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Données et BI

Des données variées en index prêts à interroger

Pour les équipes data et BI qui reçoivent toute la journée des demandes de comptage, de découpage et de graphique. Dans DeepMiner, les fichiers CSV, XLSX, JSON et NDJSON deviennent des index avec schéma, y compris avec des champs imbriqués. Le métier interroge en langage naturel l’assistant IA, qui montre la requête exécutée, et monte des tableaux de bord avec KPI, Pareto et filtres globaux. L’équipe data s’occupe du schéma et de la qualité.

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Ce qui bloque aujourd’hui

Où l’activité se bloque et ce qui change.

  • La file des petites demandes

    Aujourd’hui

    Combien de clients par UF, quel segment a progressé, combien acceptent le marketing. Chaque question devient un ticket.

    Avec DeepMiner

    Le métier interroge l’assistant IA et reçoit la réponse avec un graphique. Le bouton Voir la requête montre ce qui a été exécuté.

  • Des données qui ne tiennent pas dans une table

    Aujourd’hui

    Du JSON avec des listes à l’intérieur, des exports NDJSON et des tableurs aux colonnes changeantes demandent un traitement avant toute analyse.

    Avec DeepMiner

    Le schéma accepte les objets et les listes d’objets et se déduit d’un document d’exemple. De nouveaux champs peuvent être ajoutés ensuite.

  • Des tableaux de bord que personne ne met à jour

    Aujourd’hui

    Le tableau dépend d’une extraction manuelle et affiche le mois dernier.

    Avec DeepMiner

    Les widgets lisent directement les index et s’actualisent à l’intervalle que vous fixez.

  • Des données personnelles qui circulent dans les analyses

    Aujourd’hui

    Un tableur avec CPF et téléphone passe d’e-mail en e-mail pour qu’on en tire un simple comptage.

    Avec DeepMiner

    Les champs sensibles sont reconnus, restent hors du prompt de l’IA et n’apparaissent pas dans les tables des tableaux de bord.

À quoi ressemble la routine

Le parcours dans DeepMiner.

  1. Définissez le schéma de chaque index à partir d’un exemple et marquez le champ clé.

  2. Importez les fichiers ou branchez l’import par l’API.

  3. Laissez le métier interroger l’assistant IA, avec la requête visible pour vérification.

  4. Montez des tableaux de bord avec l’IA ou widget par widget, avec des filtres globaux enregistrés par défaut.

Les fonctionnalités qui comptent le plus

Trois fonctionnalités qui font la différence pour ce profil.

Pour qui

Les équipes data, BI et analytics qui passent une partie de la semaine à traiter des demandes courtes de comptage et de découpage, et qui composent avec des bases semi-structurées venues de l’exploitation, de partenaires et de systèmes hérités.

Ce qui change au quotidien

L’équipe data définit le schéma des index, marque le champ clé et veille à la qualité de l’import, avec le rapport d’erreurs de chaque fichier. Le métier interroge directement l’assistant, qui n’interroge que les index du partenaire et montre la requête exécutée.

Les demandes qui deviennent un suivi vont dans des tableaux de bord. Celui qui a posé la question utilise Ajouter au tableau de bord, et le widget suit alors les filtres globaux et l’intervalle d’actualisation défini.

Questions fréquentes

Données et BI

DeepMiner remplace-t-il l’outil de BI de l’entreprise ?

Non. Il couvre les bases de clients qui passent par l’exploitation, avec l’IA et des tableaux de bord dessus. L’outil de BI de l’entreprise garde les données financières et les autres systèmes.

Comment vérifier ce que l’IA a interrogé ?

Chaque graphique a Voir la requête, avec la requête exécutée, et le résultat brut est disponible dans les détails techniques de la réponse.

Le schéma peut-il changer après l’import ?

Il peut s’enrichir. De nouveaux champs peuvent être ajoutés à tout moment, et les champs déjà enregistrés restent en lecture seule pour ne pas casser les requêtes et les tableaux de bord.

Quelles métriques les widgets calculent-ils ?

Comptage, somme, moyenne, minimum, maximum, valeurs distinctes et percentiles, avec un regroupement par valeur, par date ou par tranche.

Voyez DeepMiner travailler sur votre base.

Planifiez une démonstration et regardez une base être indexée, enrichie et interrogée.

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