L’analyste de données IA contextuel pour des analyses fiables
Des analyses conversationnelles ancrées dans un contexte de données gouverné afin de permettre aux équipes d’explorer leurs données avec confiance et de manière responsable.
Les entreprises disposent aujourd’hui d’une immense quantité de données, mais manquent encore d’insights exploitables
Temps perdu
Les équipes data perdent du temps à traiter des demandes répétitives.
Source : McKinsey
Données inexploitées
Les données métier restent inutilisées dans la prise de décision.
Source : Forrester
Dashboards abandonnés
Les dashboards ne sont plus utilisés après 90 jours.
Source: Gartner
Répondez aux questions métier. Prenez des décisions fiables.
AI Analyst fournit des analyses conversationnelles alimentées par une couche sémantique gouvernée et une exécution analytique contrôlée.
Modélisez votre activité
Structurez des métriques et relations gouvernées avant même de commencer l’analyse
AI Analyst s’appuie sur une couche sémantique qui reflète le fonctionnement réel de votre entreprise. Les modèles, métriques, termes du glossaire et relations sont générés et maintenus grâce au Steward Agent, afin que la logique métier soit définie avant même que les questions ne soient posées.
Posez n’importe quelle question
Interrogez des données gouvernées en langage naturel
Les utilisateurs métier interagissent avec AI Analyst via des analyses conversationnelles afin d’explorer des données gouvernées sans écrire de SQL. Le contexte est conservé entre les échanges, permettant d’approfondir les analyses tout en restant ancré dans une logique métier clairement définie.
Faites confiance aux réponses
Obtenez des résultats précis fondés sur une logique métier définie
Chaque requête s’exécute sur une couche sémantique générée et maintenue grâce au Steward Agent. Steward surveille en continu l’état de la couche sémantique et propose des plans d’action vérifiables afin de garantir des analyses précises et fiables dans le temps.
Une IA conçue pour garantir la précision
Actian AI Analyst permet une analyse conversationnelle gouvernée en proposant :
Agents IA conversationnels
Les utilisateurs métier posent leurs questions naturellement et reçoivent des réponses analytiques structurées sans écrire de SQL. Le contexte est conservé entre les questions successives afin de permettre une exploration plus approfondie.
Couche sémantique construite par l’agent IA Steward
Le Steward Agent génère et maintient votre couche sémantique en structurant les modèles, métriques, termes du glossaire et relations à partir de vos actifs de données existants. Il surveille en continu les définitions et les connexions aux données et met en évidence des plans d’action révisables afin de garantir que les requêtes reposent toujours sur une logique métier clairement définie.
Exécution analytique contrôlée
Les relations définies et les métriques gouvernées encadrent la manière dont les requêtes sont générées et traduites en SQL. Les chemins analytiques sont structurés et cohérents, ce qui réduit les ambiguïtés et évite la dérive des métriques.
Accès transparent et contrôlé
Chaque réponse inclut une visibilité sur les jointures, les filtres et les calculs de métriques. L’accès des agents peut être limité à des modèles, dimensions et mesures spécifiques afin de protéger les données sensibles et de préserver la clarté des analyses.
Tirez des conclusions de vos données. Rapidement.
L’analyse conversationnelle contextuelle en action
Permettez aux dirigeants de poser des questions sur les performances et d’obtenir instantanément des réponses fiables, alignées sur les métriques. Ils peuvent poursuivre la conversation dans le même fil pour explorer les tendances et leurs facteurs explicatifs, sans attendre la création de nouveaux rapports.
Créez des plans de recherche en plusieurs étapes qui analysent les données à travers différents modèles et métriques, puis génèrent des rapports synthétisés prêts à être présentés à la direction. Deep Analysis prend en charge des investigations complexes qui vont au-delà des réponses à une simple question.
Proposez l’analyse conversationnelle directement dans les outils de collaboration où les décisions sont prises. Le contexte est conservé au sein des fils de discussion afin que les équipes puissent explorer les données ensemble et rester alignées sur des métriques communes.
Étendez l’accès à des analyses fiables tout en conservant un contrôle centralisé sur les modèles, les métriques et les données sensibles. L’accès limité garantit que les utilisateurs explorent uniquement les dimensions et mesures approuvées, ce qui réduit les dérives dans les rapports.
