Ada convierte hojas de cálculo en paneles BI auditables

Ada es una herramienta de inteligencia de negocio de código abierto diseñada para una promesa simple: sube un archivo CSV, XLSX o XLSM y obtén un análisis funcional sin tener que configurar una pila BI tradicional. El proyecto, compartido en GitHub por saineshnakra, genera un panel interactivo con Plotly, detecta el esquema de negocio, marca anomalías, produce un pronóstico base y responde preguntas en inglés sencillo mostrando el cálculo subyacente para cada respuesta.

A diferencia de muchas herramientas de chat-con-CSV, Ada está diseñada para mantener su razonamiento visible. Su análisis central es determinista y local, utilizando pandas en lugar de salidas de modelo ocultas. El proyecto separa su sistema en cuatro capas: cálculo, conversación, interpretación y una capa de IA opcional. Según el repositorio, las filas subidas nunca se envían a un prompt del modelo; cuando la IA está habilitada, el modelo solo ve metadatos del esquema o pruebas calculadas.

La aplicación ofrece:

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• Analítica sin configuración para archivos CSV y Excel
• Resolución de preguntas localmente mediante Ask ADA
• Detección de anomalías en datos de series temporales
• Un pronóstico base protegido con el error de backtest visible
• Análisis detallado por segmento
• Informes en Markdown descargables y exportaciones CSV depuradas

Ada también intenta inferir automáticamente un conjunto de datos de negocio, buscando una métrica primaria como revenue, sales, profit, cost, amount o units, junto con un campo de fecha y dimensiones de segmento útiles como product, category, channel, region o customer.

Modelo de privacidad y uso opcional de OpenAI

El software funciona completamente sin una clave API. En ese modo, no se realizan llamadas a modelos, ni siquiera para preguntas que el analizador basado en reglas puede responder por sí mismo. Si un usuario añade una clave, Ada puede hacer dos llamadas limitadas a través de la OpenAI Responses API:

• Un planificador de consultas para preguntas que el analizador determinista no puede manejar
• Una lectura estratégica que resume las pruebas calculadas

El repositorio indica que ambas son tipadas, se activan mediante botón y se almacenan en caché, con el almacenamiento deshabilitado para las solicitudes y un identificador de sesión anónimo hashado usado para controles de seguridad. El modelo por defecto aparece como gpt-5.6-luna con bajo razonamiento, mientras que gpt-5.6-terra con razonamiento medio está disponible para decisiones más ambiguas.

Cómo ejecutarlo

Ada es una aplicación estándar de Streamlit. Para ejecutarla localmente:

• git clone https://github.com/saineshnakra/automated-data-analyst.git
• cd automated-data-analyst
• python -m venv .venv
• Activa el entorno
• python -m pip install -r requirements.txt
• streamlit run app.py

No se requiere ninguna clave a menos que quieras las funciones opcionales de IA. El proyecto se publica bajo la licencia MIT, con pruebas, linting y compilación de bytecode ejecutados mediante GitHub Actions en cada push y pull request.