Cube

C'est la fondation sur laquelle tout le reste tourne. Pourquoi est-ce important ? Parce que vous définissez métriques, dimensions et jointures dans le code, en YAML ou JavaScript, et Cube compile cela en requêtes pour votre entrepôt. Le bénéfice se voit avec le temps. Changez une définition une fois, et chaque rapport, tableau de bord et surface embarquée se met à jour avec elle. Quiconque a traqué une métrique obsolète dans cinq feuilles de calcul différentes sentira la différence.

Analytics Chat laisse les gens poser des questions en langage courant et recevoir des réponses construites contre le modèle sémantique plutôt que contre les tables brutes. Comme les requêtes se résolvent via vos définitions gouvernées, la même question renvoie la même réponse peu importe qui la pose. Cette cohérence est tout l'intérêt. Un agent IA qui devine un schéma, c'est comme ça qu'on obtient des chiffres faux avec assurance.

Les workbooks combinent SQL, un éditeur visuel et un assistant IA dans une seule surface. Le Workbook Agent rédige des requêtes et les fait évoluer avec vous, toujours contre le modèle gouverné. Écrivez du SQL à la main. Ou utilisez la vue par glisser-déposer. Ici, vous n'avez pas à choisir.

Le Dashboard Agent construit des tableaux de bord par la conversation. Vous décrivez ce que vous voulez voir et il assemble les graphiques. Les pré-agrégations et la mise en cache gardent les résultats rapides, avec des performances sous la seconde sur les chiffres que les équipes consultent le plus souvent. La vitesse compte. Les graphiques se résolvent toujours via vos définitions, donc la rapidité ne se paie pas d'un manque de cohérence.

Les surfaces embarquées de Cube, y compris les iframes et l'API Analytics Chat, vous laissent placer de l'analytique dans votre propre produit sans reconstruire une pile BI. C'est multi-tenant par construction, donc la gouvernance descend de votre modèle jusqu'aux permissions de chaque client. Votre image de marque suit, ce qui compte quand l'analytique fait partie de ce que vous vendez.

La vitesse de requête fait souvent la différence entre un tableau de bord que les gens utilisent et un qu'ils abandonnent. Cube précalcule des agrégats et les met en cache dans Cube Store, une couche de cache conçue pour ça, si bien que les requêtes répétées ne frappent pas l'entrepôt à chaque fois. Les tableaux de bord lents sont une vraie taxe sur l'adoption.

Rôles personnalisés, authentification unique et journalisation d'audit sont disponibles sur les offres supérieures. C'est ce qui rend Cube crédible pour les équipes réglementées : le même modèle qui définit une métrique peut aussi définir qui a le droit de la voir. La gouvernance circule de bout en bout, du modèle jusqu'à la personne qui regarde un graphique.

Cube expose son modèle via REST, GraphQL et SQL, et prend en charge MCP pour que les agents interrogent directement des données gouvernées. Un agent sur mesure lit votre contexte métier au lieu d'halluciner des noms de tables. C'est le pont entre la pile analytique et la couche agentique que la plupart des équipes cherchent encore à comprendre.