Pour un chiffre, il faut demander à quelqu'un. Puis attendre.
Une seule file d'attente
Toutes les questions passent par la même personne, ou le même prestataire.
Des dashboards que personne n'ouvre
Construits il y a deux ans, plus personne ne sait les lire ni les modifier.
Le chiffre arrive après la décision
Quand la réponse arrive, la réunion a eu lieu.
Avec MatR, la question ne passe plus par un ticket.
Posez votre question en français. MatR répond avec un graphique, et vous pouvez toujours voir les données derrière et la façon dont le chiffre est calculé.
Exemple : « Quels clients ont baissé leurs commandes de plus de 20 % ce trimestre ? » La liste arrive, avec le graphique, les données derrière et la façon dont le chiffre est calculé.
Des tableaux de bord que vos équipes construisent elles-mêmes.
Épinglez une réponse, décrivez ce que vous voulez voir : le tableau de bord se construit en langage naturel.
Indicateurs et prédictions au même endroit.
■ Une courbe de chiffre d'affaires à côté d'un score de churn.
■ Partagé en un clic avec votre comité de direction.
■ Mis à jour avec vos données, sans que personne n'y touche.
Dans MatR, dans Slack, dans Teams : les réponses s'appuient sur les mêmes données et les mêmes définitions, où que vous soyez.
La plupart des outils cassent dès que les données sortent de leur source : les métriques sont redéfinies, et deux équipes finissent par ne plus s'accorder sur ce que veut dire le churn.
Avec MatR, chaque indicateur a une seule définition, dans un tableau de bord, dans Slack, par API ou quand vous posez la question à l'IA.
Vos équipes arrêtent de débattre du bon chiffre et commencent à décider.
Savoir ce qui va se passer ? Découvrez Predict.
Une autre approche.
La plupart des outils de BI sont pensés pour les équipes data qui construisent des dashboards. MatR est pensé pour les équipes métier qui les utilisent.
MatR
BI traditionnelle (Metabase, Power BI...)
Mise en place
Quelques heures
Des semaines à des mois
Qui construit les dashboards
Les équipes métier, en langage naturel
L'équipe data uniquement
Requêtes en langage naturel
Fonction centrale, du langage naturel au SQL
Non, ou basique
Couche sémantique
Générée automatiquement
Configuration manuelle (LookML, dbt)
Prédictions
Natives, dans le même tableau de bord
Outil séparé, projet séparé
Fraîcheur des données
Connexion en direct à vos sources
Rafraîchissement planifié
Les questions qu'on nous pose le plus.
Chaque mois que vous consacrez à développer des solutions en interne est un mois que vos concurrents passent à déployer des prédictions.
Faut-il une équipe data pour utiliser MatR ?
Non. MatR fait ce travail. Vos équipes métier posent leurs questions en langage naturel ou travaillent comme dans Excel.
Faut-il un data warehouse ?
Non. MatR se connecte directement à vos outils et à vos bases, warehouse ou pas.
Mes données sont en désordre, c'est un problème ?
Non, c'est notre point de départ. MatR nettoie et structure vos données avant toute analyse, et continue de le faire à chaque mise à jour.
Où restent mes données ?
Là où vous le décidez. MatR peut se déployer on premise ou dans un environnement sécurisé.
Combien de temps pour démarrer ?
Le démarrage dure 2 à 4 semaines après le cadrage.
Quelle différence avec Power BI ou Excel ?
Power BI affiche des données déjà préparées. MatR les connecte, les structure, les analyse, les prédit et automatise les reportings. Prepare garde le confort d'Excel, sur des données toujours à jour.
Quelle différence avec un cabinet de conseil data ?
Un cabinet livre un projet. MatR reste en place et continue de travailler après le démarrage.
Pour toute autre question, n'hésitez pas à nous contacter.