Cette page a été traduite de l’anglais.
Outils business
Créez une plateforme d’intégration de données et d’analyse
Kliv est un créateur d’applications par IA. Décrivez la plateforme de données dont vous avez besoin — flux, calendriers, clés de jointure, rejets, transformations, tableaux de bord et règles d’accès — et il la construit autour de 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 un outil de BI figé avec des connecteurs prédéfinis — c’est une IA qui construit un 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’import, les transformations, les tableaux de bord, les rôles et les rapports. Vous obtenez une véritable application pour votre équipe. Vous pouvez l’utiliser, la faire évoluer plus tard en le demandant, et conserver vos données dans votre propre système. Ce n’est pas un modèle préfabriqué.
Sur cette page, cette application est une plateforme d’intégration de données et d’analyse. Kliv construit toutes sortes d’applications web ; ceci n’en est qu’un exemple.
Pourquoi construire votre propre plateforme de données ?
Beaucoup d’équipes ont énormément de données et peu d’accord entre elles. Les caisses, les commandes de la boutique en ligne, les factures fournisseurs et les scans de fidélité peuvent tous décrire la même activité dans des formats différents. Les rapports finissent par dépendre de la routine de copier-coller d’une seule personne.
Kliv construit la base de données de réception et les règles qui l’entourent. Les flux arrivent selon un calendrier, les clés de jointure règlent les écarts, les rejets sont mis de côté pour vérification, et les tables publiées proviennent des lignes appliquées.
Les flux, les clés et les chargements sous forme de tables
L’intégration inspire davantage confiance quand chaque élément est un enregistrement.
Les flux
Chaque source est une ligne : export de caisse, commandes de la boutique en ligne, factures fournisseurs ou scans de fidélité, avec son format, son propriétaire et sa fenêtre d’arrivée prévue.
Les clés de jointure
Les correspondances de SKU et de magasins déterminent quand des systèmes différents désignent le même produit ou le même lieu.
Le journal de chargement
Chaque exécution enregistre les lignes lues, les lignes appliquées, les lignes mises de côté, et pourquoi. Les chiffres douteux deviennent une simple recherche plutôt qu’une longue enquête.
La table des rejets
Les lignes qui ne correspondent à aucune clé sont mises de côté avec un motif. Une fois la clé corrigée, elles peuvent s’appliquer à l’exécution suivante.
Les tables publiées
Les ventes par magasin, la marge par catégorie et les listes des produits à rotation lente sont calculées uniquement à partir des lignes appliquées, jamais à partir de flux arrivés partiellement.
Un exemple : la chaîne de jardineries de Sylvain
Voici comment un commerçant pourrait s’en servir. Ce n’est qu’un exemple — vous décririez vos propres flux, clés, transformations, rejets et tableaux de bord.
La même vente apparaît deux fois
En fin de mois, le trimestre affiche un chiffre suspect pour le mobilier de jardin. La boutique en ligne et les caisses ont toutes deux compté les 41 mêmes commandes de retrait en magasin.
Le journal de chargement révèle le doublon
Sylvain ouvre le journal de chargement et voit la commande 7203 dans les deux flux : même client, même table en teck, comptée une fois à l’entrepôt et une fois en caisse.
La règle est écrite une bonne fois pour toutes
La correction devient une transformation : les commandes retirées en magasin comptent là où l’argent a été encaissé, et la ligne en double est supprimée. La règle porte un auteur et une date.
Le trimestre est rejoué selon la règle
Le pipeline relance le trimestre. Les tables publiées se mettent à jour, et le journal de chargement conserve l’avant et l’après, pour que janvier reste explicable en juillet.
La réunion commerciale s’appuie sur un seul chiffre
Les quatorze magasins lisent un seul chiffre de ventes. Le débat s’est déplacé de la réunion vers les clés de jointure et l’historique des transformations.
Décrivez le premier flux de données
Kliv construit à partir de votre description, donc plus vous donnez de détails, plus la première version s’en rapproche. Précisez les sources, les calendriers, les formats de fichiers, les clés, les rejets, les transformations et qui peut voir quelles tables. Voici trois exemples pour démarrer :
Entrepôt de ventes retail
Caisses, boutique en ligne, retours, retrait en magasin et tables de ventes.
