Basedash

Le cœur de Basedash est une interface de BI en langage naturel qui transforme une question écrite en graphique. Vous décrivez ce que vous voulez voir, et la plateforme choisit le type de graphique et le format, écrit le SQL et l'affiche à côté du résultat. Les questions de suivi ajustent le même graphique, ce qui garde une piste d'analyse vivante sans refaire une requête à chaque fois.

Les tableaux de bord rassemblent des graphiques dans une vue partagée que votre équipe ouvre et parcourt. Les analyses vont plus loin : des agents surveillent vos métriques en continu, signalent ce qui a bougé et expliquent pourquoi dans une courte synthèse. Vous programmez des rapports récurrents, ou en déclenchez un à l'instant où vos données changent, si bien que vous suivez l'activité presque comme vous suivez la production.

Basedash vous laisse définir métriques, segments et logique métier une seule fois sous forme de modèles réutilisables, si bien que « client actif » veut dire la même chose dans chaque graphique et chaque chat. Vous récupérez vos projets dbt existants au lieu de les refaire, et ajoutez du contexte d'équipe que l'IA retient d'une conversation à l'autre. Une seule définition de métrique alimente alors tableaux de bord, chat et vues embarquées.

Connectez une source et Basedash provisionne un entrepôt géré en DuckDB qui garde chaque table synchronisée et prête à être interrogée par les agents, avec un stockage qui évolue et une restauration à un instant donné. Il récupère Salesforce, HubSpot, Stripe, Shopify et des centaines d'autres sources sans que vous montiez un pipeline, et se connecte à Snowflake, BigQuery ou Databricks si vous en avez déjà un.

Vous intégrez tableaux de bord et chat IA dans votre propre produit avec des composants React typés et des helpers JWT côté serveur. Vous appliquez votre marque sur la vue et limitez chaque client à ses propres lignes via l'authentification unique JWT, ce qui donne aux utilisateurs finaux une analyse en libre-service sans retirer les ingénieurs de la feuille de route. Les rapports deviennent ainsi une fonctionnalité du produit plutôt qu'un outil interne.

Basedash expose un serveur MCP pour connecter Claude, ChatGPT ou Cursor et poser vos questions depuis les outils où vous travaillez déjà, et il fournit une application Slack qui répond et publie des automatisations dans un canal. Une API REST couvre l'accès programmatique pour vos propres applications. Les trois chemins tournent sur les mêmes modèles et permissions, si bien que les réponses restent gouvernées où qu'elles soient demandées.

Chaque question s'exécute sous vos permissions, atterrit dans un journal d'audit et montre les données derrière sa réponse, ce qui comble le vide laissé quand le personnel interroge ses propres outils d'IA. La plateforme ajoute une approbation pour les requêtes d'écriture lancées par l'IA, l'authentification unique SAML et OIDC, le provisionnement SCIM et la sécurité au niveau des lignes. Elle est certifiée SOC 2 Type II, propose l'auto-hébergement dans votre propre VPC et n'entraîne jamais de modèles sur les données clients.