Observer les paroles et compter les signes

Qu’est-ce que AskTable, qui observe les paroles et les chiffres ?

AskTable est un agent intelligent d’IA qui permet aux professionnels de faire des recherches et d’analyser les données de l’entreprise en langue naturelle.

Le produit actuel est géré par Hangzhou Memory Future Artificial Intelligence Co., Ltd., qui se concentre sur la résolution des problèmes liés aux cadres de référence, aux droits d’accès et à l’analyse de données réelles.

Fonction principale d’AskTable

• Interroger les bases de données et les tableaux en langage naturel.
• Génération automatique de requêtes, de résumés et de graphiques.
• Continuer à poser des questions et à approfondir en fonction des résultats.
• Champ des indicateurs de précipitation, notes de champ et documents métier.
• Appliquer les droits d’accès aux données en fonction de l’identité.
• Configurer les règles au niveau de la ligne, du champ et de la masquage des données.
• Utilisé sur le Web, Feishu, API, MCP et CLI.
• Encapsuler l’analyse haute fréquence en compétences et en employés numériques.
• Prend en charge le déploiement SaaS, privé et open source.

Quelle est la différence avec le BI traditionnel ?

La BI traditionnelle conçoit généralement d’abord des rapports fixes, tandis qu’AskTable met davantage l’accent sur le fait que les professionnels puissent poser des questions directement et en insister.

Il ne se contente pas de traduire les problèmes en SQL, mais prend également en compte la configuration sémantique, les définitions des indicateurs et les droits d’accès des utilisateurs.

• Il n’est pas nécessaire d’attendre la création d’un nouveau rapport pour les problèmes temporaires.
• La réponse peut inclure des tableaux, des graphiques et des explications.
• La même question peut retourner des résultats différents en fonction des droits d’accès de l’utilisateur.
• La couche de connaissances métier réduit les incohérences dans la définition des indicateurs.
• Le BI traditionnel reste adapté aux tableaux de bord fixes et aux designs visuels complexes.

Quelles sources de données sont prises en charge

AskTable peut se connecter à des bases de données, des entrepôts de données, des fichiers et certaines plateformes métier.

• MySQL et PostgreSQL.
• ClickHouse et StarRocks.
• Bases de données telles que OceanBase, TiDB, etc.
• Excel et fichiers CSV.
• Tableaux multidimensionnels de Feishu.
• Systèmes d’entreprise tels que ERP, CRM et Yonyou.
• Étendre des sources de données personnalisées via DAP.

La portée de la compatibilité des versions spécifiques et les exigences en matière de pilotes doivent se référer au document de déploiement et à la console.

Question de nombre en langue naturelle

Les utilisateurs peuvent poser directement des questions relatives aux ventes, aux stocks, à la finance, aux abonnements ou aux opérations.

• Vérifier les indicateurs clés d’une période donnée.
• Découper les données par région, canal et produit.
• Driller et attribuer les fluctuations anormales.
• Comparer les performances de différents cycles ou équipes.
• Générer des tableaux, des graphiques et des conclusions textuelles.
• Interroger sur les conditions manquantes et compléter la plage de filtrage.

Niveau sémantique et cadre métier

La couche sémantique est utilisée pour stocker la signification des champs, les formules de indicateurs, les synonymes, les documents métier et les préférences d’analyse.

Ces configurations permettent à l’IA de mapper le langage métier aux tables de données et aux règles de calcul appropriées.

• Ajouter un nom métier au champ technique.
• Définir les critères pour les indicateurs tels que le chiffre d’affaires, l’activité et la conversion.
• Enregistrer la plage de temps et les conditions de filtrage.
• Abréviations et synonymes couramment utilisés dans les départements complémentaires.
• Systèmes de liaison associés, instructions et dictionnaire de données.
• Définir des préférences d’analyse pour différents scénarios.

Permissions et gouvernance des données

AskTable peut limiter la portée des données avant l’exécution de la requête en fonction de l’identité de l’utilisateur, de son rôle et des politiques d’accès.

