L'analyste de données IA sensible au contexte pour des analyses fiables
Analyse conversationnelle basée sur un contexte de données gouverné afin de permettre aux équipes d’explorer les données avec confiance et de manière responsable.
Les entreprises aujourd’hui disposent de nombreuses données, mais de peu d’insights exploitables
Du temps perdu
Les équipes data perdent du temps à traiter des demandes répétitives.
Source : McKinsey
Données perdues
Les données métier ne sont pas exploitées pour la prise de décision.
Source : Forrester
Tableaux de bord inutiles
Les tableaux de bord ne sont plus utilisés après 90 jours.
Source : Gartner Gartner
Répondez aux questions métier. Prenez des décisions fiables.
AI Analyst propose une analyse conversationnelle reposant sur une couche sémantique gouvernée et une exécution analytique contrôlée.
Modélisez votre activité
Structurez des métriques et des relations gouvernées avant même de commencer l’analyse
AI Analyst fonctionne sur une couche sémantique qui reflète la manière dont votre entreprise opère réellement. Les modèles, métriques, termes du glossaire et relations sont générés et maintenus avec le Steward Agent, garantissant que la logique métier est définie avant 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 grâce à l’analyse conversationnelle pour explorer les données gouvernées sans écrire de SQL. Le contexte est conservé entre les interactions, ce qui permet d’approfondir l’analyse 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 avec le Steward Agent. Steward surveille en continu l’état de la couche sémantique et propose des plans d’action révisables afin de maintenir des analyses précises et fiables dans la durée.
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.
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 commerciales partagées
Les mesures, dimensions et termes du glossaire définis de manière centralisée garantissent la cohérence des résultats entre les équipes et les conversations.
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 contrôlée des conversations
Les relations définies limitent les jointures et guident requête afin de réduire l'ambiguïté entre jeux de données.
Accès limité et transparent
L'accèsutilisateur des agents est limité aux modèles et champs approuvés, avec des jointures et des calculs métriques visibles.
Une trajectoire maîtrisée, de la question à la décision
Questions conversationnelles
Les utilisateurs posent des questions dans un langage conversationnel via Slack, Teams ou l'application Actian AI Analyst. Les questions complémentaires conservent le contexte, ce qui permet à l'analyse d'évoluer naturellement.
Utilisation pour : vérification des KPI, exploration métier, analyses transverses.
Fondement sémantique construit par Steward
L'agent Steward construit et maintient une couche sémantique de modèles, de métriques et de relations. Les requêtes s'exécutent selon une logique métier définie plutôt que selon le schéma brut de la base de données.
Utilisation pour : définitions cohérentes, métriques gouvernées, réduction des efforts de modélisation.
Exécution et livraison contrôlées
Les requêtes conversationnelles suivent des chemins analytiques structurés et s'exécutent dans votre entrepôt. Les résultats exposent les jointures, les filtres et les calculs métriques dans le cadre de workflows collaboratifs.
Utilisation pour : reporting fiable, validation transparente, décisions plus rapides.
Essayez AI Analyst dans votre environnement
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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.
- Explorez l’analyse collaborative dans Slack et Teams avec des définitions fiables.
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