Une analytics en self-service enfin digne de confiance

Ouvrez les étapes sous n'importe quelle réponse. Basedash montre la définition utilisée, les tables consultées et le SQL exécuté, et chaque chiffre de la réponse vient d'une requête lancée dans la conversation, jamais de mémoire. Vous pouvez copier ou modifier le SQL, le relancer et consulter les lignes brutes. L'équipe relance ses évaluations internes à chaque nouvelle version de modèle d'IA, et sur BI Bench, le benchmark public que Basedash mène pour les analystes de données IA, il est premier en précision.

Basedash comble les trous courants grâce au contexte et vous dit ce qu'il a supposé : « le dernier trimestre » désigne le plus récent, et une métrique définie par votre équipe suit cette définition. Quand une ambiguïté changerait encore la réponse, le plus souvent une métrique métier que personne n'a définie, il pose une seule question ciblée avant de lancer quoi que ce soit. S'il doit trancher, par exemple entre churn clients et churn de revenu, il nomme la définition retenue et donne aussi l'autre chiffre quand les deux diffèrent.

Toute personne capable de décrire ce qu'elle veut savoir. Ventes, finance, produit, support et direction posent leurs questions en langage courant sans écrire de SQL, tandis que les analystes peuvent lire et modifier chaque requête générée. L'accès suit les réglages de votre espace de travail : les admins choisissent quels groupes et membres interrogent chaque source de données et peuvent masquer à l'IA les schémas, tables ou colonnes sensibles. Dans Slack, chaque personne est associée à son compte Basedash par e-mail, donc les mêmes règles s'appliquent.

Tout ce que vous connectez : des bases comme Postgres, MySQL et SQL Server, des entrepôts comme Snowflake, BigQuery et Databricks, et des outils SaaS comme Stripe, HubSpot et Salesforce synchronisés dans Basedash Warehouse. Il peut combiner plusieurs sources dans une même réponse, par exemple l'usage produit de votre base avec le revenu de Stripe. Il lit aussi vos Models et votre contexte IA : il sait quelles tables comptent, ce que signifient vos colonnes et comment votre équipe calcule chaque métrique.

Des recherches rapides, comme les meilleurs clients par revenu, et des analyses plus poussées : rétention par cohorte, conversion d'un funnel, segmentation, ou l'explication d'un chiffre qui bouge. Les questions de suivi gardent le contexte, vous passez donc d'un total à un segment puis aux comptes concernés sans rien répéter. Les traitements très longs conviennent mieux à une automatisation planifiée qu'à un chat en direct, et les analystes peuvent toujours reprendre une requête générée dans l'éditeur SQL.

Oui. Chaque graphique d'une réponse garde sa requête : vous pouvez modifier le SQL directement ou demander en langage courant de changer le type de graphique, la granularité, la ventilation ou le format. Le graphique se met à jour sur place au lieu de repartir de zéro. Une fois au point, enregistrez-le dans un tableau de bord, partagez-le dans un canal Slack ou exportez les données en CSV, JSON ou Excel.

Oui. Mentionnez @Basedash dans un canal ou un message privé Slack pour recevoir la réponse et son graphique dans le fil, et les conversations commencées dans Slack se synchronisent avec l'app. Sur iPhone, ajoutez Basedash à l'écran d'accueil et posez vos questions à voix haute. Claude, ChatGPT, Cursor et d'autres clients MCP peuvent aussi se connecter à Basedash. Chaque accès utilise les mêmes définitions et permissions que l'app.