Intelligence sémantique

Une couche sémantique construite par l'IA pour vos bases de données.

Votre base de données stocke des noms. L'intelligence sémantique leur donne du sens : la fonction de chaque table et colonne, les valeurs possibles d'une colonne d'état et les jointures non déclarées. L'agent réseau lit votre schéma et vos valeurs réelles, et Nova, l'IA de Query Streams conçue pour les bases de données, génère la couche d'abstraction pour vous. Ainsi, Nova, Claude et ChatGPT interrogent votre base de données telle qu'elle est réellement.

Obtenez le forfait gratuit Tarification par équipe

Inclus dans les forfaits Business et Enterprise · Crédits Nova chaque mois, puis paiement à l'utilisation

Intelligence sémantique connecteur erp-prod · base de données ventes couverture 92%

Capturé

L'agent réseau lit les tables, les vues, les colonnes, les clés et les index selon une planification que vous définissez et à la demande. C'est tout ce que la base de données peut vous dire sur elle-même.

Agent réseau, sur votre réseau

ord_hdr · 2,4 millions de lignes

oh nonint cnoint stat_cdchar(1) ord_dtdate et heure montant_totaldécimal(12,2) rep_idint

client_mstr · 38 000 lignes

cnoint cust_nmvarchar(60) terreurchar(3) cr_limdécimal(12,2) agir_flchar(1)

0 clés étrangères déclarées0 commentaires de la chroniqueAucune liste de codes d'état valides

Compris

Nova décrit chaque table et colonne, indique le type de chaque colonne, liste les valeurs réelles d'une colonne de code et nomme les jointures détectées par l'agent. Nova est conçu pour cela : il connaît tous les moteurs, dialectes et connecteurs pris en charge par Query Streams, de SQL Server et Oracle aux ensembles de fichiers et Stripe. Toute modification est conservée.

Écrit par Nova, vous pouvez le remplacer

ord_hdr — En-têtes de commandes : une ligne par commande client, avec son statut, sa date, son total et le commercial responsable. Table de faits · Domaine Ventes.

oh nonNuméro de commandeidentifiantclé primaire

cnoLe client qui a passé la commanderejoint cust_mstr.cnoplusieurs à unvérifié par rapport aux données

stat_cdÉtat de la commande 'S'Expédié58% 'O'Ouvrir31% 'H'En attente7% 'X'Annulé4%

montant_totalTotal de la commandeargent

rep_idreprésentant commercial responsable de la commandejoint emp.emp_idvérifié par rapport aux données

cr_limLimite de crédit approuvée, dans la devise du clientargentmodifié par votre équipe

Jointures trouvées dans les données 0 clé étrangère déclarée · 4 candidats vérifiés sur votre réseau

ord_hdr.cno cust_mstr.cnoplusieurs à unvalidéLe numéro de client de chaque commande est enregistré dans la base de données clients.

ord_line.ohno ord_hdr.ohnoplusieurs à unvalidéLes lignes de commande remontent jusqu'à leur en-tête.

client_mstr.terr hr.territoire.terr_cdplusieurs à unvalidéTrouvé dans deux bases de données sur le même serveur.

ord_hdr.rep_id cust_mstr.cno-rejetéCes chiffres se chevauchent par coïncidence. Il n'y a pas de lien.

Enseigné

Certaines informations ne figurent pas dans le schéma : quelle table est obsolète, ce qui est considéré comme un compte de test, la définition d'une métrique. Lorsqu'une personne corrige Nova par chat, Nova propose une information. Celle-ci n'est prise en compte qu'après vérification de l'intégrité des données ou confirmation d'une brève reformulation par la personne. Nova ne conserve jamais d'informations automatiquement.

Flux de requêtes Apprentissage vérifié

Responsable financier, en discussion : « N’utilisez pas ord_histIl a été mis hors service. Et il faut exclure les comptes de test des revenus, ce sont eux qui ont act_fl = 'T'."

Nova: Vérification ord_hist contre ord_hdr sur votre réseau actuellement. La règle du compte de test que je conserverai est la suivante : exclure les clients avec act_fl = 'T' à partir des revenus et du nombre de clientsC'est exact ?

Table retirée vérifié par rapport aux données

ord_hist détient les commandes de 2014 à 2018 uniquement ; ord_hdr couvre tout depuis. Nova cesse de lire ord_hist et conserve une note d'une ligne pour les questions historiques.

Vérification effectuée sur votre réseau : les plages de dates sont effectivement disjointes.Vérifié après chaque nouvelle analyse du schéma

Règle métier confirmé par la personne qui l'a enseigné

Les comptes de test ont act_fl = 'T'Exclure ces personnes du chiffre d'affaires et du nombre de clients.

Auteur, preuves et chaque révision consignéesGagne la confiance car les réponses qui l'utilisent sont acceptées.

