Maxa extrait des chiffres concrets de vos données d’entrée, comme le chiffre d’affaires net issu du dossier de présentation destiné aux investisseurs ou le nombre de clients tiré du compte-rendu du directeur financier. Ces chiffres deviennent les critères d’acceptation. Le pipeline n’est pas terminé tant qu’il ne les restitue pas exactement : chiffre d’affaires net du troisième trimestre à 847 millions de dollars, lignes inter-sociétés exclues, limites des exercices comptables respectées. « Correct » signifie que les chiffres correspondent, et non pas que la requête SQL s’est exécutée sans erreur. Chaque modèle est également livré avec des tests générés : parité du nombre de lignes, intégrité des clés, structure des événements et traçabilité des sources. Si un problème survient de manière silencieuse, un test le détecte.

Non. Vous exportez vos schémas et un échantillon de lignes — jusqu’à 10 000 par table — vers une base de données locale au sein de votre environnement Maxa. Toutes les tâches des agents s’exécutent sur cette copie. Maxa ne se connecte jamais à votre entrepôt de données et n’interroge jamais l’environnement de production. Le mode lecture seule est imposé au niveau de la base de données. Une fois la compilation terminée, vous téléchargez le projet dbt et le déployez vous-même, dans votre propre entrepôt de données.

Oui, à condition de faire preuve d’une honnêteté appropriée concernant les limites.

Pour les modules standard (SAP FI/SD, Oracle Financials, D365 Finance), la bibliothèque de connaissances sait déjà où se trouvent les factures et quelles jointures sont sûres. La découverte confirme ce à quoi elle s’attend ; elle n’effectue pas de recherche à l’aveugle. Pour vos personnalisations, la découverte explore vos données réelles à l’aide des entités concrètes issues de votre cahier des charges, telles que vos identifiants clients ou vos numéros de facture. Elle identifie les tables appropriées, quel que soit leur nom. C’est là que votre intervention est nécessaire : lorsqu’une personnalisation modifie la logique, et pas seulement les noms des tables. Maxa met en évidence ces cas pour que vous puissiez les examiner, plutôt que de se livrer à des conjectures.

Oui. Il s'agit d'un projet dbt standard : modèles, tests, sources. Téléchargez-le, placez-le sous contrôle de version, exécutez-le vous-même. Aucune dépendance vis-à-vis de l'infrastructure de Maxa n'est nécessaire pour l'exécuter. Ajoutez des modèles. Modifiez ceux qui existent déjà. Faites référence aux modèles générés par Maxa de la même manière que vous feriez référence à n'importe quel autre élément. Du SQL lisible que vous pouvez ouvrir, comprendre et modifier.

Un LLM génère du code SQL plausible. Il n’a aucun moyen de savoir si le résultat est correct.

Maxa applique le modèle à vos données, compare le résultat aux chiffres de votre cahier des charges et itère jusqu’à ce que l’écart soit comblé. Il détecte l’écart de 16 millions de dollars, corrige la règle de change, puis relance le processus jusqu’à ce que le chiffre soit correct, plutôt que de se contenter de générer du code en espérant que cela fonctionne. L’autre différence réside dans la structure. Un LLM vous génère une requête. Maxa construit un pipeline en couches où chaque règle métier est versionnée et vérifiable. C’est la différence entre un code SQL qui fonctionne aujourd’hui et un pipeline qui restera maintenable dans un an.

Des fusions d'entreprises, des gammes de produits qui sont retirées du marché, le directeur financier qui modifie le mode de calcul des taux de change… Ça arrive ! Les règles d’harmonisation de votre pipeline sont gérées par versions. Lorsque vous mettez à jour une règle, Maxa régénère la couche concernée tout en conservant la version précédente avec un horodatage à des fins d’audit. Relancez la validation par rapport à vos données métier d’origine pour vérifier que le reste du pipeline reste valide.

La phase de spécification (définition des besoins, mise d’accord des parties prenantes) se résume à un ou deux jours une fois que vous disposez des documents nécessaires. Une solution monofournisseur : mise en production en moins d’une semaine. Harmonisation multi-ERP entre SAP, Salesforce et Workday : cela prend plus de temps, mais de l’ordre de quelques semaines, et non de plusieurs mois. Le premier projet est toujours plus lent. Le deuxième est beaucoup plus rapide, car la bibliothèque connaît déjà vos systèmes.

Oui. Les modèles de Maxa se trouvent dans un dossier distinct au sein de votre projet dbt, et vos modèles existants les référencent comme n'importe quel autre élément. Si certains de vos modèles recoupent ceux générés par Maxa, vous pouvez les migrer progressivement, les conserver en parallèle ou ne pas y toucher. Maxa constitue une couche de base harmonisée sur laquelle s'appuie votre travail existant.