_yoy = (
2 df["margin"].pct_change(4) * 100
3 ).iloc[-1]
4 cost_by_quarter = df.groupby("quarter")["cost_per_unit"].mean()
5 cost_trend = cost_by_quarter.diff().iloc[-1]
6 findings = pd.Series({
7 "margin_yoy_pct": margin_yoy,
8 "cost_trend": cost_trend
9 })1 margin_by_quarter = (
2 df.groupby("quarter")["margin_pct"].mean()
3 )
4 fig = margin_by_quarter.plot(
5 kind="line",
6 title="Margin trend"
7 )- Margin compression: cost +24%, price +5%
- Seasonal: Q3 spike, Q4 recovery
- Elasticity: limited pricing room
Reproduceerbaarheid
Elke blok toont hoe het gegenereerd is
Analyses slaan elke stap op in een menselijk leesbaar formaat. Elk tekst- en grafiekblok heeft een bijbehorend codeblok dat precies toont hoe de agent het produceerde. Auditeerbaar, reproduceerbaar, deelbaar.
Belangrijkste bevindingen
Margin improved by 12% YoY. Cost per unit trend is rising; sales price holds. Recommend reviewing pricing in Q2.
margin_yoy = (
df["margin"].pct_change(4) * 100
).iloc[-1]
cost_by_quarter = df.groupby("quarter")["cost_per_unit"].mean()
cost_trend = cost_by_quarter.diff().iloc[-1]
findings = pd.Series({
"margin_yoy_pct": margin_yoy,
"cost_trend": cost_trend
})Marge-trend
margin_by_quarter = (
df.groupby("quarter")["margin_pct"].mean()
)
fig = margin_by_quarter.plot(
kind="line",
title="Margin trend"
)Conclusie
Overall margin trend is positive. Next step: run pricing scenario analysis to identify optimal price points.
blocks = [findings, margin_by_quarter]
combined = pd.concat(
blocks,
axis=0
)Agents & Analyses
Agents produceren en draaien de code. Analyses slaan alles op.
Je analyses slaan elke stap op die agents zetten, in een formaat dat je kunt lezen en verifiëren. Tekstsamenvattingen, grafieken en conclusies komen elk met de code die ze gegenereerd heeft, zodat je de volledige keten van data tot resultaat ziet.
- Gestructureerde blokken: tekst, grafieken, conclusies. Elke stap die de agent zet wordt in de analyse opgeslagen in een helder, menselijk leesbare vorm.
- Elk blok slaat de code of tool call op die het maakte. Eén klik om te zien hoe die stap gegenereerd is.
- De execution trace koppelt elke agentstap aan de blokken in je analyse. Volledige transparantie: elke stap opgeslagen, leesbaar, reproduceerbaar.
Waarom datalyft
Elke stap opgeslagen, leesbaar en reproduceerbaar
Analyses leggen elke stap vast die je agents zetten en slaan die op in een helder, menselijk leesbaar formaat. Zie hoe elk resultaat tot stand kwam, draai het opnieuw of deel het.
- Agentic, niet alleen geautomatiseerd
- Meerdere gespecialiseerde agents werken in een vaste topologie. Elke stap die ze zetten wordt in je analyse opgeslagen in een menselijk leesbaar, reproduceerbaar formaat.
- Configureer eenmaal, draai op schema
- Stel dagelijks, wekelijks, maandelijks of een eigen schema in. Elke run levert een analyse die alle stappen in leesbare vorm opslaat, geleverd wanneer het ertoe doet.
- Elke stap opgeslagen, leesbaar
- Tekst- en grafiekblokken tonen precies hoe ze gegenereerd zijn. Elke agentstap wordt in de analyse opgeslagen zodat je kunt verifiëren, opnieuw draaien of delen.
- Transparantie en controle
- Elke analyse slaat de volledige keten van stappen op in een menselijk leesbaar formaat. Execution trace, stap-voor-stap weergave en opgeslagen analyses met codeblokken. Eén plek om workflows te configureren en run history te bekijken.
Krijg toegang
Sluit je aan bij teams die inzichten krijgen wanneer het ertoe doet.
- Altijd-aan analytics die voor je werkt.
- Eenmaal geconfigureerd. Continue inzichten.
Early access
Wees een van de eersten die Agentic Workflows bouwt.
Founding Users Benefit
Krijg toegang tot de private beta, directe invloed op onze roadmap en maatwerk integraties.