Discutez avec votre base de données en français
et vérifiez chaque réponse à partir de la requête qui l’a produite
Datarelix vous permet de poser une question à votre base en français. Il lit le schéma, prépare une requête en lecture seule et affiche le SQL exécuté, les tables sources, le nombre de lignes renvoyées et la durée avec la réponse. Les utilisateurs métier créent des rapports sans écrire la première requête ; les analystes examinent le calcul et poursuivent l’investigation. Les graphiques utiles peuvent être enregistrés dans un tableau de bord et actualisés à la demande.
Ce que vous pouvez demander, et ce qui revient
Vous posez la question comme vous la poseriez à un collègue. Ce qui revient, c’est un tableau ou un graphique, et en dessous, les éléments de preuve : la requête, ses sources et sa durée d’exécution.
- la requête
- le SQL exact qui a été exécuté, pas une paraphrase
- les tables
- les sources lues, pour repérer une copie de staging
- le nombre de lignes
- combien de lignes sont revenues
- le temps d’exécution
- la durée de la requête sur votre base
Le mécanisme derrière la traduction — contexte du schéma, plan structuré, validation, puis exécution — est décrit dans comment une question en langage naturel devient du SQL.
SELECT c.name, SUM(o.total) AS paid_order_value_usd
FROM customers c
JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
WHERE o.status = 'paid'
AND o.created_at >= DATE_TRUNC('quarter', CURRENT_DATE)
AND o.created_at < DATE_TRUNC('quarter', CURRENT_DATE) + INTERVAL '3 months'
GROUP BY c.id, c.name
ORDER BY paid_order_value_usd DESC, c.id
LIMIT 10;| Client | USD |
|---|---|
| Enterprise Plus | 352 940 |
| Acme Corp | 284 110 |
| Globex | 219 803 |
| Initech | 201 442 |
Enterprise Plus: 352 940 USD; Acme Corp: 284 110 USD; Globex: 219 803 USD; Initech: 201 442 USD; Northstar: 169 000 USD; River: 148 000 USD; Oak: 127 000 USD; Cedar: 106 000 USD; Pine: 91 000 USD; Maple: 78 000 USD
Lecture seule par conception
Chaque requête générée par Datarelix est validée en lecture seule avant son exécution. Vos identifiants sont chiffrés et n’entrent jamais dans le modèle d’IA, et le code d’analyse généré s’exécute sans accès réseau.
Découvrez le fonctionnement de chaque contrôle sur la page sécurité, dans comment la lecture seule est appliquée et dans comment les identifiants restent hors du modèle. Vous comparez des outils ? Utilisez la liste de contrôle de sécurité de l’analytique IA.
Voyez comment chaque réponse a été calculée
Chaque réponse arrive avec la requête qui l’a produite : vous voyez comment votre question a été comprise — quelle table, quel filtre, quelle période — avant qu’un chiffre n’entre dans un rapport.
Décrivez une fois vos tables et vos termes métier — ce qui compte comme commande finalisée, quel montant est net — et chaque question suivante part de ce sens. En savoir plus sur le contexte du schéma et les définitions métier et sur la façon de vérifier le SQL et les résultats générés par IA.
Transformez vos réponses en graphiques et tableaux de bord
Quand une réponse mérite d’être gardée, demandez un graphique dans la même conversation et épinglez-le à un tableau de bord que vous actualisez dès que vous avez besoin de chiffres à jour.
-
Demandez le graphique voulu
« Fais-en une courbe par mois. » Le graphique s’adapte au résultat, et son style se modifie sans code.
-
Épinglez en le demandant
« Ajoute ceci à mon tableau de bord Ventes » place le graphique sur ce tableau de bord.
-
Actualisez une carte ou toutes les cartes
Une actualisation relance la requête enregistrée et redessine le graphique avec les données actuelles.
-
Emportez le graphique
Téléchargez les graphiques en PNG ou SVG et les résultats en CSV, prêts pour une présentation ou un document.
Pas à pas : créer un tableau de bord à partir de questions sur vos données.
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Créez votre premier tableau de bord à partir d’une question.
Connectez votre base, posez votre question en français et épinglez le graphique.
14 jours gratuits · sans carte bancaire
Fonctionne avec la base de données que vous utilisez déjà
Datarelix interroge vos bases, entrepôts et fichiers cloud là où ils se trouvent. Consultez toutes les sources prises en charge, ou ajoutez votre première connexion avec le démarrage rapide.
Commencez par le guide de votre moteur : PostgreSQL, MySQL, BigQuery ou Snowflake.
À côté de votre outil BI
Gardez vos tableaux de bord BI pour les indicateurs que tout le monde suit chaque semaine. Datarelix répond aux questions entre les deux — celles qui attendraient sinon dans une file de tickets.
Comparez l’analytique IA et la BI traditionnelle, ou découvrez comment l’analytique en libre-service s’ajoute à vos outils actuels.
Des réponses que vous pouvez vérifier
Datarelix appartient à une catégorie que nous appelons l’analytique conversationnelle vérifiable : vous posez votre question en mots, et chaque réponse arrive avec la requête exécutée et les tables lues.
Consultez la présentation du concept ou les guides par tâche.
Questions fréquentes
- Faut-il connaître SQL ?
- Non. Vous posez vos questions en français, et le SQL de chaque réponse reste consultable si vous voulez le voir.
- De quoi ai-je besoin pour me connecter ?
- Des informations de connexion à votre base et d’un utilisateur qui peut lire les tables sur lesquelles portent vos questions.
- Datarelix peut-il modifier mes données ?
- Non. Chaque requête générée par Datarelix est validée en lecture seule avant son exécution.
- Le modèle d’IA voit-il le mot de passe de ma base ?
- Non. Les identifiants sont chiffrés et servent uniquement à se connecter à votre base ; ils n’entrent jamais dans le modèle.
- Puis-je conserver mes graphiques et tableaux de bord ?
- Oui. Épinglez un graphique à un tableau de bord en le demandant, actualisez-le quand vous avez besoin de chiffres à jour et exportez vos graphiques en PNG ou SVG.
- Datarelix remplace-t-il notre outil BI ?
- Non. Gardez votre outil BI pour les indicateurs suivis chaque semaine ; Datarelix répond aux questions entre les deux.
Posez une question dont vous connaissez déjà la réponse.
Connectez votre base, posez votre question et vérifiez la réponse à partir de la requête qui l’a produite.
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