Trois raisons de choisir MatR.
Créé en minutes, sans projet cloud
Une analyse, un tableau de bord ou une prévision se crée en posant la question. Pas de migration vers BigQuery d'abord.
Les métiers s'en servent seuls
DG, DAF, marketing ou opérations, en français ou comme dans Excel. Pas de console Google Cloud, pas de SQL.
La préparation et la sémantique, faites pour vous
Chez Google, l'équipe data alimente BigQuery et modélise. MatR le fait à votre place, en continu.
Ce qu'il fait bien. Et ses limites.
BigQuery est le warehouse de Google Cloud. Gemini y ajoute l'assistance IA : génération de SQL, exploration en langage naturel, analyse conversationnelle. BigQuery ML permet de construire des modèles prédictifs en SQL.
Ce que BigQuery et Gemini font très bien : un warehouse très puissant, et une IA qui fait gagner beaucoup de temps aux équipes data.
Leurs limites pour une PME ou une ETI sans équipe data : il faut alimenter BigQuery, construire les pipelines et le modèle, puis outiller le métier. Gemini accélère l'équipe data, il ne la remplace pas.
MatR
BigQuery et Gemini
Créer une analyse ou un tableau de bord
En posant la question, en quelques minutes
Une fois BigQuery alimenté et modélisé
Prise en main par les métiers
Immédiate : questions en français, Excel
Surtout pour les profils techniques
Connexion aux sources
Vos outils métier, avec ou sans warehouse
Données chargées dans BigQuery
Nettoyage et réconciliation
Fait par MatR, en continu
Pipelines à construire
Couche sémantique
Construite et maintenue par MatR
À construire (Looker, vues)
Prédiction
Intégrée, en langage naturel
BigQuery ML, en SQL
Actions dans vos outils
Oui
À construire
Pensé pour
Les PME et ETI sans équipe data
Les entreprises sur Google Cloud avec une équipe data
Le bon outil dépend de votre équipe.
BigQuery et Gemini
Vous êtes sur Google Cloud avec une équipe data.
MatR
Vous voulez des résultats sans projet cloud ni équipe data.
Les questions qu'on nous pose.
Faut-il BigQuery pour utiliser MatR ?
Non. Et si vous l'avez, MatR s'y connecte.
Et Looker ?
Voir notre page MatR vs Looker.