DataLang

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DataLang es una herramienta versátil que te permite consultar tus bases de datos sin esfuerzo utilizando lenguaje natural. Al simplificar interacciones de datos complejas, permite a los usuarios hacer preguntas como si estuvieran comunicándose con una persona y recuperar respuestas de manera eficiente.
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Jun 04 2024
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DataLang es una herramienta versátil que te permite consultar tus bases de datos sin esfuerzo utilizando lenguaje natural. Al simplificar interacciones de datos complejas, permite a los usuarios hacer preguntas como si estuvieran comunicándose con una persona y recuperar respuestas de manera eficiente.
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¿Qué es DataLang?

DataLang es una herramienta sofisticada pero simple que permite consultar bases de datos a través de lenguaje natural. Los usuarios pueden configurar sus fuentes de datos, agregar vistas de datos e interactuar con sus datos como si estuvieran teniendo una conversación. Esto elimina la necesidad de consultas SQL complejas, permitiendo a los usuarios obtener rápidamente información y respuestas utilizando solo un lenguaje sencillo.

¿Quién usará DataLang?

  • Analistas de Negocios
  • Científicos de Datos
  • Administradores de Bases de Datos
  • Propietarios de Pequeñas Empresas
  • Investigadores
  • Estudiantes
  • Equipos Empresariales
  • Desarrolladores

¿Cómo usar DataLang?

  • Paso 1: Crea una cuenta de DataLang.
  • Paso 2: Configura tus fuentes de datos (bases de datos, archivos, texto, etc.).
  • Paso 3: Agrega una vista de datos para exponer datos de una fuente específica.
  • Paso 4: Usa lenguaje natural para hacer preguntas y recuperar información de datos.

Plataforma

  • web

Características y Beneficios Clave de DataLang

Las características principales

  • Consultas en Lenguaje Natural
  • Configuración de Fuentes de Datos
  • Adición de Vistas de Datos
  • Charlar con Datos

Los beneficios

  • Simplifica interacciones de datos
  • Permite rápidos insights
  • Interfaz amigable
  • Reduce la necesidad de consultas SQL complejas

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de DataLang

  • Analítica de negocios
  • Generación de informes
  • Investigación de mercado
  • Propósitos educativos
  • Automatización de la recuperación de datos
  • Mejora del soporte al cliente

Ventajas y desventajas de DataLang

Ventajas

Soporta integraciones con múltiples fuentes de datos incluyendo bases SQL, archivos y APIs.
Fácil de compartir chatbots mediante URL pública, incrustación o publicación en GPT Store.
Ofrece diferentes planes de precios adecuados para individuos y grandes empresas.
Permite interacción mediante chat con datos para simplificar acceso y análisis.
Proporciona acceso API para integración flexible.

Desventajas

No hay disponibilidad explícita de código abierto.
Soporte limitado en planes de menor nivel.
No se indica presencia de aplicación móvil.
Configurar fuentes de datos puede ser complejo para usuarios no técnicos.

Precios de DataLang

Cuenta con plan gratuitoYES
Detalles de la prueba gratuita
Modelo de preciosFreemium
¿Se requiere tarjeta de crédito?No
Pagado a partir de19 USD
Cuenta con plan de por vidaNo
Frecuencia de facturaciónMensual

Detalles del plan de precios

Gratis

0 USD
  • 1 usuario
  • 1 fuente de datos
  • 100 créditos
  • Widget de chatbot
  • Eliminar «Desarrollado por DataLang»
  • Sin soporte

Básico

19 USD
  • 2 usuarios
  • 10 fuentes de datos
  • 1,000 créditos/mes
  • Widget de chatbot
  • Eliminar «Desarrollado por DataLang»
  • Sin soporte

Pro

49 USD
  • 6 usuarios
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  • 3,000 créditos/mes
  • Widget de chatbot
  • Eliminar «Desarrollado por DataLang»
  • Soporte básico

Empresarial

399 USD
  • 12 usuarios
  • 1,000 fuentes de datos
  • 20,000 créditos/mes
  • Widget de chatbot
  • Eliminar «Desarrollado por DataLang»
  • Soporte prioritario
Para los precios más recientes, por favor visite: https://datalang.io/pricing

FAQs sobre DataLang

Información de la Compañía DataLang

Reseñas de DataLang

5/5
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¿Principales Competidores y Alternativas de DataLang?

  • Airtable
  • Google BigQuery
  • Zoho Analytics
  • Knack
  • QuickBase

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