Passer des tableaux de bord statiques au dialogue avec les données
Des réponses rapides et fiables à travers fichiers, SQL, APIs et documents - sans goulet d'étranglement analytique.
Nous construisons datemydata pour les équipes qui ont besoin de réponses maintenant, tout en voulant inspecter les sources, les relations et la traçabilité plutôt que de faire confiance à une boîte noire.
Version courte
Notre vision en bref: chacun doit pouvoir interroger ses données en langage naturel, même lorsque ces données sont dispersées, imparfaites et difficiles à interpréter.
Des questions au lieu du SQL
Les utilisateurs doivent commencer par la question, pas par SQL, YAML ou une reconstruction de tableau de bord.
Comprendre avant d'interroger
Le schéma, le glossaire, les exemples de valeurs et les indices de relations doivent préparer chaque conversation avant la première requête.
Un contexte commun entre les sources
Fichiers, bases SQL, APIs et documents doivent devenir un workspace partagé avec des relations explicites et un contexte inspectable.
Le problème
La business intelligence classique est réactive. Dès qu'une question n'existe pas dans le tableau de bord actuel, les délais, les pertes de contexte et la dépendance à quelques spécialistes réapparaissent. Ce goulet d'étranglement ralentit la décision.
Notre approche
datemydata combine une expérience de chat rapide avec un contexte de schéma préparé, des alias de requête stables, des relations vérifiables, ainsi que l'auditabilité et l'automatisation. Le but n'est pas la magie de l'IA, mais des réponses fiables plus rapides.
Ce qui rend datemydata différent
Réduire le goulet d'étranglement analytique
Le langage naturel devient l'interface principale pour que les questions métier soient traitées là où elles apparaissent.
Indexation sémantique
Le schéma, les exemples de valeurs et les termes métier sont préparés avant la question afin que le système parte du contexte, pas des suppositions.
Contexte hybride SQL et documents
SQL, APIs, fichiers et documents doivent pouvoir répondre ensemble à une question lorsque le problème métier traverse tous ces formats.
Intelligence multi-sources
Plusieurs sources doivent rester explicables et inspectables grâce aux jointures, à un contexte partagé et à des suggestions tenant compte des sources, pas être cachées derrière des promesses IA vagues.
Gouvernance sans zone grise
Le masquage des résultats sensible aux PII, les journaux d'audit et le write-back contrôlé doivent faire partie du cœur du produit.
De l'insight à l'automatisation
Les questions utiles doivent devenir des requêtes enregistrées, alertes, livraisons planifiées, tableaux de bord et insights récurrents.
Pour qui nous construisons
Dirigeants et responsables métier
Des personnes qui ont besoin de réponses rapides et fiables sans attendre le prochain cycle de reporting.
Équipes métier sans workflow centré sur SQL
Des équipes qui connaissent bien leurs données, mais qui ne devraient pas dépendre d'un rôle technique pour chaque traduction.
CTO, responsables data et architectes
Des responsables qui veulent démocratiser l'accès aux données sans perdre gouvernance, sécurité ni traçabilité.
Ce que nous ne voulons pas devenir
Pas un musée de dashboards
Nous ne voulons pas créer davantage d'interfaces statiques qui deviennent inutiles dès qu'une nouvelle question apparaît.
Pas d'obligation de data warehouse pour chaque insight
Chaque analyse ne doit pas exiger une migration préalable vers un entrepôt central avant d'être possible.
Pas de boîte noire sans contrôle
L'IA doit simplifier l'accès, mais sans écarter la gouvernance, la sécurité, l'auditabilité ou le contrôle métier.
Vision en PDF
La vision peut être téléchargée en PDF.
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