FAQ

Une plateforme de business intelligence (BI) native IA utilise le traitement du langage naturel pour interroger des bases, générer des tableaux de bord et explorer les analytics sans écrire de SQL. Basedash permet aux équipes de poser des questions en français courant et de transformer les réponses en tableaux de bord, automatisations et workflows partagés. Elle couvre toute la stack data dans un seul produit — stockage, synchronisation, couche sémantique pour des métriques de confiance, et la BI par-dessus — pour que l'analyse reste cohérente des données brutes au tableau de bord final. Résultat : un temps-vers-insight plus court, moins de requêtes manuelles et moins d'allers-retours entre équipes.

La BI native IA est nettement plus rapide et moins fragile que la BI traditionnelle au quotidien. Les outils classiques reposent souvent sur du SQL lourd, un paramétrage manuel des tableaux de bord et plusieurs cycles d'itération avant d'obtenir une réponse utilisable. Basedash réduit cette friction en passant d'une question en langage naturel à un graphique gouverné, pour que les équipes livrent des tableaux de bord en minutes plutôt qu'en sprints.

Les outils IA généraux sont utiles pour brainstormer, mais Basedash est conçu pour l'analytics de production. Basedash se connecte à votre stack réelle, comprend votre schéma, vos tables et vos définitions de métriques, et renvoie des réponses ancrées dans des sources gouvernées. Il est pensé pour des équipes avec tableaux de bord partagés, métriques réutilisables, contrôles d'accès par rôle et options de déploiement alignées sur la sécurité et la conformité. Résultat : un temps-vers-insight plus court, avec des réponses plus cohérentes et plus fiables.

Basedash est conçu pour prioriser l'exactitude en analytics de production. Au lieu de générer des réponses libres, il traduit le langage naturel en requêtes structurées, validées et exécutées directement sur vos bases ou entrepôts. Les réponses s'appuient sur votre schéma réel, vos tables et vos définitions de métriques. Les requêtes générées peuvent être relues, tracées jusqu'aux données et relancées. En contraignant l'IA à votre environnement réel et en appliquant définitions partagées et contrôles d'accès, Basedash allie la vitesse de l'IA à la fiabilité de la BI classique.

Non. Les équipes peuvent poser des questions métier en français courant et générer des tableaux de bord sans écrire de SQL à chaque demande. Les profils techniques gardent les contrôles nécessaires pour valider la logique, définir des métriques de confiance et gouverner des standards de reporting partagés. Cela élargit l'analytics en self-service sans perdre en rigueur analytique.

Basedash est conçu pour les équipes transverses qui dépendent d'une analytics de confiance pour décider vite. Produit, growth, marketing, ventes, finance et opérations peuvent utiliser des tableaux de bord partagés et des métriques gouvernées dans un seul espace. Il fonctionne pour les profils techniques comme non techniques, pour que l'analyse ne dépende pas d'une petite équipe data.

Basedash prend en charge 750+ intégrations parmi les bases, entrepôts et outils SaaS, dont PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery, Salesforce, HubSpot, Stripe et Google Analytics. Les équipes connectent leur stack existante et gardent l'analyse ancrée dans des données métier gouvernées. Le catalogue complet est sur la page des sources de données.

Oui. Les équipes peuvent connecter directement leurs entrepôts existants et garder l'analytics synchronisée avec l'architecture data actuelle. Pour les équipes qui veulent un chemin plus rapide vers une analytics unifiée, Basedash Warehouse est aussi disponible. Cela donne aux organisations de la flexibilité sans imposer une migration majeure de la stack.

Oui. Basedash interroge directement les bases et entrepôts connectés, donc les réponses et tableaux de bord reflètent les données actuelles au moment de la requête plutôt qu'un extrait périmé. Les tableaux de bord se rafraîchissent en continu, les automatisations planifiées livrent des rapports à jour sur Slack et par e-mail, et les sources SaaS synchronisées via Basedash Warehouse se mettent à jour selon leur planning de synchronisation. Les équipes qui ont besoin de chiffres à jour pour les opérations, le revenu ou la gestion d'incidents n'ont pas à attendre un batch nocturne.

Oui. Basedash Insights lance une analyse IA quotidienne sur toutes les sources connectées et signale anomalies, ruptures de tendance et jalons avec une explication écrite de ce qui a changé et pourquoi c'est important. Les alertes peuvent être envoyées sur Slack ou par e-mail, et les Automatisations peuvent lancer une analyse sur mesure selon un planning ou quand les données changent. Cela donne aux équipes une surveillance proactive sans construire de règles d'alerte manuelles pour chaque métrique.

