Databench par Alkera est une plateforme de données agentique offrant des espaces collaboratifs où humains et agents IA réalisent de l'ingénierie, de l'analyse et de la science des données via des notebooks, des tableaux de bord réactifs, la maintenance automatisée de pipelines et le lignage au niveau des colonnes.
Fonction du produit et positionnement officiel
Databench par Alkera fournit des espaces de travail partagés et multijoueurs où les ingénieurs de données, les analystes et les data scientists collaborent aux côtés d'agents IA. La plateforme se connecte aux outils existants de l'écosystème de données, notamment les entrepôts de données, les utilitaires de transformation, les moteurs de requêtes et les outils de suivi des anomalies, permettant aux utilisateurs de mener des analyses en SQL et Python.
Le système automatise la surveillance de routine des pipelines en détectant les données obsolètes, les échecs de tâches et les écarts d'exactitude. Les agents proposent des corrections, examinent les conséquences en aval grâce au lignage au niveau des colonnes sur les outils intégrés, et testent les modifications au sein de bacs à sable isolés avant leur validation par les barrières CI/CD.
Cas d’usage étayés par les sources officielles
Les analystes et les agents créent des notebooks SQL et Python, les convertissant en tableaux de bord interactifs où les graphiques dépendants s'actualisent automatiquement lors de modifications des entrées.
Les ingénieurs de données identifient les échecs de tâches et les données obsolètes, permettant aux agents de suggérer des correctifs de code et de les valider dans des bacs à sable de test isolés.
Les équipes examinent le lignage des données au niveau des colonnes à travers les couches de transformation et de rapport afin de confirmer les effets des mises à jour de schémas ou de code avant le déploiement.
Alkera se connecte à l'ensemble de l'écosystème de données afin de surveiller l'état opérationnel et les relations entre les schémas. Lorsque des erreurs d'exactitude des données, des échecs d'exécution ou des données obsolètes surviennent, la plateforme identifie automatiquement l'incident et coordonne le dépannage dirigé par des agents.
Pour préserver les environnements de production, le système vérifie les impacts en aval à l'aide d'un lignage au niveau des colonnes englobant les entrepôts, les tâches de transformation et les tableaux de bord analytiques. Les solutions suggérées sont exécutées et confirmées dans des bacs à sable isolés avant de franchir les contrôles de qualité CI/CD.
Vérifications à effectuer avec vos contenus et votre flux de travail
Sources vérifiées et date de la vérification
Réponses fondées sur la fiche produit dont les sources ont été vérifiées
Les notebooks Alkera prennent en charge SQL et Python, permettant aux utilisateurs et aux agents d'interroger les données, d'exécuter du code et de générer des analyses visuelles.
Alkera détecte automatiquement les échecs de tâches, les données obsolètes et les erreurs d'exactitude, puis charge des agents de proposer des correctifs testés dans des bacs à sable isolés.
Oui, Alkera suit le lignage au niveau des colonnes à travers les entrepôts de données, les services de transformation et les plateformes d'analyse afin d'évaluer les répercussions en aval.
Oui, des nœuds GPU dédiés peuvent être attribués aux noyaux de notebooks pour entraîner et post-entraîner des modèles, les résultats étant directement visualisés sous forme de graphiques dans le notebook.
Alkera se connecte à des sources de connaissances telles que Google Docs, Confluence et Notion, en suivant l'origine des définitions ainsi que leur statut de vérification humaine.
