Tous les outils dont votre équipe d'ingénierie data a besoin organisés en packages fonctionnels

Datavault Builder inclut plusieurs outils spécialisés en une seule plateforme, couvrant le pipeline complet de la modélisation et de l'ingestion des données à la livraison pour l'analytics et l'IA. Conçu pour les ingénieurs data qui veulent livrer plus vite sans la charge de maintenance de 9 produits séparés.

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  • 400% Gain de productivité
  • 9 Outils remplacés
  • 15 min De l'exigence à la production
  • 100% Projets réussis

Une seule solution d'automatisation pour tout votre cycle de vie des données

Datavault Builder n'est pas qu'un simple outil de modélisation. Il inclut un ensemble d'outils spécialisés, chacun couvrant une tâche distincte de la gestion des données, organisés selon l'étape du cycle de vie du warehouse qu'ils servent. Au lieu d'assembler et de maintenir 9 produits distincts ou plus, votre équipe dispose de tout en une seule plateforme, prête à l'emploi.

Modéliser

Concevez le data warehouse avec vos utilisateurs métier. Un modèle visuel que tout le monde comprend, pour que les définitions soient validées et la communication améliorée avant même la première ligne de code.

  1. Modélisation des données

    Conception visuelle pilotée par le modèle, du concept au code prêt pour la production.

    • Modélisation conceptuelle des données
    • Modélisation logique des données
    • Versionnage du modèle
    Modèle conceptuel : les concepts métier et leurs relations, regroupés en domaines fonctionnels.
    Modèle Data Vault détaillé : hubs, links et satellites générés à partir de la conception.
  2. Modèle sémantique

    Définissez une seule fois les métriques métier, les hiérarchies et les relations. Un modèle sémantique gouverné que les outils de BI et d'IA consomment de façon cohérente.

    Définissez métriques, hiérarchies et relations une seule fois, consommées de façon cohérente par la BI et l'IA.
  3. Modèles de sortie basés sur des règles

    Générez automatiquement les modèles de sortie à partir de règles. Les modèles 3NF et Universal Star Schema sont autogénérés via l'API à partir du même modèle métier, sans couche dimensionnelle construite à la main.

  4. Agent IA de modélisation des données

    Dialoguez avec votre modèle de données et vos données en langage naturel. Posez des questions, explorez les relations et obtenez des réponses, directement depuis la plateforme, sans SQL.

    Posez des questions sur votre modèle et vos données en langage naturel, sans SQL.

Intégrer

Consolidez chaque source en une seule source de vérité intégrée à l'échelle de l'entreprise. Un socle unique et historisé, dans l'esprit de Bill Inmon.

  1. Ingestion des données

    Chargements batch, delta, CDC et quasi temps réel depuis n'importe quelle source : JDBC, fichiers, NoSQL, streaming ou classe Python.

  2. Intégration des données

    Intégrez les données de plusieurs systèmes sources dans un modèle Data Vault unifié, avec gestion automatisée des hubs et des links.

    Plusieurs sources intégrées dans un seul Data Vault, avec gestion automatisée des hubs et des links.
  3. Harmonisation des données

    Alignez les structures incohérentes, les conventions de nommage et les clés métier entre systèmes sources, sans SQL manuel.

    Harmonisez structures, nommage et clés métier entre systèmes en un seul modèle cohérent.
  4. Nettoyage des données

    Appliquez des règles métier, filtrez les enregistrements invalides et standardisez les valeurs dans la couche Business Vault, virtuelle ou matérialisée. La logique métier est définie sous forme de dérivations, de calculs et de règles conformées en SQL simple, versionnée avec le modèle.

    Logique métier définie en SQL simple dans le Business Vault, versionnée avec le modèle.

Livrer

Préparez et façonnez les données exactement comme chaque consommateur souhaite les voir : modèles dimensionnels, data products, tables plates et jeux de données prêts pour l'IA.

  1. Diffusion des données pour l'analytique

    Générez automatiquement les couches de sortie à partir du même modèle : pas de reprise, pas de pipelines en double.