Oui. Basedash expose un serveur Model Context Protocol (MCP) distant, pour que des clients IA comme Claude Code, Cursor, ChatGPT et Windsurf puissent poser des questions analytiques gouvernées sur vos données d'entreprise en direct. Les appels MCP s'authentifient via OAuth dans le navigateur et respectent les mêmes permissions d'espace de travail, contrôles d'accès par source et définitions sémantiques que l'app Basedash.

Oui. Basedash prend en charge l'analytics embarquée pour les équipes qui veulent livrer tableaux de bord et insights directement dans leur propre produit. Cela aide les équipes en contact client à partager l'analytics en contexte plutôt que de renvoyer les utilisateurs vers un outil BI séparé. Vous pouvez en savoir plus sur la page intégration.

Basedash est conçu pour la production et l'entreprise, avec des contrôles de sécurité concrets : conformité SOC 2 Type II, chiffrement en transit et au repos, et frontières strictes d'accès aux données. Les données clients ne servent jamais à entraîner des modèles. Les équipes peuvent appliquer des contrôles d'accès par rôle, l'authentification unique (SSO), le provisioning SCIM et des journaux d'audit natifs, définir des métriques de confiance, et déployer en auto-hébergement ou en VPC pour répondre aux exigences réseau et de conformité internes. Cela permet aux organisations d'adopter une analytics native IA sans affaiblir leur posture de sécurité existante.

Non. Les données clients ne servent pas à entraîner des modèles. Basedash est construit avec des frontières de données strictes, pour que les équipes utilisent une analytics native IA sans exposer de données métier sensibles à l'entraînement de modèles. C'est particulièrement important pour les environnements de production, d'entreprise et réglementés.

Oui. Basedash inclut une couche sémantique intégrée, où les équipes enregistrent des métriques de confiance sous forme de SQL réutilisable et les référencent dans les graphiques, tableaux de bord, chat, insights et automatisations. Comme l'IA réutilise les mêmes définitions, les métriques partagées restent cohérentes, les chiffres contradictoires disparaissent, et tout le monde travaille depuis une seule source de vérité. C'est un avantage clé pour faire grandir l'analytics entre départements.

Oui. Chaque équipe peut démarrer avec un essai gratuit de 14 jours, sans carte bancaire, avec un accès complet aux fonctionnalités. Vous pouvez connecter vos données, générer des tableaux de bord et valider comment l'analytics native IA s'intègre à votre process de reporting avant de vous engager. Les équipes évaluent ainsi la valeur rapidement, sans long cycle d'achat en amont.

Le plan Startup est à 1 000 $/mois plus l'usage IA et inclut jusqu'à 25 utilisateurs, Basedash Warehouse, 750+ sources de données, les automatisations, les insights, l'app Slack et le serveur MCP. Les plans Enterprise sont sur mesure et ajoutent SSO, SCIM, journaux d'audit, intégration, modèles d'IA sur mesure et auto-hébergement. Basedash utilise une tarification d'équipe à taux fixe plutôt qu'une licence par siège, donc ajouter des lecteurs et parties prenantes ne crée pas de nouveau coût de licence. Voir la page tarifs pour le détail complet des plans.

Oui. Basedash accompagne les workflows d'achat entreprise, incluant les revues de sécurité, les cycles de revue juridique et les processus de validation des parties prenantes. L'équipe aide aussi à planifier le déploiement pour que la mise en œuvre suive les exigences d'approbation internes. Cela réduit la friction entre l'évaluation et le lancement en production.

Oui. Les équipes migrent souvent depuis des outils BI historiques et des tableaux de bord internes pour simplifier leurs workflows et réduire la friction de construction. Basedash prend en charge des déploiements par phases, pour prioriser d'abord les métriques et cas d'usage à fort impact. Cette approche réduit le risque de migration tout en livrant des gains plus rapides pour les parties prenantes.

La façon la plus rapide de démarrer est de créer un espace de travail d'essai, connecter vos sources de données clés et définir vos premières métriques critiques pour la décision. Vous pouvez vous inscrire immédiatement, puis étendre à des tableaux de bord et reportings pour toute l'équipe une fois les premiers workflows validés. Si vous voulez de l'aide pour la mise en place, la migration ou la planification du déploiement, réservez un appel avec l'équipe.