Les analyses de données structurées de Glean rendent l’analyse de données rapide, personnalisée et automatisée pour tous

Alors que notre empreinte numérique au travail augmente chaque jour, une richesse croissante d’informations précieuses reste en sommeil dans toutes les données que nous accumulons. Malheureusement, pour de nombreuses équipes, mener des analyses de données implique souvent de mobiliser des ressources supplémentaires qui ne sont pas toujours facilement disponibles. 

La fonctionnalité d’analytique des données structurées de Glean est capable de comprendre les relations au sein de n’importe quel ensemble de données et de fournir des insights qui aident les employés à prendre des décisions plus rapides et mieux éclairées. Cette fonctionnalité rend l’analyse de données rapide, simple et accessible à tous. À partir d’une requête rédigée en langage naturel, Glean peut offrir aux utilisateurs des capacités telles que : 

• Exploration de jeux de données : Identifier des tendances intéressantes dans les données
• Statistiques de colonnes : Calculer des statistiques de base comme la somme, la moyenne et le nombre de valeurs dans une colonne
• Distribution des données : Déterminer comment les données sont réparties ou distribuées sur une plage de valeurs
• Analyse des relations entre données : Identifier comment plusieurs variables sont liées
• Analyse des relations de séries temporelles : Comprendre comment une variable évolue au fil de différentes périodes

Un analyste de données personnel qui comprend votre environnement de travail

Les utilisateurs qui souhaitent en savoir plus sur un sujet spécifique impliquant des fichiers de données structurées peuvent collaborer avec Glean, poser plusieurs questions itératives et parvenir aux conclusions dont ils ont besoin pour prendre des décisions mieux informées. Glean peut analyser des fichiers XLS/XLSX, CSV et JSON actuellement indexés par Glean ou téléversés via l’import de fichiers.

La fonctionnalité d’analytique des données de Glean comprend le contexte plus large issu de l’ensemble des connaissances de l’entreprise de chaque utilisateur et intègre les résultats au contexte utilisateur. Chaque utilisateur au sein d’une organisation peut s’appuyer sur Glean pour mieux comprendre les données avec lesquelles il travaille au quotidien — le tout sans mobiliser des ressources supplémentaires qui peuvent exiger un temps et des efforts considérables. Voici quelques exemples de la manière dont les équipes peuvent utiliser cette fonctionnalité :

< ;div class="overflow-scroll"> ;
   < ;table class="rich-text-table_component"> ;
       < ;thead class="rich-text-table_head"> ;
           < ;tr class="rich-text-table_row"> ;
               < ;th class="rich-text-table_header"> ;Équipe< ;/th> ;
               < ;th class="rich-text-table_header"> ;Prompt< ;/th> ;
           < ;/tr> ;
       < ;/thead> ;
       < ;tbody class="rich-text-table_body"> ;
           < ;tr class="rich-text-table_row"> ;
               < ;td class="rich-text-table_cell"> ;< ;strong> ;Support< ;/strong> ; peut identifier les principaux types de problèmes signalés par des clients de différentes régions.< ;/td> ;
               < ;td class="rich-text-table_cell"> ;< ;strong> ;(Traduire du contenu)< ;/strong> ;
                   < ;br> ;Pouvez-vous traduire ce CSV de réclamations clients en anglais ?< ;/td> ;
           < ;/tr> ;
           < ;tr class="rich-text-table_row"> ;
               < ;td class="rich-text-table_cell"> ;< ;strong> ;Marketing< ;/strong> ; peut mieux comprendre quels clients d’une région spécifique devraient être inclus dans les campagnes pour des événements.< ;/td> ;
               < ;td class="rich-text-table_cell"> ;< ;strong> ;(Tirer des insights des données)< ;/strong> ;
                   < ;br> ;Quel % d’utilisateurs effectuent une action [[certain]] ?< ;/td> ;
           < ;/tr> ;
           < ;tr class="rich-text-table_row"> ;
               < ;td class="rich-text-table_cell"> ;< ;strong> ;Ventes< ;/strong> ; peuvent comprendre comment les métriques du pipeline impactent les ventes trimestrielles dans une région ou un secteur donné.< ;/td> ;
               < ;td class="rich-text-table_cell"> ;< ;strong> ;(Comprendre les données d’un rapport)< ;/strong> ;
                   < ;br> ;Que mesure ou signifie [[variable]] ?< ;/td> ;
           < ;/tr> ;
           < ;tr class="rich-text-table_row"> ;
               < ;td class="rich-text-table_cell"> ;< ;strong> ;Finance< ;/strong> ; peut réaliser des analyses de feuilles de calcul comme le calcul de la marge brute et des pourcentages de capitaux propres, ou identifier des tendances clés.< ;/td> ;
               < ;td class="rich-text-table_cell"> ;< ;strong> ;(Synthétiser les tendances des données)< ;/strong> ;
                   < ;br> ;Quelles sont certaines tendances de notre bilan ?< ;/td> ;
           < ;/tr> ;
       < ;/tbody> ;
   < ;/table> ;
< ;/div> ;

Pour plus de détails sur la façon d’utiliser cette fonctionnalité, regardez ces vidéos sur la manière dont nos équipes Support et Marketing Ops l’utilisent.

Des analyses de données quand vous en avez besoin

L’analytique des données structurées de Glean permettra aux collaborateurs d’accéder aux insights et aux analyses dont ils ont besoin, sans jamais se demander s’ils ont les ressources nécessaires pour le faire. Pour cette première version, Glean ne prendra en charge que l’analyse d’un seul fichier, qui peut inclure plusieurs onglets dans les fichiers.xls et.xlsx. 

Les capacités d’analyse de données de Glean sont désormais disponibles pour l’ensemble des clients. Découvrez comment démarrer en vous inscrivant dès aujourd’hui pour une démo !