    • Modèles dimensionnels (schéma en étoile)
    • Modèles 3NF
    • Data Products
    • Tables plates
    Diffusez une sortie prête pour l'analytique : ici un histogramme empilé sur le modèle généré.
  2. Diffusion des données pour l'IA

    Préparez des données structurées et enrichies en contexte pour le machine learning et les pipelines d'IA.

    • Données enrichies en contexte
    Données enrichies en contexte prêtes pour l'IA : explorez-les en langage naturel, sans SQL.
  3. Analytique intégrée

    Explorez et visualisez vos données directement dans la plateforme : graphiques et tableaux de bord avec exploration détaillée, sans outil de BI séparé.

    Construisez des graphiques directement sur les données de votre warehouse : ici une répartition en camembert.
    Histogrammes empilés et tableaux de bord, sans outil de BI séparé.
  4. Export Excel

    Exportez n'importe quelle sortie vers Excel, en préservant la mise en forme, les regroupements et la structure, pour un partage ad hoc et une analyse hors ligne.

    Croisez et regroupez vos données de façon interactive dans la plateforme.
    Exportez le résultat vers Excel en préservant la mise en forme et les regroupements.

Gouverner

Gardez le warehouse digne de confiance : maîtrisez les risques, contrôlez les accès et remplissez vos obligations comme le RGPD, avec traçabilité et audit intégrés.

  1. Qualité des données

    Profilez les données sources, détectez les anomalies et validez les sorties. Traçabilité complète de la source au rapport BI. Testez et validez vos données dans des error marts et renvoyez-les à votre Data Steward.

    Définissez des règles de qualité pour profiler, valider et tester vos données.
  2. Gouvernance des données

    Gérez les métadonnées qui maintiennent votre data warehouse fiable et conforme.

    • Propriété des données
    • Domaines de données
    • Périodes de conservation
  3. Historisation des données

    Chaque changement capturé et conservé automatiquement : un historique complet et bi-temporel que vous pouvez reconstruire à n'importe quel instant.

    • Historisation automatique des satellites
    • Historique bi-temporel (temps de validité + temps de chargement)
    • Reconstruction à un instant T et par instantané
  4. Traçabilité des données

    Traçabilité 100 % automatique de chaque table source jusqu'à chaque colonne de rapport. API REST pour Power BI, Tableau et Qlik.

    Traçabilité de bout en bout, de chaque colonne source à chaque champ de rapport.
  5. Documentation automatisée

    Chaque modèle, pipeline et transformation est documenté automatiquement : toujours à jour, toujours synchronisé avec votre data warehouse réel.

    Documentation toujours à jour, générée automatiquement à partir du warehouse en production.

Exploiter

Exécutez, planifiez et déployez de façon fiable : orchestration et CI/CD intégrés, sans scripts maison.

  1. Exploitation

    Maintenez vos pipelines en service de façon fiable, sans scripts d'orchestration maison.

    • Orchestration des chargements
    • Planification
    Orchestrez et planifiez les chargements visuellement, sans scripts maison.
    Surveillez chaque exécution avec des journaux détaillés.
  2. CI / CD

    Gestion des releases de niveau entreprise intégrée à la plateforme, du développement à la production.

    • Déploiements directs
    • Versionnage basé sur Git-flow
    • Génération de scripts de déploiement
    • Génération de scripts de rollback
    • API de déploiement
    Comparez et déployez les changements entre environnements avec une CI/CD appuyée sur Git.
  3. Serveur API

    Tout ce que fait l'interface est disponible via une API REST : modélisez, déployez, orchestrez et gouvernez entièrement par le code. Automatisez toute la plateforme, intégrez-la à vos propres outils et scriptez n'importe quel workflow de bout en bout.

  4. Serveur MCP

    Exposez votre modèle de données et votre warehouse en tant que serveur MCP : prêt pour les agents IA, les copilotes et tout outil qui parle le Model Context Protocol, à chaque étape du warehouse.

Adopté par des équipes data de tous les secteurs

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Nous parcourrons les packages pertinents pour le cas d'usage de votre équipe.

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