Trois raisons de choisir MatR.
Créé en minutes, dès le départ
Une analyse, un tableau de bord ou une prévision se crée en posant la question. Pas besoin d'attendre qu'un warehouse soit alimenté et qu'un modèle soit construit.
Les métiers s'en servent seuls
DG, DAF, marketing ou opérations posent leurs questions en français ou travaillent comme dans Excel, sur toutes leurs données.
La préparation et la sémantique, faites pour vous
Chez ThoughtSpot, l'équipe data prépare et modélise. MatR connecte vos outils, nettoie, réconcilie et définit chaque indicateur à votre place. C'est ce qui rend cette vitesse possible.
Ce qu'il fait bien. Et ses limites.
ThoughtSpot est une plateforme d'analytics par recherche et par IA, avec son agent Spotter. Les utilisateurs posent leurs questions en langage naturel sur des modèles de données que l'équipe data construit, en général au-dessus d'un warehouse cloud.
Ce que ThoughtSpot fait très bien : la recherche en langage naturel à grande échelle, sur de gros volumes, avec une expérience très fluide. Pour une grande entreprise avec un warehouse bien modélisé, c'est une référence.
Ses limites pour une PME ou une ETI sans équipe data : la qualité des réponses dépend des modèles construits en amont. Il faut un warehouse cloud alimenté et une équipe pour le tenir. Sans eux, il n'y a rien à rechercher.
MatR
ThoughtSpot
Créer un tableau de bord ou une analyse
En posant la question, en quelques minutes
Recherche rapide, une fois le modèle construit
Prise en main par les métiers
Immédiate : questions en français, Excel
Bonne, sur les modèles existants
Connexion aux sources
Vos outils métier, avec ou sans warehouse
Warehouses cloud
Nettoyage et réconciliation
Fait par MatR, en continu
En amont, dans le warehouse
Couche sémantique
Construite et maintenue par MatR
Modèles à construire par l'équipe data
Travail comme dans Excel
Oui, branché en direct (Prepare)
Non natif
Prédiction
Intégrée, en langage naturel
Analyses automatiques, pas de modèle en production
Reportings et actions automatiques
Oui
Alertes sur indicateurs
Le bon outil dépend de votre équipe.
ThoughtSpot
Vous avez un warehouse cloud bien modélisé, une équipe data, et de gros volumes à ouvrir à beaucoup d'utilisateurs.
MatR
Vous n'avez ni warehouse prêt ni équipe data, et vous voulez que vos équipes créent elles-mêmes leurs analyses en quelques minutes, jusqu'à la prévision et l'action.
Les questions qu'on nous pose.
Spotter fait déjà du langage naturel, quelle différence ?
Spotter répond sur les modèles que votre équipe a construits. MatR construit ces modèles pour vous, à partir de vos outils métier.
Faut-il un warehouse ?
Pour ThoughtSpot, oui. Pour MatR, non.