Le paysage de l’analyse de données s’est profondément transformé au cours des dernières décennies — passant d’un domaine réservé aux experts techniques à un univers 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.
Avec le temps, de nombreux outils d’analytics ont élargi l’accès en rendant les tableaux de bord et les rapports plus accessibles aux utilisateurs métier en dehors des équipes de data engineering. Malgré cela, la plupart des employés et des organisations restent freinés par l’écart de compétences en data, incapables d’aller au-delà de vues préconfigurées pour devenir véritablement data-driven. De la manipulation de tableurs à la visualisation des données — les utilisateurs continuent de chercher des moyens de tirer pleinement parti des sources d’information disponibles, de comprendre les subtilités des métadonnées et de prendre des décisions éclairées.
Les agents d’IA et les LLMs transforment le paysage des données en entreprise en permettant aux utilisateurs de trouver et d’analyser l’information via des interactions en langage naturel, et d’itérer sur leurs questions au fil de l’évolution de leurs hypothèses. Si les LLMs peuvent interpréter des schémas de données simples, ils peinent souvent à établir des liens pertinents entre des sources et des formats de données disparates sans contexte supplémentaire ni outillage spécialisé.
Aujourd’hui, nous sommes ravis d’annoncer la prochaine vague d’innovation produit data-driven qui va transformer la façon dont vous interrogez et analysez l’information à travers les applications SaaS et les data warehouses : le lancement des requêtes de données structurées en temps réel dans 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 créent un pont 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 des données à une échelle jusqu’ici inatteignable.
Démocratiser la réussite data-driven
Les grandes entreprises recrutent souvent des collaborateurs orientés données et mettent en place des processus centrés sur la donnée pour mieux éclairer les décisions business critiques. 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 exactes, en temps réel et exhaustives est essentiel. Les entreprises ont besoin de ces données pour investir et rester compétitives, construire des produits centrés client et optimiser leur chaîne d’approvisionnement. À l’échelle individuelle, les responsables commerciaux doivent pouvoir suivre facilement les KPI de performance, les responsables marketing veulent itérer et améliorer en continu une campagne publicitaire digitale, et les data analysts cherchent à extraire des insights à partir de jeux de données complexes.
La possibilité d’interroger des données via une simple conversation transforme la manière dont les entreprises opèrent et dont les individus travaillent. Au lieu de se battre avec des commandes SQL ou des outils data complexes, chacun peut poser des questions en langage naturel — rendant les décisions data-driven accessibles à tous.
Vos données sous un nouveau jour
Contrairement aux données non structurées telles que les fichiers et les fils Slack, qui restent relativement statiques et peuvent être indexés efficacement, les données structurées changent en permanence. Les opportunités commerciales se mettent à jour, les tickets de support se résolvent et les métriques des campagnes marketing évoluent rapidement. Avec Glean data analysis, les utilisateurs peuvent désormais poser des questions sur des données structurées en temps réel, depuis une interface unique. Plus précisément, les utilisateurs Glean peuvent maintenant :
Accéder instantanément aux données Salesforce en temps réel
Glean prend désormais en charge Salesforce Object Query Language (SOQL), ce qui permet à Glean d’interroger les données Salesforce avec SOQL pour des réponses exactes et en temps réel. ; Les utilisateurs peuvent ainsi récupérer des données en temps réel depuis Salesforce, y compris des objets standard et personnalisés.
Les utilisateurs peuvent accéder aux données Salesforce depuis Glean sans avoir à écrire de SOQL ni à passer par un interlocuteur technique. De plus, ils peuvent effectuer des calculs simples — comme la somme, la moyenne et le décompte — sur leurs résultats, et les combiner avec des insights issus d’autres sources de données 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 depuis les canaux Slack.
- Identifiant des 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 convertir.
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Simplifier la gestion de projet avec Jira
Les clients peuvent désormais obtenir des mises à jour en temps réel sur des informations telles que l’état des projets, le suivi des tickets et la performance des équipes, sans quitter Glean, grâce à Jira Query Language (JQL). Les équipes qui gèrent leur travail dans Jira peuvent utiliser Jira Query Language (JQL), ce qui permet à Glean d’interroger les données Jira en combinant les capacités de recherche natives avec JQL. Elles peuvent ensuite associer ces requêtes à d’autres sources de données pour obtenir une vision globale. ;
Un Product Manager peut analyser les lacunes produit à partir des demandes clients dans Glean en :
- Recherchant les retours clients dans Slack et Gong.
- Classant et priorisant les demandes par importance.
- Interrogeant les projets Jira avec JQL pour évaluer l’état actuel du développement.
- Créant un tableau d’alignement reliant les demandes clients aux projets existants.
Analyser les données critiques de Databricks
Glean met les données hébergées sur Databricks à la portée de chaque utilisateur métier de l’entreprise, en 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 — avec des explications claires des métriques sous-jacentes. ; Une future intégration indexera également des dashboards Databricks préconfigurés et permettra de les interroger en langage naturel afin d’accéder directement aux données métier les plus déterministes.
Un Product Manager 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 après lancement avec des métriques telles que le nombre d’utilisateurs actifs, le taux d’adoption, le temps passé dans le produit, etc.
Accélérez votre analyse des données grâce à l’IA
En permettant l’analyse des données en temps réel via des requêtes en langage naturel, Glean élimine les goulots d’étranglement et les silos de données qui ralentissent la prise de décision. Les équipes peuvent désormais avancer au rythme des opportunités du marché, avec des employés techniques et non techniques accédant à des insights complets issus de Salesforce, Jira, Databricks et d’autres sources de données d’entreprise — le tout depuis une interface unique et sécurisée. Nous avons hâte de voir comment nos utilisateurs tireront parti de ces nouvelles capacités pour faire progresser leur entreprise. Pour commencer à utiliser les requêtes sur données structurées depuis Salesforce, Jira et Databricks, connectez-vous simplement à votre compte Glean et explorez les nouvelles fonctionnalités.
Chez Glean, nous nous engageons à améliorer en continu notre plateforme afin de répondre aux besoins évolutifs de nos utilisateurs. Vous voulez en savoir plus sur la façon dont l’analytique des données structurées permet à Glean d’offrir la plateforme d’IA pour le travail la plus complète du marché ? Regardez le Glean Live : événement de lancement Winter ‘25 ! Vous souhaitez en savoir plus sur la transformation de vos workflows d’entreprise grâce à l’IA ? Inscrivez-vous dès aujourd’hui pour une démo gratuite de Glean ! ;
L’analyse des données structurées Salesforce et Atlassian est en bêta. L’analyse des données structurées Databricks Genie est en aperçu privé, et l’indexation des dashboards Databricks arrive bientôt.
