Plateforme d'analyse de données : Analyses SQL pour toutes les bases de données

Voir tout ce que les Query Streams peuvent faire au-delà de ce guide Commencer gratuitement

Soutien

+Plus d'informations

Données en direct

Remplacer les exportations par du SQL à la demande

Excel Feuilles

BI & AI Analytics

Demandez à Nova, obtenez SQL + des graphiques

Rencontre avec Nova

API REST de base de données

Une clé par partenaire. Aucun identifiant partagé.

Créer une API

+Plus d'informations

Automatisation

Synchronisation programmée sur plus de 6 plateformes

Explorer

+Plus d'informations

API à SQL

Interroger les API avec SQL, sans code

Explorer

+Plus d'informations

Base de données IA MCP

Claude, Cursor, ChatGPT et Grok interagissent avec vos données.

Connecter l'IA

Query Streams est une plateforme d'analyse de données sécurisée, basée sur SQL, qui connecte n'importe quelle base de données aux outils que votre équipe utilise déjà. Installez un agent léger sur votre réseau, créez ou générez des requêtes via un portail web avec l'assistance de l'IA, et transmettez les résultats en direct directement à Microsoft Excel et Google Sheets — sans modification du VPN, sans exportation de données, sans licences BI. Pour en savoir plus, rendez-vous sur QueryStreams.com. et Inscrivez-vous gratuitement pour commencer à construire votre pile analytique.

Qu'est-ce qui caractérise une plateforme d'analyse de données ?

Une plateforme d'analyse de données fait le lien entre vos bases de données brutes et les personnes qui ont besoin d'obtenir des réponses. Elle gère au minimum la connectivité (extraction sécurisée des données des bases de données), les requêtes (écriture ou génération de requêtes SQL), l'analyse (interprétation des données) et la diffusion (mise à disposition des résultats là où les utilisateurs travaillent). La plupart des plateformes maîtrisent une ou deux de ces fonctions et délèguent le reste à d'autres outils, à d'autres fournisseurs ou à votre équipe d'ingénierie.

Le marché des plateformes analytiques a connu une croissance rapide. Selon GartnerLe marché mondial de l'analyse de données et de la veille stratégique dépasse les 28 milliards de dollars par an, pourtant l'adoption par les utilisateurs non techniques reste inférieure à 35 %. Ce fossé ne tient pas à la demande, mais à l'accessibilité. La plupart des plateformes partent encore du principe que leurs utilisateurs savent coder, modéliser des données ou naviguer dans des interfaces complexes. Les organisations qui parviennent à combler cet écart sont celles qui considèrent l'analyse de données comme un problème de processus, et non comme un problème technologique.

Ce que les plateformes d'analyse traditionnelles ignorent

Les plateformes d'analyse ne manquent pas. Tableau, Power BI, Looker, Metabase, Apache Superset et des dizaines d'autres se disputent les mêmes besoins. Ce sont des outils puissants. Cependant, leurs hypothèses communes limitent le nombre de personnes au sein d'une organisation qui peuvent réellement les utiliser, ainsi que la rapidité avec laquelle on peut obtenir des réponses à ses questions.

Ils construisent des jardins clos autour de vos données. Les résultats sont stockés dans des tableaux de bord propriétaires qui nécessitent une licence pour être consultés, filtrés ou exportés. Lorsqu'un utilisateur a besoin des données dans un tableur (ce qui est presque toujours le cas), il faut exporter un fichier CSV et l'envoyer par courriel. Les données sont donc obsolètes avant même d'arriver à destination.

Ils exigent une modélisation des données avant que quiconque puisse poser une question. Avant même l'apparition du moindre graphique, il faut définir les relations, élaborer des mesures, créer des champs calculés et publier un modèle sémantique. Cet investissement initial important implique que toute nouvelle question ne relevant pas du modèle nécessitera un nouveau cycle de développement.

Ils facturent par siège. Tableau Creator coûte 75 $ par utilisateur et par mois. Power BI Pro est à 10 $ par utilisateur et par mois, mais la version Premium par utilisateur passe à plus de 20 $. Pour une équipe financière de 50 personnes ayant besoin d'accéder à des rapports trimestriels, le coût annuel des licences BI peut dépasser 45 000 $, sans compter la mise en œuvre, la formation et le temps consacré à l'ingénierie des données.

Ils supposent que les données sont hébergées dans le cloud. De nombreuses plateformes d'analyse modernes fonctionnent de manière optimale (voire exclusive) avec des entrepôts de données cloud tels que Snowflake, BigQuery ou Redshift. Les organisations disposant de bases de données Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL ou MariaDB sur site sont confrontées à des problèmes d'intégration, de latence, ou à la nécessité de migrer leurs données vers le cloud pour générer des rapports.

