Glean s'associe à Snowflake pour donner aux utilisateurs comme aux agents des insights sur les données structurées

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Glean s'associe à Snowflake pour donner aux utilisateurs comme aux agents des insights sur les données structurées

Nouvelle intégration avec Snowflake Cortex Analyst permettant aux utilisateurs métier et aux agents d'analyser des données structurées en langage naturel afin d'obtenir plus rapidement des insights

San Francisco, CA – Glean:GO – 20 mai 2025 – Le leader de l'IA pour le travail, Glean, a annoncé aujourd'hui une collaboration stratégique avec Snowflake, l'entreprise AI Data Cloud, afin de simplifier et d'accélérer l'analyse de données structurées pour les entreprises. Grâce à cette collaboration, Glean s'intègre désormais directement à Snowflake Cortex Analyst, permettant aux utilisateurs et aux agents d'interroger les données structurées stockées dans leur environnement Snowflake directement depuis Glean, en utilisant le langage naturel ou SQL. En combinant les capacités text-to-SQL de pointe de Snowflake Cortex Analyst pour extraire des insights et accéder aux données structurées, avec les centaines d'applications et de documents professionnels disponibles dans Glean, cette intégration offre un flux de travail unifié et riche en contexte qui aide les employés à trouver, comprendre et exploiter l'information avec plus de rapidité et de confiance.

Aujourd'hui, de nombreuses entreprises sont confrontées à un écart croissant entre la disponibilité des données et leur utilisabilité. Alors que le volume de données structurées et non structurées continue de croître, celles-ci restent souvent inaccessibles à la majorité des employés, en raison d'obstacles techniques tels que l'expertise SQL et des silos de données fragmentés. Les utilisateurs métier sont souvent contraints de dépendre des équipes techniques pour accéder aux données ou de prendre des décisions sans disposer d'une vision complète des faits, ce qui ralentit in fine l'agilité et freine l'innovation.

Grâce à cette collaboration, les clients communs bénéficient de  ; :

  • Accès immédiat aux insights Snowflake : Propulsé par les capacités text-to-SQL de pointe de Cortex Analyst, chaque employé peut désormais interroger directement dans Glean les données structurées Snowflake en langage naturel — aucune expertise SQL n'est requise.
  • Un contexte complet issu de toutes les données de l'entreprise : Glean combine des insights structurés provenant de Snowflake avec du contenu non structuré issu de plateformes comme Gmail, Google Drive, Jira et Slack, fournissant des réponses complètes à travers tous les systèmes connectés.
  • Une prise de décision plus rapide et plus intelligente : En réduisant le délai d'obtention d'insights de plusieurs jours à quelques minutes, Glean et Snowflake permettent aux équipes commerciales, marketing, support et ingénierie d'avancer plus vite et d'obtenir de meilleurs résultats business.
  • Des insights automatisés dans les processus métier : Les agents Glean peuvent également interroger les données structurées de Snowflake à chaque étape agentique, ce qui permet de créer des workflows d'analyse complexes.

L'intégration de Glean avec Cortex Analyst permet également aux utilisateurs de libérer le savoir de l'entreprise, en fournissant une plateforme d'agents ouverte, et permet aux organisations d'exploiter les données structurées aussi facilement que les informations non structurées dans Glean.

« Nous pensons que chaque employé devrait pouvoir poser une question et obtenir une réponse — sans compétences techniques requises, sans temps perdu à attendre — quel que soit l'endroit où se trouvent ces données », a déclaré Tamar Yehoshua, President Product & ; Technology, Glean. « Avec notre prise en charge de Snowflake Cortex Analyst, nous travaillons avec Snowflake pour réduire l'écart entre les données et les décisions, afin de permettre aux organisations de travailler plus intelligemment, plus rapidement et avec un contexte complet. »

« Chez Snowflake, nous pensons que l'IA doit être simple, efficace et digne de confiance », a déclaré Baris Gultekin, Head of AI, Snowflake. « En nous associant à Glean, nous permettons à nos clients communs d'exploiter encore plus facilement la puissance de leurs données structurées, tout en offrant davantage de choix et de flexibilité sur la manière et l'endroit où ils utilisent Cortex Analyst pour dégager des insights business. »

À propos de Glean
Glean est la plateforme de Work AI qui connecte et comprend toutes vos données d'entreprise, afin de générer des réponses fiables et d'automatiser le travail à partir des connaissances de l'entreprise. Grâce à la puissante technologie de recherche et de RAG de Glean pour récupérer les informations les plus pertinentes et les plus à jour, l'assistant IA de Glean génère des réponses hautement personnalisées à partir du graphe de connaissances d'entreprise unique de votre société. Toutes les réponses sont sécurisées, privées, sensibles aux autorisations et entièrement traçables jusqu'aux documents source de votre entreprise. Glean permet également aux utilisateurs de créer rapidement et en toute sécurité des prompts multi-étapes ainsi que des applications d'IA générative, des agents et des assistants personnalisés qui automatisent les workflows du quotidien. Avec plus de 100 connecteurs, des options LLM et sans nécessiter de services professionnels coûteux, d'entraînement des données ou de fine-tuning manuel, Glean propose une mise en œuvre clé en main d'un écosystème d'IA complexe sur une plateforme centralisée. Fondée par Arvind Jain (Google Distinguished Engineer, cofondateur de Rubrik), T.R. Vishwanath (Microsoft, Meta), Piyush Prahladka (Google, Uber) et Tony Gentilcore (Google), Glean a levé des fonds auprès d'Altimeter, Coatue, Craft Ventures, DST Global, General Catalyst, ICONIQ Growth, IVP, Kleiner Perkins, Lightspeed Venture Partners, Sapphire Ventures, Sequoia Capital, SoftBank Vision Fund 2 et d'autres investisseurs de premier plan.

Reconnaissance analyste
Gartner Cool Vendors for Digital Workplace Applications, 2024

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Sierra Dowling
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