Rejoignez la fiabilité mesuré

ord_hdr.rep_id Le champ « Commandes en ligne » est vide pour 11 % des commandes web, ce qui explique pourquoi le détail fourni par le représentant ne correspond pas au total. Nova le précise au lieu de le dissimuler.

La mesure est relancée à mesure que vos données changent.

Si des réponses s'appuyant sur un fait sont corrigées, ce fait est immédiatement suspendu et revérifié. Les faits délaissés sont relégués au second plan ; ceux régulièrement consultés sont mis en avant. Les administrateurs ont accès à chaque fait, à ses preuves et à son auteur, et peuvent le modifier, le retirer ou bloquer les personnes autorisées à l'enseigner.

Demandé

La même question, à laquelle répondent une IA qui ne voit que les noms, et une autre qui lit la couche. Une seule de ces IA est exécutée.

Nova · Claude · ChatGPT

En anglais simple« Combien de commandes chaque client a-t-il fait expédier le mois dernier ? »

noms seulementdeviné

SELECTIONNER c.nom, PAYS(*)
DE   commandes o
JOINDRE   clients c
  ON c.id = o.numéro de client
OÙ  o.statut = 'expédié'
GROUPE PAR c.nom;

Aucune de ces tables ni colonnes n'existe. Même avec les bons noms, le statut est un code d'une seule lettre ; le filtre ne donnerait donc aucun résultat.

Nova, avec intelligence sémantiquecourt

SELECTIONNER c.customer_nm, PAYS(*) AS expédié
DE   ord_hdr o
JOINDRE   client_mstr c
  ON c.cno = o.cno
OÙ  o.stat_cd = 'S'
  ET  o.ord_dt >= '2026-09-01'
GROUPE PAR c.cust_nm;

La table réelle, la jointure trouvée dans les données, et 'S' à partir de la liste de valeurs propre à la colonne.

Effectué sur votre réseau, par l'agent

Les points de jonction sont d'abord identifiés, puis validés, sur votre réseau. Les systèmes ERP et les bases de données existantes ne déclarent souvent aucune clé étrangère. L'Agent détermine les colonnes susceptibles de servir de clés, teste chaque candidat par rapport à vos valeurs réelles sur sa propre machine, lui attribue une cardinalité et un verdict, et rejette les correspondances fortuites. Il peut lier des tables provenant de bases de données différentes sur le même serveur. Seuls les scores et quelques exemples de valeurs sont conservés ; les données de travail sont supprimées une fois le contrôle terminé.
Il lit ce que votre base de données sait déjà. Les statistiques du moteur remplacent les analyses de table lorsqu'elles existent, et les commentaires de colonnes que vous avez déjà écrits sont conservés.
Conçu pour la production. Chaque requête est une lecture que l'agent construit lui-même, chacune a un délai d'expiration, les tables lentes se désengagent et réessaient, et la découverte s'exécute avec un budget de temps.
SaaS et sources de fichiers également. Stripe, Shopify et HubSpot sont profilés à partir du cache local de l'agent, ce qui évite de dépasser la limite des API des fournisseurs.

Envoyé à Nova pour écrire la couche

Noms, types et clés des tables et des colonnes
Quelques exemples de valeurs par colonne et quelques exemples de lignes, taille limitée, texte long tronqué, valeurs binaires remplacées par un espace réservé
Listes de valeurs pour les colonnes statut et type, avec leurs effectifs
Ne jamais copier de table. Excluez les tables avant une exécution et supprimez à tout moment les échantillons et descriptions de Nova par table, schéma ou base de données.

Schéma illustratif de saisie de commandes. Les listes de valeurs proviennent des valeurs réelles de vos colonnes, jamais de suppositions.

Lu par

Chat Nova Nova dans le générateur de requêtes

Claude au-dessus de MCP

ChatGPT sur MCP

Une couche sémantique que vous n'avez pas à construire

Les couches sémantiques construites manuellement sont un projet de modélisation. L'intelligence sémantique, quant à elle, part de vos données.

Couche construite à la main (dbt, LookML)Intelligence sémantique

Qui l'écrit ?Votre équipe de données, en YAML ou LookMLNova, à partir de votre schéma et de vos valeurs réelles. Vous modifiez ce que vous voulez.

CommencerUn projet de modélisation, généralement sur un entrepôtChoisissez une base de données et activez-la.

RejointDéclaré à la mainDécouvert et vérifié par rapport aux données

Là où ça fonctionneL'entrepôt modéliséBases de données opérationnelles en direct, ensembles de fichiers et connecteurs API, via l'agent

Se tenir au courant des modifications de schémaQuelqu'un modifie le modèleSignale la base de données lorsqu'elle s'agrandit ; la prochaine exécution ne remplira que les nouvelles données.