L'approche par flux de requêtes : SQL à tous les niveaux

Query Streams adopte une approche différente sur le marché des plateformes analytiques. Au lieu de remplacer SQL par une abstraction propriétaire, la plateforme entière est construite autour de ce langage. SQL est le langage de requête. Les feuilles de calcul constituent la couche de présentation. L'IA génère le code SQL à la demande. Et un agent sécurisé gère la connectivité à la base de données sans exposer votre réseau. Pour une présentation détaillée du portail web, consultez notre documentation. guide du tableau de bord de la base de données.

Le flux de bout en bout ressemble à ceci :

Couche 1 : L'agent — Connectivité sécurisée à la base de données

L'agent Query Streams est un service léger qui s'exécute sur votre infrastructure (Windows, Linux ou macOS). Il établit des connexions sortantes uniquement vers le cloud Query Streams, ce qui signifie qu'aucun port entrant n'est ouvert, aucune modification du pare-feu n'est requise et aucune configuration VPN n'est nécessaire. Les identifiants de la base de données restent sur votre machine et ne sont jamais transmis. télécharger l'Agent et connectez votre première source de données en moins de cinq minutes.

Déployez plusieurs agents sur votre infrastructure en fonction de votre niveau d'abonnement. Installez-en un dans vos locaux pour votre serveur SQL Server local, un autre sur une instance AWS EC2 pour votre cluster PostgreSQL et un troisième sur une machine virtuelle Google Cloud pour BigQuery. Chaque agent se met à jour automatiquement et présente ses sources de données sous forme de liste déroulante unique dans l'éditeur de requêtes. Les utilisateurs peuvent ainsi sélectionner les sources disponibles sans avoir à savoir quel agent ou emplacement réseau héberge chaque base de données. Pour des performances optimales, déployez les agents sur le même réseau ou dans la même région que leurs bases de données.

L'agent prend en charge plus de 10 connecteurs de base de données : Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake, BigQuery et DuckDB. Il inclut également plus de 6 autres connecteurs. Connecteurs API Bridge — Stripe, HubSpot, Shopify, Google Analytics, Google Search Console et iTick — qui mettent en cache les données API localement dans DuckDB afin que vous puissiez interroger les plateformes SaaS à l'aide du SQL standard.

Couche 2 : Le portail — Création et gestion des requêtes

Le portail Query Streams sur mon.querystreams.com C'est ici que les requêtes sont écrites, testées, enregistrées et partagées. L'éditeur de requêtes web comprend un éditeur SQL avec coloration syntaxique, un explorateur de schémas affichant les tables et les colonnes de vos bases de données connectées, et un volet de résultats présentant les données sous forme de tableau.

L'intelligence schématique s'intègre au générateur de requêtes. Elle analyse les métadonnées de votre base de données (noms de tables, noms de colonnes, types de données, relations et cardinalité) et fournit ce contexte à la fois pour l'interface de requête manuelle et pour la couche d'IA. Lorsque vous commencez à saisir un nom de table, l'éditeur propose une saisie semi-automatique à partir de votre schéma. Lorsque Nova AI génère une requête, elle utilise ces mêmes métadonnées pour écrire du code SQL faisant référence aux tables et colonnes réelles.

Filtres interactifs sont une fonctionnalité essentielle. Les flux de requêtes peuvent détecter les valeurs filtrables dans votre SQL, qu'il s'agisse de variables explicites (par exemple, @region) et des valeurs statiques qui peuvent être paramétrées (par exemple, OÙ statut = 'actif'Activez les filtres depuis l'onglet Propriétés de la requête ; ainsi, toute personne avec qui vous partagez la requête pourra ajuster ces paramètres indépendamment d'Excel ou de Google Sheets, sans jamais voir ni modifier le code SQL.

Partage de requêtes Cette fonctionnalité vous permet de partager en toute sécurité la possibilité d'exécuter une requête spécifique, et pas seulement d'en obtenir les résultats. Les utilisateurs qui partagent la requête la choisissent dans leur liste personnelle, ajustent les filtres et obtiennent des données en temps réel à partir de leur propre feuille de calcul, à tout moment et n'importe où. L'auteur de la requête initiale n'a pas besoin d'intervenir.

Couche 3 : Nova AI — Analyse conversationnelle

Nova AI est intégré Moteur d'analyse BI et IAIl transforme les questions en langage courant en requêtes SQL validées et adaptées au dialecte, exécute ces requêtes sur des données réelles et présente les résultats à l'aide de graphiques générés automatiquement et d'une analyse en langage naturel. Pour une description plus détaillée de l'expérience conversationnelle, consultez notre Guide de la BI conversationnelle.

