Le paysage de l'analyse de données s'est radicalement transformé au cours des dernières décennies — passant d'une activité nécessitant une expertise technique approfondie à une pratique de plus en plus accessible à tous. Autrefois, il fallait savoir précisément où et comment les données étaient stockées, et comment y accéder via SQL. Sans ces connaissances et ces compétences, vous dépendiez d'experts techniques et de leur disponibilité pour accéder aux données et les analyser.
Au fil du temps, de nombreux outils d'analyse ont élargi l'accès en rendant les tableaux de bord et les rapports plus accessibles aux utilisateurs métier en dehors des départements d'ingénierie des données. Malgré cela, la plupart des collaborateurs et des organisations restent freinés par le manque de compétences en matière de données, incapables d'aller au-delà des vues préconfigurées pour devenir véritablement data-driven. De la manipulation de feuilles de calcul à la visualisation de données, les utilisateurs continuent de chercher des moyens d'exploiter pleinement les sources d'information disponibles, de comprendre les subtilités des métadonnées et de prendre des décisions éclairées.
Les agents IA et les LLM transforment le paysage des données en entreprise en permettant aux utilisateurs de trouver et d'analyser l'information grâce à des interactions en langage naturel, et d'affiner leurs questions sur les données à mesure que leurs hypothèses évoluent. Si les LLM peuvent interpréter des schémas de données de base, ils peinent souvent à établir des liens pertinents entre des sources et des formats de données disparates sans contexte supplémentaire ni outils spécialisés.
Aujourd'hui, nous sommes ravis d'annoncer la prochaine vague d'innovation produit axée sur les données, qui va transformer votre façon d'interroger et d'analyser l'information issue de vos applications SaaS et de vos entrepôts de données : le lancement des requêtes de données structurées en temps réel au sein de Glean, à partir d'un premier ensemble d'applications prises en charge : Salesforce, Jira et Databricks. Les capacités d'analyse de données structurées de Glean font le lien, de manière unique, entre les données structurées et l'ensemble du référentiel de données non structurées d'une entreprise, en s'appuyant sur l'IA pour analyser les données à une échelle inédite.
Démocratiser le succès data-driven
Les grandes entreprises recrutent souvent des collaborateurs data-driven et mettent en place des processus centrés sur les données pour mieux éclairer les décisions stratégiques. Cependant, elles sont limitées par le temps nécessaire pour trouver, accéder et analyser ces données — ce qui pose problème lorsque l'accès immédiat à des données précises, en temps réel et exhaustives est essentiel. Les entreprises ont besoin de ces données pour investir et rester compétitives, concevoir des produits centrés sur le client et optimiser leur chaîne d'approvisionnement. À l'échelle individuelle, les responsables commerciaux doivent suivre facilement leurs indicateurs de performance, les responsables marketing souhaitent itérer et améliorer en continu une campagne publicitaire digitale, et les analystes de données s'efforcent d'extraire des insights de jeux de données complexes.
La capacité à interroger les données par simple conversation transforme le fonctionnement des entreprises et la façon de travailler des individus. Au lieu de se débattre avec des commandes SQL ou des outils de données complexes, chacun peut poser des questions en langage naturel, rendant la prise de décision data-driven accessible à tous.
Vos données sous un nouveau jour
Contrairement aux données non structurées telles que les fichiers et les fils de discussion Slack, qui restent relativement statiques et peuvent être indexées efficacement, les données structurées évoluent en permanence. Les opportunités commerciales se mettent à jour, les tickets d'assistance se résolvent, et les indicateurs des campagnes marketing changent rapidement. Avec l'analyse de données de Glean, les utilisateurs peuvent désormais poser des questions sur des données structurées en temps réel, depuis une interface unique. Concrètement, les utilisateurs de Glean peuvent dorénavant :
Accéder instantanément aux données Salesforce en temps réel
Glean prend désormais en charge le Salesforce Object Query Language (SOQL), ce qui lui permet d'interroger les données Salesforce avec SOQL pour obtenir des réponses précises en temps réel. Cela permet aux utilisateurs de récupérer des données en temps réel depuis Salesforce, y compris les objets standards et personnalisés.
