Cette page a été traduite de l’anglais.
Tableaux de bord admin et gestion des données
Créer une application d'analyse et de visualisation de données pilotée par IA
Kliv est un créateur d'applications par IA. Décrivez votre flux d'analyse et de visualisation de données, et il construit la base de données, les tâches d'ingestion, les tableaux de bord, les règles d'accès, les alertes, les synthèses et l'agent qui connaît vos données.
Entrez simplement votre idée dans la zone de texte et AI la construira pour vous
Qu'est-ce que Kliv ?
Kliv n'est pas une suite BI avec des tableaux de bord génériques — c'est une IA qui construit le logiciel pour vous.
Vous décrivez l'application dont vous avez besoin en langage courant, et Kliv la construit : la base de données, les tâches d'ingestion, les règles de validation, les tableaux de bord, les règles d'accès, les alertes, les e-mails planifiés, et un agent qui répond à partir de vos données. Vous obtenez une vraie application sur votre propre domaine, que vous pouvez ensuite faire évoluer simplement en le demandant. Ce n'est pas un modèle préfabriqué.
Sur cette page, cette application est une application d'analyse et de visualisation de données. Kliv construit toutes sortes d'applications web ; cette page se concentre sur des tableaux de bord construits sur des lignes que vous contrôlez.
Pourquoi le tableau de bord doit vivre là où sont les données
Beaucoup d'équipes ne partent pas de données propres dans un seul entrepôt. Elles partent d'exports, de tableurs et de plannings issus de plusieurs outils, puis d'une réunion basée sur les chiffres de celui qui a bien voulu tout rassembler.
Kliv construit d'abord l'application manquante : une base de données qui possède les chiffres, une ingestion qui s'exécute selon un calendrier, une validation avant écriture, des tableaux de bord calqués sur votre réunion, et des règles d'accès qui déterminent qui peut voir quelles lignes.
Ce que le système sait
Les enregistrements et les règles qui font tourner l'exploitation.
Points de vente et relevés journaliers
Une ligne par point de vente et par jour peut contenir les ventes par catégorie, les pertes par cause, et les heures travaillées. Les graphiques agrègent ces lignes au lieu de tableurs distincts.
Ingestion
Les exports de caisse peuvent arriver par import manuel ou tâche planifiée. Une fonction serveur typée valide le fichier et rejette les lignes mal formées avec les motifs.
Tableaux de bord
La marge par point de vente et par semaine, les pertes par rapport à l'objectif, et le ratio de main-d'œuvre peuvent être des pages de votre application, calquées sur votre réunion du lundi.
L'accès du responsable
Un responsable de point de vente voit son établissement, un responsable régional voit sa région, et la direction financière voit tout. La sécurité au niveau des lignes fait respecter ce périmètre.
L'agent qui répond aux questions
Une question comme «Quels points de vente ont raté leur objectif de pertes en juin ?» reçoit une réponse construite à partir des lignes que l'utilisateur connecté peut voir, et la conversation est conservée sous forme de transcription.
La synthèse du lundi
Une tâche planifiée peut mettre en forme les chiffres de la semaine précédente dans un e-mail sur votre modèle, avant le début de la réunion.
Un exemple : la chaîne de boulangeries de Camille
Voici comment une exploitante pourrait s'en servir. Ce n'est qu'un exemple — vous décririez vos propres sources de données, indicateurs, règles d'accès, alertes et rapports.
Les fichiers quotidiens deviennent des lignes validées
L'application de Camille ingère les ventes de caisse, les feuilles de pertes et les plannings de personnel. Chaque point de vente obtient un relevé journalier, et les lignes erronées sont rejetées avec des motifs lisibles.
Les responsables ne voient que leurs propres points de vente
Un responsable se connecte et voit le point de vente qu'il dirige. Les responsables régionaux voient leur région, et la direction financière voit toute la chaîne.
Le tableau de bord du lundi correspond à la réunion
Le tableau de bord affiche les ventes par catégorie, les pertes par rapport à l'objectif, et le ratio de main-d'œuvre sur la même page que celle examinée chaque lundi par l'équipe.
Les questions suivent les mêmes règles d'accès
Un responsable demande quels jours ont raté l'objectif de pertes en juin. L'agent répond à partir des lignes de ce point de vente, pas de toute la chaîne.
Les alertes arrivent là où l'équipe travaille
Une tâche nocturne publie sur Slack les points de vente hors norme, et la synthèse du lundi arrive avant 8 h.
Les changements ne perdent pas l'historique
Quand une nouvelle catégorie de perte apparaît ou qu'un 14ᵉ point de vente ouvre, Camille décrit le changement et l'application se met à jour tandis que les anciennes lignes gardent leur sens.
