Des guides pour une analytique IA vérifiable
Des guides pour les utilisateurs métier et les analystes : interroger les bases en langage naturel, relire le SQL, créer des rapports réutilisables et comparer les outils. Retrouvez des exemples détaillés, les prérequis des connexions et les contrôles de lecture seule.
Vous débutez ? Commencez par ce que veut dire discuter avec sa base de données en langage courant, puis suivez le guide vers lequel cette page vous oriente.
Tous les guides
Obtenir des réponses
- Guide technique
Poser des questions à MySQL en langage naturel
Créez des rapports MySQL avec Datarelix : question métier, droits de lecture, authentification, fraîcheur des réplicas et vérification du SQL généré.
- Guide technique
Interroger BigQuery en langage naturel
Interrogez BigQuery avec Datarelix : période du rapport, droits sur les datasets, localisation, lecture des partitions et limites de coût par requête.
- Guide technique
Poser des questions à PostgreSQL en langage naturel
Interrogez PostgreSQL avec Datarelix : accès nécessaires, exemple de ventes, contrôle des résultats et aide à demander au responsable de la base.
- Guide technique
Poser des questions à Snowflake en langage naturel
Préparez vos rapports Snowflake avec Datarelix : authentification, accès au warehouse, questions métier, contrôle des résultats et coûts de calcul.
- Guide
Pourquoi votre outil d’IA choisit la mauvaise colonne
Améliorez les questions posées à vos données avec des descriptions utiles : indicateurs, statuts, dates et jointures, puis vérifiez les réponses obtenues.
- Guide
Le text-to-SQL expliqué : du langage naturel à la requête SQL
Comprenez le text-to-SQL avec un exemple de reporting : traduction d’une question, contexte du schéma et contrôles avant d’utiliser le résultat.
- Guide
Vérifier une réponse générée par IA avant de la présenter au conseil
Vérifiez un rapport produit par IA : définitions métier, dates, sources, jointures et situations nécessitant une relecture du SQL.
- Guide
Qu’est-ce que l’analytique conversationnelle vérifiable ?
Comprenez ce qui accompagne une réponse analytique : requête exécutée, tables sources, lignes renvoyées et vérifications avant d’utiliser un chiffre.
Rapports et tableaux de bord
- Guide
Prévoir les ventes mensuelles depuis votre base
Préparez une prévision mensuelle dans Datarelix : définissez les ventes nettes, vérifiez l’historique, comparez les tests et choisissez l’actualisation.
- Guide
Les pipelines de prévision arrivent dans Datarelix
La prévision Datarelix est en bêta : décrivez une mesure métier, examinez les données et les modèles, puis publiez et actualisez votre prévision.
- Guide
Créer un tableau de bord à partir de questions sur vos données
Créez un tableau de bord Datarelix : vérifiez une réponse, ajoutez un graphique, enregistrez-le et actualisez-le en tenant compte des limites de partage.
- Guide
Repérer les commandes en retard dans vos données
Repérez les commandes en retard : échéance, statuts, horodatages d’expédition, comparaison des périodes et contrôle des résultats dans Datarelix.
- Guide
Créer un rapport de ventes hebdomadaire depuis votre base
Créez un rapport de ventes hebdomadaire : montants, remboursements, segments clients, limites de dates et graphiques réutilisables dans Datarelix.
- Guide
Construire une analytique en libre-service sans remplacer votre pile
Démarrez le reporting en libre-service sur votre base existante : accès adapté, première question, contrôle du résultat et graphiques réutilisables.
Choisir un outil
- Guide
Text-to-SQL ou SQL manuel : quelle méthode choisir ?
Comparez le text-to-SQL et le SQL manuel sur un même rapport de ventes : définition, génération, vérification, modification et réutilisation.
- Guide
Analytique IA et BI traditionnelle : quand utiliser chacune
Comparez analytique conversationnelle et BI pour questions ponctuelles, rapports récurrents et indicateurs partagés, selon l’accès et la relecture nécessaires.
Accès et sécurité
- Sécurité et confiance
Checklist sécurité de l’analytique IA : 10 questions aux éditeurs
Une liste de contrôle pour évaluer les accès, les entrées du modèle, les résultats conservés et les exigences de sécurité propres à votre organisation.
- Sécurité et confiance
Comment Datarelix garde les identifiants hors du modèle IA
Comprenez le traitement des identifiants, métadonnées, résultats conservés et valeurs utilisées dans les questions de suivi de Datarelix.
- Sécurité et confiance
Analytique IA en lecture seule : architecture, contrôles et menaces
Évaluez les accès en lecture seule : droits de base de données, validation des requêtes, contrôle du code généré et risques à examiner.
Au-delà des guides
La page sécurité documente les frontières appliquées que ces guides décrivent, et la documentation couvre la configuration de la connexion pour chaque moteur pris en charge.