Supernova IA est une plateforme d'analyse de données et de business intelligence sans code, destinée aux startups à forte croissance, conçue pour aider les utilisateurs sans compétences techniques à comprendre les données de leur activité et à prendre des décisions basées sur les données.
Principalement adaptée aux startups en forte croissance, en particulier celles qui ne disposent pas d'une équipe dédiée à l'analyse de données mais qui ont besoin d'analyser rapidement les données métier et d'instaurer une culture pilotée par les données.
Non, pas besoin. La plateforme est conçue sans code et permet de connecter des sources de données et de réaliser des analyses visuelles sans écrire de SQL ni dépendre de compétences en ingénierie des données.
Propose des plans Startup à 1 000 $ par mois (paiement annuel), Full-stack à 3 000 $ par mois (paiement annuel) et un plan Enterprise sur mesure; les inclusions (nombre de lignes de données, connecteurs et niveaux de support) varient selon le plan.
La plateforme peut connecter plus de 150 sources SaaS courantes, facilitant l'intégration des données issues de différents systèmes d'entreprise.
Propose des services d'équipe de données à la demande, incluant la personnalisation de tableaux de bord, la définition des KPI de l'entreprise, la modélisation des données, le soutien à la préparation financière, et d'autres services professionnels pour réduire les obstacles à l'adoption.
Browse AI est une plateforme sans code, pilotée par l'IA, pour l'extraction et la surveillance de données web. Elle permet à ses utilisateurs, sans aucune programmation, d'extraire des données structurées depuis divers sites, de surveiller les variations de contenu et de transformer ces données web en API en temps réel ou de les intégrer à des flux de travail existants, afin d'automatiser la collecte et l'analyse des données.
Secoda AI est une plateforme d'entreprise propulsée par l'IA pour la gouvernance des données et l'exploration intelligente. Elle centralise la gestion des actifs de données, l'automatisation de la documentation et la gestion des métadonnées, afin d'améliorer la découverte, la gouvernance et la collaboration des équipes data, et de soutenir l'analyse de données à grande échelle.