• Contrôler les sources de données accessibles.
• Restreindre des tables et des champs spécifiques.
• Restreindre la plage des enregistrements par un filtre de ligne.
• Masquer les champs sensibles tels que les numéros de téléphone.
• Attribuer des droits aux administrateurs, aux membres et aux visiteurs.
• Préserver la capacité d’audit des opérations de consultation et de gestion.

Une configuration incorrecte des permissions peut encore entraîner un dépassement de droits ; il est impératif de valider avec un compte de test avant le lancement officiel.

Graphiques, explications et questions supplémentaires

Le système peut organiser les résultats de la recherche sous forme de tableaux, de graphiques et de descriptions textuelles, et prend en charge des questions successives.

• Vérifiez d’abord le total et les tendances.
• Décortiquer à nouveau les différences par dimension.
• Localiser les points de temps anormaux ou les objets métier.
• Comparer la valeur cible à la valeur réelle.
• Rédiger les conclusions sous forme de rapport ou de recommandations pour des actions.

L’interprétation par l’IA relève de l’analyse assistée ; le jugement final doit néanmoins faire l’objet d’une vérification des données sources et des définitions des indicateurs.

Lark, MCP, API et CLI

Les mêmes capacités de questionnement peuvent être fournies aux équipes métier et aux développeurs par diverses voies d’accès.

• La console Web est adaptée à la configuration et à l’analyse interactive.
• L’entrée Feishu permet de demander des données directement dans une discussion de groupe.
• L’API REST est utilisée pour intégrer des systèmes métier.
• MCP permet aux agents IA externes d’accéder aux capacités de données.
• La CLI convient aux terminaux et aux workflows automatisés.
• Le SDK Python prend en charge les appels synchrones et asynchrones.

Guide d’utilisation d’AskTable

1. Définir le premier scénario d’analyse des affaires à haute valeur.
2. Choisissez entre une mise en œuvre SaaS, privée ou open source.
3. Créer une organisation et configurer un compte administrateur.
4. Se connecter à une base de données, un entrepôt de données ou un fichier de tableau.
5. Utiliser un compte en lecture seule et limiter l’accès au réseau.
6. Ajouter des notes de champ, des définitions d’indicateurs et des documents métier.
7. Créer des rôles et configurer les tables, les champs et les permissions au niveau des lignes.
8. Tester la précision des requêtes à l’aide de problèmes métier typiques.
9. Vérifier le SQL, les résultats, les graphiques et les explications.
10. Créer un ensemble de questions d’évaluation avec des réponses connues.
11. Connexion à Lark, API, MCP ou autres points d’accès.
12. Vérification continue des erreurs, des droits d’accès et des modifications des procédures métier.

Forfaits et prix SaaS

Au 30 août 2026, la page des prix officiels facture en fonction du nombre total d’employés de l’entreprise.

Les administrateurs, les membres et les visiteurs sont tous comptabilisés. Les prix et les règles de promotion sont ceux indiqués sur la page de règlement final.

Essai gratuit

Les nouveaux utilisateurs peuvent d’abord profiter d’une période d’essai gratuite pour tester l’intégration des données, les questions en langage naturel et les fonctionnalités d’analyse de base.

• Commencez par connecter des exemples masqués ou des données à faible risque.
• Préparez un ensemble de questions dont les réponses sont déjà connues.
• Tester la mise en correspondance des champs et les formules d’indicateurs.
• Vérifier si les problèmes d’erreur seront clairement rejetés.
• Mettre à niveau après avoir confirmé les besoins en collaboration d’équipe.

Comment choisir le niveau SaaS

• Un groupe de trois peut commencer avec le forfait d’organisation minimal.
• Les visiteurs sont également comptabilisés ; planifiez les places à l’avance avant d’inviter.
• Pour la promotion inter-services, il faut compter le nombre total d’utilisateurs réels.
• Les questions et réponses sans limite de nombre font partie des règles de la période promotionnelle.
• Les données hautement sensibles doivent faire l’objet d’une évaluation pour un déploiement privé.
• Plus de vingt personnes devraient consulter une solution d’entreprise.

