Cube

Qu'est-ce que Cube ?

Cube est une plateforme d'analytique agentique construite sur une couche sémantique universelle qui centralise la logique métier et les définitions de données dans l'ensemble de l'écosystème de données d'une organisation. Elle permet aux équipes de modéliser leurs données une fois dans un format déclaratif et de les livrer de manière cohérente à tout outil d'analyse, tableau de bord ou application via diverses API. La plateforme met l'accent sur quatre piliers fondamentaux : la modélisation des données, le contrôle d'accès, la mise en cache et la pré-agrégation, et l'intégration API. En consolidant les définitions de métriques en une source unique de vérité, Cube élimine le besoin d'écrire des requêtes dupliquées dans différents outils et assure une interprétation cohérente des données à l'échelle de l'organisation. La plateforme s'intègre parfaitement avec les entrepôts de données cloud, prend en charge le traitement de données temps réel et par lots, et inclut une API AI pour les requêtes en langage naturel avec les LLM.

Fonctionnalités clés

• Couche Sémantique Universelle

  Couche de modélisation de données centralisée qui définit les métriques et la logique métier une seule fois au format YAML déclaratif, garantissant une interprétation cohérente dans tous les outils d'analyse et applications en aval.

• Mise en Cache Avancée et Pré-Agrégation

  Système de mise en cache en mémoire et capacités de pré-agrégation automatisées qui accélèrent les performances des requêtes, réduisent la charge de la base de données jusqu'à 50% et diminuent considérablement les coûts de calcul.

• Intégration Multi-API

  Suite d'API complète incluant REST, GraphQL, SQL, Orchestration et AI API qui permettent une livraison transparente des données vers les outils BI, l'analytique embarquée, les LLM et les applications personnalisées.

• Contrôle d'Accès Granulaire

  Contrôles de sécurité des données au niveau des lignes et des colonnes qui garantissent que les utilisateurs n'accèdent qu'aux données autorisées tout en maintenant une gouvernance centralisée et la conformité.

• Flux de Travail Convivial pour les Développeurs

  Meilleures pratiques d'ingénierie logicielle incluant le versioning Git, les pipelines CI/CD, les environnements de développement isolés, les processus de révision de code et les tests automatisés pour les modèles de données.

• Analytique Temps Réel et Historique

  Interface de requête unifiée qui fusionne de manière transparente les sources de données en streaming et par lots, permettant l'analyse des données temps réel et historiques dans une seule requête.

Cas d'utilisation

• Analytique Embarquée : Les entreprises SaaS peuvent créer des tableaux de bord et des fonctionnalités de reporting orientés client avec des métriques cohérentes, des performances de requête rapides et un accès sécurisé aux données multi-locataires.
• Standardisation BI d'Entreprise : Les grandes organisations peuvent éliminer les divergences de métriques entre les départements en établissant une source unique de vérité pour les définitions métier utilisées par tous les outils BI.
• Applications AI Agentiques : Les équipes de développement peuvent intégrer les LLM avec des données structurées via l'API AI de Cube, permettant des requêtes en langage naturel qui retournent des résultats précis et conformes à la gouvernance.
• Efficacité de l'Ingénierie des Données : Les équipes de données peuvent réduire l'écriture répétitive de SQL et la charge de maintenance en définissant les métriques une fois et en les réutilisant dans des centaines de tableaux de bord et rapports.
• Optimisation des Entrepôts de Données Cloud : Les organisations peuvent réduire drastiquement les coûts de calcul cloud en exploitant les pré-agrégations pour minimiser les requêtes coûteuses d'entrepôt tout en maintenant des temps de réponse inférieurs à la seconde.

FAQ