Une intelligence structurée, pas des suppositions
Déployez rapidement, maintenez l’alignement des métriques et gardez le contrôle à mesure que l’utilisation se développe.
Définissez les modèles, les métriques et les relations dans une couche partagée afin que chaque réponse repose sur une logique métier cohérente. Des jointures explicitement définies réduisent les ambiguïtés entre les différents départements.
Le Steward Agent génère et valide la fondation sémantique à partir de vos tables et de votre documentation existantes. Passez de la connexion aux données à une analyse prête pour la production en quelques heures ou quelques jours.
Comprenez comment chaque réponse est construite, y compris les jointures, les filtres et les calculs de métriques. Limitez l’accès des agents à des modèles, dimensions et mesures spécifiques.
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Définissez les modèles, les métriques et les relations dans une couche partagée afin que chaque réponse repose sur une logique métier cohérente. Des jointures explicitement définies réduisent les ambiguïtés entre les différents départements.
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Le Steward Agent génère et valide la fondation sémantique à partir de vos tables et de votre documentation existantes. Passez de la connexion aux données à une analyse prête pour la production en quelques heures ou quelques jours.
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Comprenez comment chaque réponse est construite, y compris les jointures, les filtres et les calculs de métriques. Limitez l’accès des agents à des modèles, dimensions et mesures spécifiques.
Conçu pour une analyse directement intégrée au data warehouse
Actian AI Analyst fonctionne sur des données sélectionnées et modélisées dans votre data warehouse. Les données provenant des systèmes ERP, des CRM, des plateformes marketing et d’autres outils opérationnels transitent d’abord par des pipelines ETL/ELT avant de permettre l’analyse conversationnelle.
Conçu pour une analyse d’entreprise maîtrisée
Chemins analytiques définis
Les relations entre les modèles sont définies dans la couche sémantique afin que les requêtes conversationnelles suivent des chemins d’exécution cohérents.
Contrôles d’accès limités
Les utilisateurs et les agents accèdent uniquement aux modèles, dimensions et mesures approuvés dans le cadre des règles de gouvernance définies.
Visibilité complète sur l’exécution
Chaque réponse expose les jointures, les filtres et les calculs de métriques afin que les résultats puissent être validés et approuvés par l’ensemble des équipes.
Une logique définie derrière chaque réponse
Définitions métier partagées
Des métriques, dimensions et termes du glossaire définis de manière centralisée garantissent des résultats cohérents entre les équipes et les échanges.
Couche sémantique construite par Steward
Le Steward Agent génère et maintient les modèles et les relations afin que les requêtes s’exécutent sur une logique métier structurée.
Exécution conversationnelle contrôlée
Les relations définies encadrent les jointures et guident la génération des requêtes afin de réduire les ambiguïtés entre les jeux de données.
Accès encadré et transparent
L’accès des utilisateurs et agents est limité aux modèles et champs approuvés, avec des jointures et calculs de métriques visibles.
Un parcours maîtrisé entre la question et la décision
Questions conversationnelles
Les utilisateurs posent leurs questions en langage naturel via Slack, Teams ou l’application Actian AI Analyst. Les questions de suivi conservent le contexte, permettant à l’analyse d’évoluer naturellement.
Cas d’usage : Suivi des KPI, exploration métier, analyses transverses.
Fondations sémantiques construites par Steward
Le Steward Agent crée et maintient une couche sémantique composée de modèles, métriques et relations. Les requêtes s’exécutent sur une logique métier définie plutôt que directement sur le schéma brut de la base de données.
Cas d’usage : Définitions cohérentes, métriques gouvernées, réduction des efforts de modélisation.
Exécution et restitution gouvernées
Les requêtes conversationnelles suivent des parcours analytiques structurés et s’exécutent dans votre data warehouse. Les résultats affichent les jointures, filtres et calculs de métriques au sein de workflows collaboratifs.
Cas d’usage : Reporting précis, validation transparente, décisions plus rapides.
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- Découvrez comment le Steward Agent construit une fondation sémantique à partir de vos données.
- Validez les résultats grâce à des jointures, filtres et calculs de métriques visibles.
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