Déploiement privatisé

Le support officiel permet une mise en œuvre privatisée, les données pouvant rester sur le réseau intranet de l’entreprise, dans un cloud privé ou dans un environnement spécifié.

Le prix de privatisation nécessite une offre commerciale et dépend de l’environnement, de la taille des données, de l’étendue de la livraison et de la durée du service.

• Prend en charge l’accès aux bases de données internes et aux entrepôts de données.
• Il est possible de configurer des rôles d’entreprise ainsi que des permissions au niveau des lignes et des colonnes.
• Cela peut être combiné avec des stratégies de modélisation, du masquage et de l’audit.
• Capable de s’interfacer avec les systèmes internes et les processus de travail.
• Avant la mise en œuvre, il est nécessaire d’évaluer les capacités de calcul, de réseau et de maintenance.
• Le soutien commercial, les mises à niveau et les SLA doivent être inscrits dans le contrat.

Comparaison entre SaaS, logiciels open source et solutions privées

Statut open source

Les autorités ont rendu public le dépôt de déploiement tout-en-un d’AskTable, sous licence Apache-2.0.

Ce dépôt fournit des fichiers liés à Docker, permettant de lancer des interfaces utilisateur, des API REST et des services MCP.

• Prend en charge les modes de déploiement en mode stand-alone, sur Alibaba Cloud et Sealos.
• Lors de la création, vous pouvez choisir une source d’image Python nationale.
• Le déploiement nécessite une configuration manuelle de la base de données et du grand modèle.
• La version de déploiement open source ne comprend pas automatiquement la mise en œuvre commerciale et les SLA.
• La capacité de hébergement complet dans le cloud ne peut pas être simplement assimilée au contenu d’un entrepôt.

Python SDK

La bibliothèque Python officielle pour accéder à l’API REST AskTable est également soumise à la licence Apache-2.0.

• Prend en charge Python 3.8 et versions ultérieures.
• Fournit des clients synchrones et asynchrones.
• La requête et la réponse contiennent des définitions de types.
• Prend en charge le pagination, le téléchargement de fichiers, les tentatives de réessai et les paramètres de délai d’expiration.
• Les clés API doivent être gérées via des variables d’environnement.
• Le montant des appels et les prix des services sont déterminés selon le plan de déploiement utilisé.

Sécurité API et MCP

• Créez des clés API distinctes pour différents projets.
• Attribuez des rôles de chat ou de gestion avec les minimums de privilèges nécessaires.
• Ne pas écrire de clés à haut niveau de privilèges dans le code frontend.
• Définir les journaux d’appel, les limitations de vitesse et les alertes pour les anomalies.
• Outil de vérification de la portée des données exposées avant l’accès MCP.
• Annuler et renouveler immédiatement en cas de fuite de clé.

Comment garantir la précision des données

Une collecte de données fiable nécessite la qualité des données, la configuration sémantique, les règles d’accès et les capacités du modèle, qui doivent tous fonctionner en synergie.

• Créer un ensemble de tests contenant des réponses standard.
• Vérifier que la requête générée utilise les tables et champs corrects.
• Vérifier l’heure, la suppression des doublons et les critères d’agrégation.
• Afficher le processus de calcul pour les indicateurs à haut risque.
• Mettre en place un processus de clarification pour les problèmes liés à un manque de conditions.
• Mettre à jour la couche sémantique en temps opportun après un changement dans les critères commerciaux.

Confidentialité et données des utilisateurs

Avis de politique de confidentialité : l’utilisateur est propriétaire des données utilisateur d’AskTable qu’il a téléchargées, créées ou générées par le fonctionnement du bot.