“Construis un entrepôt de données pour notre chaîne de 14 jardineries. Charge les exports CSV de caisse et les commandes de la boutique en ligne chaque nuit, fais correspondre les SKU et les magasins, applique nos règles de retour et de retrait en magasin, mets de côté les lignes à clés manquantes dans une table de rejets, et publie des tables de ventes validées par magasin et par catégorie.”
Rapprochement des factures fournisseurs
Factures, bons de réception et motifs d’écart.
“Construis un outil qui charge les factures fournisseurs et les bons de réception chaque matin, les rapproche par bon de commande et par SKU, liste les écarts avec leur motif comme une différence de quantité ou une réception manquante, et envoie à l’équipe achats un rapport d’exceptions quotidien.”
Tableau de bord fidélité
Scans de fidélité croisés aux ventes et tendances par magasin.
“Construis un tableau de bord sur nos scans de carte de fidélité. Croise les scans aux ventes en caisse par client et par ticket, montre les taux de visites répétées et les préférences par catégorie et par magasin, et limite chaque responsable de magasin aux chiffres de son propre magasin.”
Où vivent les règles
Les transformations sont des fonctions TypeScript typées. Les règles de retrait en magasin, de retour et de répartition de TVA sont du code lisible, avec auteur, date et diff.
Les exécutions sont planifiées côté serveur. Les caisses nocturnes, les commandes horaires de la boutique en ligne, ou tout autre rythme que suivent vos flux peuvent s’exécuter comme des tâches. Une exécution en échec ou un flux manquant laisse une ligne rouge dans le journal.
L’accès peut être limité par magasin ou par rôle. Un responsable de magasin peut lire les tables de son propre magasin, tandis que les achats ou la finance peuvent lire les vues dont ils ont besoin sur l’ensemble des magasins. La sécurité au niveau des lignes fait respecter cette limite.
La meilleure interface pour ce genre d’outil est une réunion où personne ne revérifie le chiffre à la main. D’autres exemples sont sur des outils internes qui répondent à une réunion.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que Kliv, exactement ?
Kliv est un créateur d’applications par IA pour des applications web sur mesure. Vous décrivez votre plateforme de données, il construit l’application, et vous en gardez la propriété.
Est-ce que j’obtiens une vraie application, ou un modèle préfabriqué ?
Une vraie application. Kliv construit la base de données, les imports, les transformations, la table des rejets, les tableaux de bord, les rôles et les rapports autour de votre flux de données.
Puis-je la modifier une fois construite ?
Oui. Vous pouvez ajouter des flux, modifier des transformations, ajouter des clés, changer les tableaux de bord ou ajuster les règles d’accès plus tard.
Est-ce que Kliv se connecte à notre système de caisse ?
Si la caisse peut exporter un fichier ou appeler une URL, oui. Les flux peuvent arriver par récupération planifiée, par téléversement, ou par des webhooks gérés par des fonctions typées.
Que deviennent les lignes qui ne correspondent à rien ?
Elles attendent dans la table des rejets avec un motif, comme un SKU inconnu ou un code magasin manquant. Corriger la clé permet d’appliquer les lignes à l’exécution suivante.
L’historique peut-il changer sous nos yeux ?
Seulement avec une trace. Les relances sont écrites dans le journal de chargement avec ce qui a changé et pourquoi, afin que les chiffres révisés aient un auteur et une date.
Qui voit les chiffres de toute la chaîne ?
Les rôles que vous désignez. Les responsables de magasin peuvent voir un seul magasin, les achats peuvent voir les catégories, et la finance peut voir les tables de toute la chaîne.
Peut-elle envoyer des alertes en cas de flux en retard ?
Oui. Chaque flux peut avoir une fenêtre d’arrivée prévue, et un flux en retard peut déclencher un message avant que le rapport du matin ne soit manqué.
Les rejets peuvent-ils être corrigés puis réappliqués ?
Oui. Les lignes peuvent rester avec un motif jusqu’à ce que la clé soit corrigée, puis s’appliquer lors d’une exécution ultérieure sans être perdues.
Puis-je quitter Kliv plus tard ?
Oui. Le code se synchronise avec votre propre dépôt Git, donc partir revient à faire un git pull plutôt qu’à tout reconstruire.
Ai-je besoin d’un outil de tableau de bord séparé ?
Non. L’application peut inclure ses propres tableaux de bord, rapports, écrans d’administration et e-mails planifiés.
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