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El agente analista de datos, también conocido como DANA (Data ANAlyst), es una versión especializada de Devin, optimizada para hacer consultas a bases de datos, analizar datos y crear visualizaciones. Está diseñado para ser rápido, conciso y estar orientado específicamente a flujos de trabajo de analítica de datos.

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Cuándo usar el Data Analyst Agent

El Data Analyst Agent es ideal cuando necesitas:
  • Consultar bases de datos: Escribir y ejecutar consultas SQL sobre tus fuentes de datos conectadas
  • Analizar datos: Explorar patrones, calcular métricas e investigar tendencias en tus datos
  • Crear visualizaciones: Generar gráficos y diagramas profesionales con seaborn
  • Responder preguntas sobre datos: Obtener respuestas rápidas y precisas a preguntas sobre tus datos
  • Generar conclusiones: Descubrir patrones, anomalías y hallazgos accionables

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Acceso al agente Data Analyst

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Desde la aplicación web

  1. Ve a la página principal de Devin
  2. Haz clic en el desplegable del selector de agentes
  3. Selecciona Data Analyst en el menú desplegable
  4. Comienza tu sesión con una pregunta o tarea relacionada con datos

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Desde Slack

Puedes iniciar una sesión de Data Analyst directamente desde Slack utilizando cualquiera de estos métodos: Mediante el comando slash: 
/dana ¿Cuáles fueron nuestros 10 principales clientes por ingresos el mes pasado?
Uso de una mención con la macro !dana: 
@Devin !dana ¿Cuáles fueron nuestros 10 principales clientes por ingresos el mes pasado?
Ambos métodos crearán una sesión de Data Analyst y responderán en el hilo con los resultados.

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Requisitos previos

Antes de usar el Data Analyst Agent, debes conectar al menos una fuente de datos mediante MCP (Model Context Protocol). Algunas integraciones comunes incluyen:
  • MCP de bases de datos: Redshift, PostgreSQL, Snowflake, BigQuery y otras bases de datos SQL
  • MCP de analítica: Datadog, Metabase y otras plataformas de observabilidad
Si no hay ninguna fuente de datos conectada, el agente te avisará y te pedirá que conectes una antes de continuar.

Configurar integraciones MCP

Obtén información sobre cómo conectar bases de datos y otras fuentes de datos mediante MCP

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Cómo funciona

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Database Knowledge

El Data Analyst Agent mantiene una nota de Database Knowledge que contiene documentación de los esquemas de tus bases de datos conectadas. Esta Knowledge se consulta automáticamente antes de ejecutar consultas, lo que permite al agente identificar rápidamente las tablas y columnas correctas.

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Ejemplos de prompts

Aquí tienes algunas formas efectivas de usar el Data Analyst Agent: Preguntas simples:
  • “¿Cuántos usuarios activos tuvimos la semana pasada?”
  • “¿Cuál es la tendencia de los ingresos diarios en el último mes?”
  • “¿Qué clientes tienen el mayor nivel de uso?”
Solicitudes de análisis:
  • “Analiza la retención de usuarios por cohorte para el Q4”
  • “Desglosa el consumo entre clientes Enterprise y de autoservicio”
  • “Encuentra a los 10 usuarios con más sesiones y muestra su actividad a lo largo del tiempo”
Investigaciones:
  • “¿Por qué cayeron los registros el martes pasado?”
  • “¿Hay alguna anomalía en nuestras tasas de error esta semana?”
  • “Compara las métricas de este mes con el mismo período del año pasado”

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Mejores prácticas

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Sé específico con las métricas

En lugar de hacer preguntas vagas, sé específico sobre lo que quieres medir: 
"¿Cuál es nuestro número de usuarios activos en 7 días, definido como usuarios que iniciaron al menos una sesión?"

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Especifica períodos de tiempo

Indica siempre el período de tiempo que te interesa: 
"Show me daily revenue for the past 30 days"

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Pide visualizaciones

Solicita gráficos cuando ayuden a comunicar los datos: 
"Crea un gráfico de líneas con los registros semanales del último trimestre"

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Valida la consulta SQL

El agente siempre incluye la consulta SQL que utilizó. Revísala para asegurarte de que la lógica se ajuste a lo que esperas, especialmente en análisis complejos con joins, filtros o agregaciones.

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Gestión de Knowledge

El agente Data Analyst puede mantener conocimientos entre sesiones utilizando el sistema de Knowledge. Cuando descubre:
  • Nueva información de esquemas o de relaciones entre tablas
  • Lógica de negocio o definiciones de métricas
  • Patrones de calidad de datos o limitaciones
Guardará esta información en notas de Knowledge para que las sesiones futuras se beneficien de lo que se aprendió.

Más información sobre Knowledge

Conoce cómo funciona el sistema de Knowledge de Devin

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Diferencias con la versión estándar de Devin

CapacidadData Analyst AgentStandard Devin
Ejecución de consultas SQLOptimizadaAdmitida
Visualizaciones de datosSoporte integrado para seabornConfiguración manual
Conocimiento del esquema de la base de datosConocimiento precargadoExploración bajo demanda
Estilo de respuestaConciso, centrado en métricasExplicaciones detalladas
Cambios de códigoNo es el enfoque principalSoporte completo
Integraciones MCPObligatoriasOpcionales
El Agente de análisis de datos está diseñado específicamente para el trabajo con datos. Para tareas que impliquen cambios de código, despliegues o ingeniería de software en general, utiliza en su lugar la versión estándar de Devin.