Les utilisateurs peuvent accéder aux données Salesforce depuis Glean sans avoir à rédiger de SOQL ni à passer par un interlocuteur technique. De plus, ils peuvent effectuer des calculs légers, tels que la somme, la moyenne et le comptage, sur leurs résultats et les combiner avec des insights provenant d'autres sources de données, le tout depuis une interface unique.
Un Account Manager peut analyser les opportunités commerciales dans Glean en :
- Interrogeant les opportunités ouvertes directement depuis Salesforce via SOQL.
- Consultant les données d'engagement des prospects issues des canaux Slack.
- Identifiant les signaux d'achat positifs à partir des appels Gong.
- Combinant ces sources de données pour obtenir une vue complète de l'activité client et identifier les prospects les plus susceptibles de se convertir.
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Rationaliser la gestion de projet avec Jira
Les clients peuvent désormais obtenir des mises à jour en temps réel sur des informations telles que les statuts de projet, le suivi des tickets et la performance des équipes sans quitter Glean, grâce au Jira Query Language (JQL). Les équipes qui gèrent leur travail dans Jira peuvent utiliser le Jira Query Language (JQL), permettant à Glean d'interroger les données Jira en combinant ses capacités de recherche natives avec JQL. Elles peuvent ensuite combiner ces requêtes avec d'autres sources de données pour obtenir des insights globaux.
Un Product Manager peut analyser les lacunes produit en fonction des demandes clients dans Glean en :
- Recherchant les retours clients dans Slack et Gong.
- Classant et priorisant les demandes par ordre d'importance.
- Interrogeant les projets Jira à l'aide de JQL pour évaluer l'état actuel du développement.
- Créant un tableau d'alignement associant les demandes clients aux projets existants.
Analyser des données stratégiques depuis Databricks
Glean met les données hébergées sur Databricks à la portée de tous les utilisateurs métier de l'entreprise, leur permettant d'utiliser le langage naturel pour obtenir des insights directement depuis la Databricks Data Intelligence Platform. En interrogeant Databricks AI/BI Genie depuis Glean Assistant, tous les utilisateurs peuvent obtenir des réponses à leurs questions sur les données, agréger des informations, identifier des tendances et générer des rapports — le tout accompagné d'explications claires des indicateurs sous-jacents. Une future intégration permettra également d'indexer les tableaux de bord Databricks préconçus et d'y effectuer des requêtes en langage naturel, pour un accès direct aux données métier les plus déterministes.
Un chef de produit peut suivre les résultats du lancement d'une fonctionnalité dans Glean en :
- Interrogeant les analyses produit depuis son espace Databricks AI/BI Genie
- Créant des visualisations pour synthétiser l'adoption post-lancement avec des indicateurs tels que les utilisateurs actifs, le taux d'adoption, le temps passé dans le produit, etc.
Pilotez votre analyse de données grâce à l'IA
En permettant l'analyse de données en temps réel via des requêtes en langage naturel, Glean élimine les goulots d'étranglement et les silos de données qui ralentissent les décisions métier. Les équipes peuvent désormais avancer au rythme des opportunités de marché, les collaborateurs techniques comme non techniques accédant à des insights complets sur Salesforce, Jira, Databricks et d'autres sources de données d'entreprise — le tout depuis une interface unique et sécurisée. Nous sommes impatients de voir comment nos utilisateurs exploiteront ces nouvelles capacités pour faire avancer leur entreprise. Pour commencer à utiliser les requêtes sur données structurées depuis Salesforce, Jira et Databricks, il vous suffit de vous connecter à votre compte Glean et d'explorer les nouvelles fonctionnalités.
Chez Glean, nous nous engageons à améliorer continuellement notre plateforme pour répondre aux besoins évolutifs de nos utilisateurs. Vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont l'analyse de données structurées permet à Glean d'offrir la plateforme d'IA au travail la plus complète du marché ? Regardez l'événement de lancement Glean Live : Winter ‘25 ! Vous voulez en savoir plus sur la transformation de vos flux de travail d'entreprise grâce à l'IA ? Inscrivez-vous dès aujourd'hui à une démo gratuite de Glean !
L'analyse de données structurées de Salesforce et Atlassian est en version Bêta. L'analyse de données structurées de Databricks Genie est en Private Preview, avec les tableaux de bord Databricks indexés à venir prochainement.
