2Sequel è una piattaforma enterprise che traduce il linguaggio naturale in query SQL precise per Postgres, MySQL e SQL Server, dando a ogni membro del team accesso diretto e sicuro ai dati aziendali senza scrivere una riga di codice.
Radicando le query nei metadati aziendali e applicando controlli di sicurezza a livello di campo, 2Sequel garantisce l'accuratezza, l'auditabilità e la governance che i data team enterprise richiedono.
Traduzione live
Input in linguaggio naturale
“Mostrami il fatturato totale per regione nell'ultimo trimestre”
SQL generato
SELECT regione, SUM(fatturato) AS totale FROM vendite WHERE trimestre = TRIMESTRE_CORRENTE - 1 GROUP BY regione ORDER BY totale DESC;
Output adattivo
Regione top: Nord Europa — €2,4M (+18% vs trimestre precedente)
Utenti non tecnici — da CEO a product manager — interrogano qualsiasi database connesso in linguaggio naturale, eliminando la dipendenza dai team di engineering per le richieste di dati routinarie.
Controlli di accesso a livello di campo, data masking nativo e boundary di autorizzazione rigorosi prevengono il prompt injection e garantiscono che ogni query rimanga entro i limiti di governance approvati.
Radicato nei metadati aziendali, nei glossari business e nei layer semantici, 2Sequel raggiunge l'accuratezza che il decision-making enterprise richiede — ben oltre la generazione SQL generica degli LLM.
L'utente pone una domanda conversazionale. Il modello estrae la semantica latente, isolando metriche business, geografie, filtri temporali e raggruppamenti dall'input in linguaggio naturale.
2Sequel sintetizza una query nativa ottimizzata per il database target — Postgres, MySQL o SQL Server — rispettando la struttura dello schema e le regole di autorizzazione a livello di campo.
Il sistema interagisce direttamente con l'infrastruttura dati entro boundary di sicurezza rigorosi, eliminando completamente gli intermediari umani dal loop di retrieval.
A differenza dei sistemi legacy che restituiscono tabelle grezze, 2Sequel adatta la risposta: contatori, medie, classifiche, liste ordinate o sommari pronti all'uso — contestualizzati alla domanda originale.
CEO · CMO · Product Manager · Analista Finanziario
Fai qualsiasi domanda sui dati in linguaggio naturale. Nessuna conoscenza SQL richiesta, nessuna attesa per un analista, nessun limite dei dashboard statici. Risposte dirette alle domande ad hoc, istantaneamente.
CTO · Data Engineer · CISO
Riduci il volume di richieste di query routinarie. Mantieni la piena governance attraverso controlli a livello di campo, data masking e audit trail. Sostituisci i colli di bottiglia SQL manuali senza sacrificare la postura di sicurezza.
Compatibilità Database
2Sequel si connette nativamente ai motori di database relazionali più diffusi in ambiente enterprise, senza richiedere modifiche allo schema o pipeline dati aggiuntive.
Sicurezza & Compliance
Controlli di accesso a livello di campo, data masking nativo e boundary di autorizzazione rigorosi prevengono il prompt injection e garantiscono che ogni query rimanga entro i limiti di governance approvati.
Field-level access controls per user role
Native data masking for sensitive columns
Explainable query tracing & audit trail
Ciò che prima richiedeva una richiesta dati, assegnazione a un analista, scrittura SQL e report formattato ora avviene in un singolo turno conversazionale.
La sicurezza non è un add-on. Il masking a livello di campo, i boundary di accesso e il tracing delle query spiegabile sono caratteristiche architetturali, non opzioni di configurazione.
Ogni utente business diventa autosufficiente nel retrieval dei dati, liberando i team di engineering dal collo di bottiglia human API che rallenta la maggior parte dei workflow analytics.
FAQ
Risposte pratiche su accuratezza, sicurezza, compatibilità e cosa distingue 2Sequel da altri strumenti Text-to-SQL e BI.
2Sequel raggiunge un'accuratezza enterprise radicando l'LLM nei metadati aziendali, nei glossari business e nei layer semantici. A differenza dei modelli generici che si basano sull'analisi grezza dello schema, questo approccio riduce drasticamente l'ambiguità e le query malformate.
Ogni query opera entro boundary di autorizzazione rigorosi. I controlli di accesso a livello di campo determinano quali tabelle e colonne sono accessibili per ruolo utente. I tentativi di prompt injection sono isolati architetturalmente e il sistema non genera mai operazioni distruttive o non autorizzate.
2Sequel supporta nativamente PostgreSQL, MySQL e SQL Server — i tre principali motori di database relazionali in ambiente enterprise. La connessione non richiede modifiche allo schema né pipeline dati aggiuntive.
I tool Text-to-SQL open-source spesso espongono le credenziali tramite protocolli locali, mancano di governance a livello di campo e producono risultati inconsistenti su schemi complessi. 2Sequel è costruito per l'accountability enterprise: data masking nativo, tracing auditabile delle query e un'architettura RAG radicata nei metadati aziendali.
Case study DevOP
Un’interfaccia enterprise text-to-SQL progettata per rendere i dati interrogabili senza rinunciare a controllo e auditabilità.
Ruolo DevOP
Architettura del flusso LLM, grounding sui metadati, controlli di autorizzazione, UX di interrogazione e tracciamento delle query.
Consentire anche ai ruoli non tecnici di interrogare database aziendali senza creare query non autorizzate o poco verificabili.
Lo stesso schema consente di costruire copiloti dati e assistenti interni che operano entro permessi e fonti controllate.