La plateforme d’analytique avancée
pour les équipes d’analyse de données

Créez des pipelines de données dans le cloud

Connectez-vous en toute simplicité à vos sources de données dans le cloud et renforcez votre visibilité ainsi que votre contrôle sur l’intégralité de votre pipeline de données.

Connectez-vous à des sources de données dans le cloud

Connectez-vous en toute sécurité à des entrepôts de données dans le cloud et intégrez-y vos informations afin de créer un seul emplacement de stockage pour l’ensemble de vos données.

Optimisez les performances

Réduisez le temps d’exécution des requêtes en matérialisant les vues très complexes directement dans votre entrepôt de données dans le cloud, comme Redshift ou Snowflake. Ainsi, l’exécution prend quelques secondes, au lieu de plusieurs heures.

Gérez les coûts de calcul

Réduisez les coûts de calcul grâce à diverses options de planification des vues qui vous permettent de contrôler totalement quand et comment vos données sont actualisées.

Réalisez des analyses poussées

Grâce à nos puissants outils d’analytique avancée, passez de l’élaboration de rapports à partir de données passées à la prévision de l’évolution des KPI.

Des éditeurs efficaces créés par et pour des experts

Parmi les fonctionnalités proposées qui s’avèrent très utiles, on trouve l’historique de révision des requêtes, la saisie semi-automatique, le formatage, les extraits de code et le mode exploration, qui vous permettent d’obtenir la réponse à vos requêtes en quelques secondes.

La fonctionnalité de résumé des statistiques intégrée à la solution vous permet de comprendre vos données en un coup d’œil afin d’identifier les tendances, les corrélations et les valeurs inattendues.

SQL, Python et R

Comme l’environnement prend en charge le code SQL, R et Python, vous pouvez utiliser le langage de votre choix pour réaliser des analyses prédictives, avoir recours au traitement automatique du langage naturel et préparer vos données en vue de l’apprentissage machine, le tout sur une seule et même plateforme.

Créez des visualisations avancées et hautement personnalisables à l’aide de bibliothèques Python ou de paquets R comme plot.ly.

Contrôle de version

Grâce à l’intégration de Git, les équipes d’analyse de données disposent d’un système de contrôle de version avancé, de processus de gestion des versions et d’un accès aux fichiers pour tout le contenu généré par les utilisateurs.

Automatisez et gérez les changements en synchronisant tout le contenu généré par les utilisateurs via Git à l’aide de GitHub, de GitLab, de BitBucket ou de votre propre serveur Git.

Modélisez vos données au fil de l’eau

Explorez à la fois des données brutes et modélisées pour répondre aux questions inattendues en quelques minutes à peine, en réutilisant des extraits de code courants afin d’éviter de perdre du temps à regénérer des modèles.

Créez vos modèles en temps réel

Répondez à des questions d’ordre commercial complexes et ambiguës sans devoir regénérer des modèles à l’avance. Les équipes d’analyse de données peuvent interroger les données directement dans la source et obtenir des réponses en un clin d’œil, même si les sources de données ou les hypothèses ont changé.

Ajoutez des informations à vos données modélisées

Enrichissez vos données modélisées à l’aide de nouvelles informations issues d’analyses ponctuelles afin d’appliquer rapidement votre analyse à d’autres hypothèses et de fournir à votre entreprise de précieux renseignements.

Réutilisez vos analyses

Utilisez des extraits et des vues pour centraliser le code et la logique internes fréquemment utilisés, ainsi que pour faciliter la collaboration avec les autres membres de votre équipe. Ainsi, l’équipe d’analyse de données peut se consacrer à des projets plus importants, sans devoir repartir de zéro à chaque fois.

Ressources pour les équipes d’analyse de données

Outils pour les équipes d’analyse de données