Tous vos systèmes.
Une clarté vérifiable.
De meilleures décisions. 

Le Modèle de Données Business 4D de Maxa rompt avec les approches de modélisation des années 1990.

C’est un modèle basé sur les événements et les activités, qui repose sur 4 composants clés :

• Faits et métriques (par ex. chiffres de revenu, instantanés de niveaux de stock, etc.)
• Dimensions (par ex. clients, produits)
• Temps (garantit que les séquences business sont bien capturées, et que vous pouvez voyager dans le passé comme dans le futur)
• Contexte métier et process (pour relier de façon cohérente les différentes activités et processus business)

Il est extrêmement difficile d’unifier et d’harmoniser plusieurs systèmes contenant des données financières et/ou opérationnelles : ERP, WMS, CRM, POS, bases mainframe, etc. Les entreprises de taille moyenne à grande fonctionnent typiquement avec 2 à 10 systèmes.
Notre modèle de données 4D est conçu pour tous les systèmes de référence financiers et opérationnels : il est plus facile à comprendre pour les utilisateurs métiers et il est extrêmement bien adapté aux grands modèles de langage d’IA générative. Les LLM ont besoin de contexte pour raisonner correctement, et d’un mécanisme pour comprendre rapidement les processus métier capturés dans les données.

Le temps, les processus et la lignée des données deviennent des composants essentiels d’un modèle de données moderne, prêt pour l’IA.

Les faits peuvent être enrichis par des métriques, c’est‑à‑dire des informations net‑nouvelles qui ne sont pas contenues dans les systèmes sources et qui réduisent la charge de calcul en aval.

Tous ces composants clés peuvent être gérés simultanément dans un modèle de données business moderne et 4D, prêt à propulser le reporting, le dashboarding, l’analytics et les usages LLM de votre entreprise.

ChatGPT et les autres grands modèles de langage (LLM) excellent dans le traitement du langage : texte, documents, code logiciel, etc.

Ils ne savent pas gérer de vastes bases de données ni des systèmes de référence remplis de chiffres, de lignes, de colonnes et de millions d’enregistrements sous forme de tableaux (données « structurées »).

ChatGPT peut éventuellement manipuler un petit tableur, mais attendez‑vous à de nombreuses erreurs, hallucinations et incohérences. Et bon courage pour prouver quoi que ce soit.

À l’inverse, la technologie brevetée (en cours) et le modèle de données de Maxa augmentent les capacités de raisonnement et la connaissance métier générale des LLM, tandis que Maxa exécute les calculs de base de données essentiels avec des outils logiciels éprouvés, enrichis par 20 ans d’expertise métier.

Enfin, la technologie Maxa fonctionne en mode verrouillé dans le cloud de données de votre choix : aucune donnée privée de l’entreprise ne sort de votre périmètre sécurisé ; aucune donnée d’entreprise n’est utilisée pour entraîner des modèles.

Maxa Analyst fournit des explications de raisonnement étape par étape, ainsi qu’un accès complet aux enregistrements de détail pour appuyer chaque analyse et chaque calcul.

Les outils de text‑to‑SQL se contentent de traduire des questions en langage naturel dans le langage des bases de données, c’est‑à‑dire en code SQL.

Ils dépendent de schémas rigides, réduisent fortement les capacités de raisonnement et la connaissance métier générale des LLM, et s’appuient souvent sur des couches sémantiques lourdes ou une logique métier en dur.

Pour ces raisons, ils peinent à gérer l’analyse transversale et nécessitent une implication constante de l’IT pour maintenir ou ajuster les requêtes.

Point crucial : avec le text‑to‑SQL, les calculs en base de données sont réalisés par l’IA – en écrivant du code SQL – ce qui les rend sujets aux erreurs et aux hallucinations, et complique la preuve de toute réponse pour les équipes métier qui ne peuvent pas inspecter le SQL.

Les outils de text‑to‑SQL ignorent aussi les centaines, voire milliers d’heures nécessaires pour unifier et harmoniser plusieurs systèmes de référence lorsqu’on le fait de manière traditionnelle. C’est pourtant souvent indispensable avant même d’envisager des couches ou modèles sémantiques, des instructions spéciales, et tout ce qu’il faut pour faire fonctionner ces outils. Ces structures sont en outre très lourdes à maintenir.

À l’inverse, Maxa s’attaque directement à l’unification et à l’harmonisation rapides des données dans un modèle de données business 4D, prêt pour l’IA. Pas besoin de construire une couche supplémentaire par‑dessus.

Maxa comprend les hiérarchies comptables, les relations business et les flux de processus au sein de son modèle 4D, ce qui permet aux équipes Finance et Opérations d’explorer, de creuser et de raisonner librement sur les données, sans dépendance technique.

Maxa se connecte à pratiquement n’importe quelle source de données, bien au‑delà des seuls systèmes comptables et financiers.

Elle peut ingérer des bases de données, des fichiers Excel, des fichiers plats, ainsi que des données tierces comme des flux de marché ou des données web.

Dès lors qu’une source produit des données structurées ou semi‑structurées, Maxa peut les unifier et les harmoniser dans votre modèle de données business 4D.

Oui. Maxa s’intègre de façon fluide avec vos outils existants. Power BI, Tableau et Excel peuvent tous se connecter directement à la fondation de données harmonisées de Maxa, ce qui permet aux équipes de conserver leurs outils préférés tout en travaillant à partir d’une seule et même source de vérité.

La plupart des déploiements sont opérationnels en 6 à 8 semaines.

Maxa est construite nativement sur Snowflake et hérite de son chiffrement de niveau entreprise, de ses contrôles d’accès et de ses certifications de conformité.

Vos données restent dans votre environnement Snowflake, ce qui garantit un contrôle total, une gouvernance solide et une sécurité renforcée.

Oui. Maxa peut unifier et harmoniser les données provenant de n’importe quelle source, ce qui permet à chaque département d’en tirer parti.

Qu’il s’agisse des opérations marketing, de la supply chain, des RH ou de l’IT, les équipes peuvent poser des questions, automatiser des rapports et faire émerger des insights avec le même niveau de précision et d’auditabilité.

La Finance peut mener la transformation, mais chaque équipe bénéficie d’une fondation de données partagée.