En principe, la plateforme traite les données conformément aux instructions de l’utilisateur, mais l’hébergement gratuit ne signifie pas une obligation de stockage permanent.

• L’utilisateur doit s’assurer que la source des données et les opérations de traitement sont légitimes.
• Les comptes, les appareils et les historiques de navigation peuvent être utilisés pour des opérations de sécurité.
• En principe, les données personnelles générées par les activités sur le territoire national sont stockées sur ce même territoire.
• La suppression, l’annulation et la gestion des autorisations doivent être effectuées conformément à la politique en vigueur.
• Les données importantes doivent disposer d’une sauvegarde indépendante.
• Lors de la publication d’un bot en ligne, l’utilisateur doit également fournir ses propres règles de confidentialité.

Quelles entreprises sont concernées

• Les ventes, l’exploitation et les finances ont besoin d’équipes qui consultent fréquemment des données de manière temporaire.
• Les entreprises qui disposent de plusieurs bases de données et systèmes métier.
• Départements de données souhaitant unifier les critères d’indicateurs et les autorisations.
• Organisations qui doivent consulter les données directement dans Figma.
• Équipes de développement souhaitant fournir des données réelles aux agents d’IA.
• Entreprises d’État et grandes institutions exigeant un déploiement en réseau privé et une audit.

Avantages du produit

• La question en langage naturel est combinée avec la couche de sémantique métier.
• Les règles de droits s’appliquent avant la consultation.
• Prend en charge les bases de données, les data warehouses, les fichiers et plusieurs points d’accès.
• L’analyse haute fréquence peut être transformée en compétences et en employés numériques.
• Fournit en même temps des déploiements SaaS, privatisés et open source.
• Des API REST, MCP et un SDK Python sont fournis officiellement.

Restrictions d'utilisation et précautions

• L’analyse par l’IA peut encore générer des requêtes ou des interprétations erronées.
• Une mauvaise qualité des données affecte directement la fiabilité des réponses.
• Les administrateurs, les membres et les visiteurs sont tous comptabilisés dans le nombre d’utilisateurs SaaS.
• Les questions sans limite font partie des règles de période promotionnelle et d’utilisation raisonnable.
• Le prix de privatisation nécessite une évaluation commerciale.
• Le déploiement open source nécessite de prendre en charge soi-même l’exploitation et la sécurité.
• Les décisions à haut risque doivent faire l’objet d’un contrôle des données sources.

Questions fréquentes

Que peut faire principalement AskTable pour analyser les paroles et les chiffres ?

Il permet aux utilisateurs de faire des recherches dans les bases de données et les tableaux d’entreprise en langue naturelle, et de recevoir des données, des graphiques, des explications ainsi que des résultats pour des questions supplémentaires.

Peut-on utiliser AskTable sans connaître SQL ?

Oui, les commerciaux peuvent poser des questions directement, mais l’équipe des données doit néanmoins configurer les sources de données, la terminologie sémantique et les droits d’accès.

Comment AskTable SaaS facture-t-il ?

Le 30 août 2026, les prix mensuels pour les organisations de trois, dix et vingt personnes sont respectivement de 200, 600 et 999 yuans.

AskTable prend-il en charge le déploiement privé ?

Oui, le prix final dépend de l’environnement de déploiement, de la taille des données, de l’étendue de la livraison et de la durée du service.

AskTable est-il un outil open source ?

Le dépôt officiel tout-en-un utilise Apache-2.0, mais les services cloud commerciaux et le support de mise en œuvre doivent être achetés séparément.

AskTable propose-t-il une API et MCP ?

Des API REST, MCP, CLI et un SDK Python officiel sont fournis pour l’intégration système et l’appel d’agents.

Les résultats de l’analyse d’AskTable sont-ils toujours exacts ?

Ce n’est pas nécessaire ; il faut encore valider continuellement à l’aide d’un ensemble de test, de vérifications de requêtes, de critères d’indicateurs et de contrôle des données sources.