NBI.AI

Le cœur de NBI.AI est une interface en langage naturel. Interroger ses données revient à taper la question comme vous la diriez à voix haute, l'outil comprend ce que vous demandez, l'exécute sur vos données et répond par écrit. Aucune syntaxe de requête à apprendre, et pas besoin de connaître d'abord la structure de vos tables. Voilà pourquoi il est à la portée de gens dont le métier n'est pas la donnée.

NBI.AI fonctionne avec deux portes d'entrée. Soit vous connectez une source que vous utilisez déjà, soit vous importez un tableur que vous avez sous la main. La seconde compte parce que beaucoup d'entreprises vivent encore dans des tableurs, et l'outil les y rejoint plutôt que d'exiger d'abord un entrepôt de données complet. Pour une analyse de tableurs rapide, un fichier sur le bureau suffit pour démarrer, puis vous ajoutez des sources à mesure que vos questions grandissent.

Quand NBI.AI répond, il commence par une ou deux phrases en texte simple, puis joint la visualisation qui les appuie. Vous repartez avec une conclusion lisible et, avec elle, le graphique ou les chiffres qui la sous-tendent, donc vous pouvez vous fier au chiffre et le transmettre. Cela se lit davantage comme une note d'analyste que comme un tableau brut de résultats.

Ce qui compte dans la réponse, c'est l'étape suivante. NBI.AI construit ses réponses autour de ce que suggèrent les données, si bien que vous repartez en sachant ce qui a changé et, en gros, pourquoi cela compte. Pour une équipe pressée, c'est la différence entre un chiffre et une décision. Il vise à épargner le détour par un spécialiste des données pour les questions courantes.

NBI.AI cible le manque fréquent où l'entreprise a des données mais personne pour les lire. En laissant quiconque interroger vos données directement, il diffuse l'accès aux conclusions dans le marketing, les ventes et les opérations. Vu comme un outil d'insights de données et non comme une plateforme d'analyse complète, il reste volontairement sur un terrain étroit. La contrepartie : il récompense des données propres et bien rangées, donc un peu de préparation paie ensuite.