Règles commerciales et savoir-faire coutumierModélisé par l'équipe de données, si quelqu'un se souvient deEnseignées par chat par des personnes compétentes, vérifiées à partir des données ou confirmées avant que Nova ne s'y fie.

Définitions de métriques réglementéesOui, c'est leur force.Ce n'est pas son but. Il décrit vos données et apprend vos règles ; il ne remplace pas une couche de métriques.

Vous avez déjà une couche dbt ou LookML ? Conservez-la. L’intelligence sémantique couvre les bases de données qu’elle n’a jamais atteintes.

FAQ sur l'intelligence sémantique

Qu'est-ce qu'une couche sémantique ?

Une couche sémantique fait office d'intermédiaire entre vos tables brutes et les personnes ou outils qui les interrogent. Elle décrit la signification de chaque table et colonne, la manière dont les tables sont jointes et les valeurs valides ; certains outils utilisent le terme « modèle sémantique ». L'intelligence sémantique en crée une automatiquement : l'agent réseau lit votre schéma et vos données réelles, et Nova, l'IA de Query Streams conçue pour les bases de données, génère la couche. Elle s'adapte à tous les moteurs, dialectes et connecteurs que nous prenons en charge, permettant ainsi aux outils d'IA de générer du SQL compatible avec votre base de données.

Le profilage va-t-il ralentir ma base de données de production ?

Il est conçu pour éviter cela. Chaque requête est en lecture seule et générée par l'Agent ; chacune a un délai d'expiration, les tables lentes sont relancées ultérieurement et la découverte s'effectue avec un budget de temps limité. Lorsque votre moteur conserve des statistiques, l'Agent les consulte au lieu d'analyser les tables. Vous pouvez également exclure les tables volumineuses ou sensibles avant une exécution.

Ma base de données ne contient aucune clé étrangère. Fonctionne-t-elle quand même ?

Oui, et c'est là que cela compte le plus. Les schémas ERP et les schémas existants en sont souvent dépourvus. L'agent réseau identifie les clés candidates, les compare aux valeurs réelles des deux colonnes sur votre réseau et enregistre celles qui sont valides, en indiquant leur cardinalité et leur score de confiance. Les candidates dont les valeurs se chevauchent par simple coïncidence sont rejetées, et il est possible de lier des tables situées dans différentes bases de données sur le même serveur. Nova et les outils MCP ne prennent en compte que les jointures validées.

Et si Nova se trompe dans sa description ?

Modifiez-le. Les descriptions et les types que vous saisissez ne seront jamais écrasés par les exécutions ultérieures. Nova tire également des enseignements des corrections apportées dans le chat, et chaque information apprise est vérifiée par rapport à vos données ou confirmée avant d'être utilisée par Nova. Les administrateurs peuvent consulter, modifier ou supprimer ces informations.

Nova peut-elle apprendre nos règles métier ?

Oui. L'apprentissage vérifié par flux de requêtes est intégré à Nova. Lorsqu'un utilisateur corrige Nova ou explique une règle dans le chat, Nova propose une information : une table obsolète, la signification exacte d'une colonne, la fiabilité d'une jointure, une règle métier ou la définition d'une métrique. Les informations relatives au schéma sont vérifiées par une requête en lecture seule sur votre réseau avant leur application ; les règles métier sont appliquées lorsque l'utilisateur confirme la reformulation de Nova (une phrase). Chaque information conserve son auteur, sa preuve et son historique. Si les réponses s'appuyant sur une information sont corrigées, celle-ci est suspendue et revérifiée, et les mesures sont recalculées en fonction des modifications apportées à vos données. Les administrateurs contrôlent qui peut enseigner et peuvent modifier ou supprimer toute information.

Avec quelles sources fonctionne-t-il ?

SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle, Snowflake, BigQuery, SQLite, Microsoft Access et DuckDB, ainsi que les ensembles de fichiers et les connecteurs API tels que Stripe, Shopify, HubSpot et Google Analytics 4. Il s'adapte au dialecte SQL de chaque moteur.

Quels plans l'incluent, et qui peut le gérer ?

L'intelligence sémantique est incluse dans Nova pour les abonnements Business et Enterprise. Les analyses sont comptabilisées dans le volume de traitement de données de votre abonnement. Seuls les administrateurs peuvent l'activer, choisir les bases de données et les tables concernées, modifier les résultats ou les supprimer. Tous les utilisateurs de Nova ou MCP en bénéficient.

Propulsé par l'intelligence sémantique

Nova AI Serveur MCP Générateur de requêtes Rapports et alertes de données Intégrations de bases de données

Laissez Nova apprendre à connaître votre base de données.

Connectez-vous à une base de données, activez l'intelligence sémantique et posez votre première question en langage clair.

Obtenez le forfait gratuit Tarification par équipe

Inclus dans les forfaits Business et Enterprise · Crédits Nova chaque mois, puis paiement à l'utilisation