David·Data AnalystDavid plans the tracking, reads the results, and turns numbers into tasks your AI Team actually ships.
Analytics that change the product, not just the dashboard.
The product gets bigger, the bill gets bigger, the value does not. David runs inside Atoms with no per-event meter for the analyses most product teams actually need to make decisions.
Hex and Mixpanel land charts in messages a month later nobody can re-run. David's analyses live in Notebook blocks you can reproduce, audit, and challenge.
Do seu primeiro prompt a um resultado entregue — veja como David realmente funciona.
David transforma "por que a receita caiu?" em uma pergunta analítica clara — não em um pedido de dashboard.
Execute a análise diretamente no banco de dados que Bob criou dentro do seu app Atoms — sem exportações de CSV.
Não é só “a conversão caiu 12%” — David rastreia até o segmento, a página, o dispositivo e o dia.
Título de uma frase + gráfico + o SQL por trás — para que o insight seja reproduzível, não mágica.
Os insights fluem para o backlog de PM — seu roadmap é orientado por dados, não apenas por intuição.
Passar para EmmaNaming conventions, properties, and identity model designed before any code is written.
Events get wired into the codebase by Alex during the same task, not weeks later.
Reproducible Notebook block analyses you can re-run, audit, and share.
Hypothesis, primary metric, guardrails, and sample size sketched before the test goes live.
Acceptance tests that map directly to the user stories Emma wrote.
Insights written as decisions, not as charts only a data team can read.
Findings become tasks for Emma or Alex so analyses actually change the product.
Workflows feitos manualmente são lentos, manuais e dependem de muitas ferramentas. Passe o cursor sobre qualquer card para ver por que cada ganho importa.
Vindo de Tableau? Aqui é onde David sai na frente.
O Tableau te dá um gráfico; você ainda precisa descobrir o que ele significa. David entrega a resposta — "a receita caiu 12% porque o fluxo de cadastro no mobile quebrou na terça passada" — com o gráfico como evidência de apoio.
O ChatGPT pode analisar um CSV que você colar. David consulta o modelo de dados em tempo real que Bob projetou dentro do seu app Atoms — assim, a análise está sempre atualizada e você não perde tempo exportando e colando.
Os relatórios do Looker ficam em um dashboard que ninguém abre na segunda-feira. David leva descobertas de alta confiança diretamente para Emma, para que o time de PM priorize o próximo sprint com base no que seus dados dizem, e não só na intuição.
| Recurso | Atoms Recomendado | Mixpanel |
|---|---|---|
| Saída | Insight + causa | Painel |
| Integrado aos dados do seu produto | Consulta em tempo real, sem exportações | Configuração do conector |
| Os insights chegam à equipe de PM | Direto para o backlog da Emma | Fica em um dashboard |
| Mostra o SQL por trás da descoberta | Reproduzível por qualquer pessoa | Oculto na pasta de trabalho |
| Gráficos e visualizações | Gerado automaticamente | Arrastar e soltar |
David não trabalha sozinho. Veja como as passagens de trabalho acontecem quando você desenvolve com a equipe completa.
Os insights de David alimentam o próximo sprint de Emma. A equipe de PM prioriza com base no que seus dados dizem, não só na intuição.
Veja como Emma funciona
David diz a Adrian quais canais realmente convertem. O orçamento de anúncios é direcionado mais rapidamente para os públicos vencedores.
Veja como Adrian funciona
David sinaliza cedo para Bob as lacunas no modelo de dados. Nada de "dívida técnica de instrumentação" aparecendo durante uma revisão do conselho.
Veja como Bob funcionaConcrete analyses David runs that lead to product changes.
Find the step that loses the most users and the change that would fix it.
Design experiments, run them with Alex, and call the result with confidence intervals.
Compare retention across cohorts and surface what early signals predict long-term users.
See which features actually get used and which can be cut without users noticing.
Define and measure the activation moment, then move it earlier in the user journey.
Write the test plan and tracking spec before launch so you know what to look at on day one.
@David design tracking for the referral program Emma scoped. Define the event schema, properties, and identity model. Coordinate with Alex so the events ship the same day as the feature.
@David week-1 retention dropped from 38% to 31% after the onboarding redesign. Run the funnel analysis in a Notebook, find the step that broke, and write the recommended change as a task for Emma.
@David plan an A/B test for the new pricing page. Define the hypothesis, primary metric, guardrails, and sample size. After Alex ships both variants, call the result with a confidence interval.
@David review the last 90 days of feature usage. List the bottom 5 features by adoption and the cost of supporting them. Tell me which we can cut without users noticing.
Nenhum agente trabalha sozinho. Toque em qualquer colega de equipe para ver como ele cuida da parte dele no seu produto.
Stop drowning in dashboards no one acts on. Let David design tracking, run analyses, and turn data into product changes with your AI Team in Atoms.