Ce qui distingue Nova des outils SQL génériques d'IA, c'est sa capacité à appréhender le schéma. Avant même de générer la moindre ligne de SQL, Nova charge les métadonnées de vos tables grâce à Schema Intelligence. Il connaît ainsi les noms de colonnes, les types de données et les relations entre elles. Lors de la génération du SQL, il utilise un moteur de dialectes dédié, compatible avec 9 dialectes de production : T-SQL pour SQL Server, PL/pgSQL pour PostgreSQL, la syntaxe MySQL pour MySQL, etc. Chaque requête est soumise à un processus de validation multicouche : vérification de la syntaxe, des noms de tables et de colonnes (avec correction approximative), et contrôles structurels. Le résultat ? Un code SQL exécutable du premier coup.

Nova prend en charge six types de graphiques (histogrammes, courbes, secteurs, nuages de points, aires et barres horizontales) et sélectionne automatiquement la visualisation la plus appropriée en fonction des résultats de la requête. Les graphiques sont générés simultanément aux données et à l'analyse conversationnelle, vous offrant ainsi une vue d'ensemble complète en une seule réponse. Des questions complémentaires permettent d'affiner l'analyse sans avoir à tout recommencer. Demandez par exemple « ventiler par région » ou « afficher uniquement les six derniers mois », et Nova ajuste la requête, la réexécute et met à jour le graphique.

Niveau 4 : Diffusion — Excel, Google Sheets et au-delà

C’est au niveau final que la plupart des plateformes analytiques échouent : intégrer les résultats aux outils de travail réels des utilisateurs. Query Streams fournit des données en temps réel à Microsoft Excel et Google Sheets via des modules complémentaires natifs.

Les modules complémentaires prennent en charge l'exécution parallèle des requêtes. Lancez simultanément cinq requêtes enregistrées dans cinq onglets de feuilles de calcul différents : l'Agent les traite en parallèle, quelle que soit la taille des résultats. Chaque requête s'exécute à la demande : pas d'actualisations planifiées, pas d'exportations obsolètes. L'utilisateur sélectionne une requête dans sa liste, ajuste les filtres disponibles et obtient les résultats en temps réel dans sa feuille de calcul. L'auteur de la requête n'a pas besoin d'intervenir.

Au-delà des feuilles de calcul, Query Streams inclut automatisation et intégration Ce module synchronise les résultats de requêtes avec Airtable, Smartsheet, Baserow et SeaTable de manière planifiée. Transformez n'importe quelle requête, qu'elle soit manuelle ou générée par IA, en un flux de données récurrent sans écrire une seule ligne de code.

Aperçu des capacités de la plateforme

Chaque couche de la plateforme comprend des fonctionnalités spécifiques conçues pour réduire l'écart entre une question et sa réponse.

À qui s'adresse ce document ?

Query Streams est parfaitement adapté à certains cas d'utilisation. Il ne prétend pas remplacer toutes les plateformes d'analyse du marché ; il est conçu pour les organisations et les particuliers qui souhaitent une analyse basée sur SQL avec une distribution des résultats sous forme de feuilles de calcul.

Qui devrait chercher ailleurs

Un positionnement honnête est plus important que les arguments marketing. Query Streams ne répond pas à tous les besoins analytiques, et savoir quand se tourner vers d'autres solutions permet à tous de gagner du temps.

Bases de données et connecteurs pris en charge

Query Streams se connecte aux bases de données relationnelles, aux moteurs analytiques et aux API SaaS via une architecture d'agents unifiée. Nova AI génère du SQL adapté au dialecte pour chaque élément, et les modules complémentaires Excel/Sheets fournissent des résultats quelle que soit la source.

D'autres intégrations de bases de données seront bientôt disponibles. Les connecteurs API Bridge sont en constante expansion : chaque connecteur synchronise les données localement avec DuckDB, permettant ainsi à Nova de les interroger avec la syntaxe SQL de DuckDB, tandis que votre équipe visualise les données et les résultats des bases de données traditionnelles dans la même interface.

Architecture de sécurité

La sécurité n'est pas une fonctionnalité supplémentaire ; elle constitue le fondement de l'architecture de la plateforme. Le modèle Agent a été conçu spécifiquement pour les organisations qui ne peuvent (ou ne doivent pas) exposer les ports de leurs bases de données sur Internet.

Comparaison

Chaque plateforme d'analyse présente des compromis. Le tableau ci-dessous compare Query Streams aux alternatives courantes selon les critères les plus importants pour les équipes évaluant les options.

Questions fréquemment posées

Commencer

Guides associés : Tableau de bord de base de données | BI conversationnelle | Bases de données dans Microsoft Excel | Bases de données dans Google Sheets | Analyse des données BI et IA | Automatisation et intégration | API à SQL | Télécharger l'agent

Catégorie : Articles

Mots-clés : plateforme d'analyse de données, analyse SQL, analyse de bases de données, analyse Excel, analyse Google Sheets, Nova AI, générateur de requêtes, visualisation de données, API vers SQL, reporting de bases de données, analyse de feuilles de calcul

Méta-description : Plateforme d’analyse de données basée sur SQL avec IA, plus de 10 bases de données et livraison en direct vers Excel/Sheets.