Décrivez l'application de données que vous voulez
Kliv construit à partir de votre description : incluez les sources de données, les règles de validation, les indicateurs, les tableaux de bord, les périmètres d'accès, les alertes et les rapports planifiés. Voici trois exemples :
Tableau de bord d'exploitation multi-sites
Ventes, pertes et main-d'œuvre par point de vente.
“Construis un tableau de bord d'exploitation pour ma chaîne de boulangeries de 12 points de vente. Ingère quotidiennement les ventes de caisse, les feuilles de pertes et les plannings de personnel ; enregistre une ligne par point de vente et par jour avec les ventes par catégorie, les pertes par cause et les heures travaillées ; rejette les imports mal formés avec les motifs ; ne laisse les responsables voir que leur propre point de vente ; donne aux responsables régionaux des tableaux de bord par région ; et envoie une synthèse par e-mail le lundi avant 8 h.”
Portail de reporting client
Chaque client ne voit que ses propres chiffres.
“Construis un portail de reporting pour mon agence marketing. Chaque client doit se connecter à des tableaux de bord sur ses propres données de campagne, une tâche d'import nocturne doit mettre à jour les dépenses, les clics, les leads et les conversions, et un client ne doit jamais voir les lignes d'un autre client.”
Suivi des indicateurs qualité
Mesures de ligne, taux de défauts et alertes.
“Construis une application de qualité de production. Ingère quotidiennement les mesures de ligne, valide les plages avant écriture, trace les taux de défauts par équipe et par ligne, alerte sur Slack quand les valeurs sont hors norme, et conserve une synthèse hebdomadaire pour le superviseur.”
Comment tout s'assemble
Le schéma évolue par la conversation. Quand un nouveau point de vente ouvre ou qu'une nouvelle catégorie de perte apparaît, vous décrivez le changement et l'application se met à jour sans toucher à l'historique.
Les alertes arrivent là où l'équipe regarde déjà. Une tâche côté serveur peut vérifier les seuils chaque nuit et publier les points de vente hors norme sur Slack. Le secret de connexion reste hors de votre code.
Les expérimentations sont réversibles. Avant un changement de grande ampleur, vous pouvez prendre un instantané de toute l'application et le restaurer si la nouvelle logique se révèle fausse. Kliv écrit aussi des tests unitaires au fil de la construction, afin qu'un calcul cassé puisse échouer avant la publication.
Un tableau de bord est généralement le premier outil interne qu'une entreprise construit, et rarement le dernier — les outils internes sur Kliv montre ce qui a tendance à se développer autour.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Kliv, exactement ?
Kliv est un créateur d'applications par IA. Vous décrivez l'application de données dont vous avez besoin, et Kliv construit l'ingestion, la validation, les tableaux de bord, les règles d'accès, les alertes, les synthèses et un agent qui répond à partir de vos lignes.
Est-ce que j'obtiens une vraie application, ou un modèle préfabriqué ?
Une vraie application. Elle est construite autour de vos sources de données, indicateurs, tableaux de bord, périmètres d'accès et flux de reporting.
Puis-je la modifier une fois construite ?
Oui. Vous pouvez ajouter des indicateurs, des sources de données, des tableaux de bord, des alertes ou des règles d'accès simplement en le demandant.
Nos données vivent dans trois outils différents — comment entrent-elles dans le système ?
Les imports et les tâches planifiées peuvent transiter par des fonctions serveur typées qui valident avant écriture. Les lignes erronées sont rejetées avec des motifs que vous pouvez lire.
Les responsables peuvent-ils ne voir que leurs propres chiffres ?
Oui. La règle vit au niveau des lignes, donc les tableaux de bord, les exports et les réponses de l'agent passent tous par le même accès au niveau des lignes.
L'agent fait-il une vraie analyse, ou invente-t-il ?
Il interroge les lignes que l'utilisateur connecté peut voir, via les capacités que vous accordez. Si les données ne répondent pas, la réponse honnête est qu'elles ne répondent pas.
Que se passe-t-il quand nous ajoutons des points de vente ou des indicateurs ?
Vous décrivez le changement et le schéma se met à jour sans perdre l'historique. Les anciennes lignes continuent de signifier ce qu'elles signifiaient.
Pouvons-nous avoir confiance qu'un changement ne cassera pas les chiffres ?
Kliv écrit des tests unitaires au fil de la construction, et des tests qui passent peuvent conditionner la publication. Les instantanés ajoutent un point de restauration pour les changements plus importants.
Les alertes peuvent-elles être publiées sur Slack ?
Oui. Les tâches planifiées peuvent vérifier des seuils et publier les valeurs hors norme sur Slack, le secret d'intégration restant détenu par la plateforme.
Puis-je utiliser mon propre domaine ?
Oui. L'application de tableau de bord peut fonctionner sur votre propre domaine.
Puis-je quitter Kliv plus tard ?
Oui. Le code de l'application se synchronise avec votre propre dépôt Git, donc partir revient à faire un git pull plutôt qu'à tout reconstruire.
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