Préparez vos données pour l'IA dès le départ.
Les agents Pipeline créent un projet dbt prêt pour la production qui transforme vos systèmes sources en schémas en étoile et en data marts adaptés à l'analyse et à l'IA, puis testent ces données par rapport aux faits métier avant leur mise en production.
Reconnu par les plus grandes organisations à l'échelle mondiale
Comment les agents du pipeline passent des données brutes à la production.
Des schémas en étoile, des data marts et du code dbt prêts à l'emploi que vous pouvez examiner, tester et déployer.
Code dbt prêt pour la production
Des schémas en étoile et des data marts à n'importe quel niveau de granularité, dans un code SQL clair que vous pouvez lire ligne par ligne. Enfin, une IA qui explique son raisonnement.
Des tests à chaque niveau
Chaque pipeline intègre dès le départ des tests de schéma, de règles métier et de réconciliation, qui ne sont pas ajoutés après coup. Les tests sont générés en même temps que chaque modèle produit par les agents.
Agents auto-vérifiables
Des centaines d'agents rédigent, testent et vérifient mutuellement leurs résultats en temps réel. Si les chiffres ne concordent pas, les agents signalent précisément à quel endroit le pipeline présente une divergence et répètent le processus jusqu'à ce qu'ils obtiennent des résultats concordants.
À vous de l'acquérir, à vous de le déployer
Votre pipeline est hébergé sous la forme d'un projet dbt standard dans votre dépôt, sans moteur d'exécution propriétaire. Déployez-le sur Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric ou tout autre environnement compatible avec dbt.
Un format universel dès le premier jour
Vos données sources sont converties dans un format universel avant l'application de toute logique métier. Un modèle unique qui fonctionne partout, et non un code « spaghetti » propre à chaque système.
Une bibliothèque de connaissances en constante expansion
Les agents gagnent en intelligence à chaque ERP qu'ils rencontrent. Les modèles de découverte pour SAP, Oracle, D365, NAV/BC et d'autres systèmes sont codés et réutilisés, de sorte que chaque nouveau pipeline part de modèles connus plutôt que d'une page blanche.
Se préparer à l'IA sans tomber dans le piège des couches.
La plupart des entreprises qui cherchent à se préparer à l'IA tombent dans le piège des couches, en empilant les solutions les unes sur les autres :
- RAG pour le contexte
- Une ontologie des relations
- Une couche sémantique pour les indicateurs
- Un graphe de connaissances, un magasin de vecteurs, la gouvernance, l'orchestration, le rapprochement…
Un modèle de données, quatre dimensions : le contexte métier, le temps, les dimensions et les faits. Chaque ligne possède, de par sa conception, sa propre signification, sa traçabilité et ses relations, et peut être exploitée par des tableaux de bord BI et des agents IA sans aucune couche de traduction. Créé par des agents de pipeline, il vous appartient.
