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POUR LES DATA ENGINEERS

Votre IA Pair Programmer pour l'Infrastructure Data

Fini le code répétitif. Construisez des systèmes qui passent à l'échelle.

Combien de Temps Perdez-Vous ?

Calculez le temps hebdomadaire consacré à :

Écrire des modèles et tests DBT5-10 heures
Documenter les tables et colonnes3-6 heures
Exécuter des audits et contrôles qualité4-8 heures
Répondre aux questions data ad hoc6-12 heures
Temps Total Perdu18-36 heures/semaine

C'est 50-90% de votre semaine sur des tâches répétitives

Les Workflows Clés que Nous Accélérons

Générez Automatiquement des Modèles DBT avec Tests

Décrivez ce que vous souhaitez en langage naturel. Obtenez des modèles DBT prêts pour la production, avec les tests, la documentation et les bonnes pratiques intégrés d'emblée.

Vous :
"Créer un modèle de valeur vie client"
Agent IA :
✓ Modèle généré avec CTEs
✓ Tests d'unicité ajoutés
✓ Documentation incluse

Documentez vos Tables au Fil de vos Requêtes

Chaque requête que vous écrivez contribue à une documentation vivante. L'IA apprend de vos habitudes d'utilisation et maintient votre catalogue à jour automatiquement.

Après l'exécution de vos requêtes :
✓ Descriptions de colonnes inférées
✓ Patterns d'utilisation capturés
✓ Jointures fréquentes documentées
✓ Logique métier préservée

Lancez des Audits Qualité sur l'Ensemble du Warehouse

Analysez l'intégralité de votre warehouse pour détecter les problèmes de qualité en quelques minutes. Obtenez des rapports exploitables sur les valeurs nulles, les doublons, la dérive de schéma, et bien plus.

Contrôles automatisés sur 1000+ tables :
⚠ 47 tables avec des taux de null élevés
✗ 12 tables avec des doublons
ℹ 23 tables avec des changements de schéma
✓ 918 tables passant tous les contrôles

Construisez des Transformations en Langage Naturel

Oubliez le SQL générique. Décrivez la transformation dont vous avez besoin et obtenez des requêtes optimisées qui respectent les bonnes pratiques de votre warehouse.

Requête :
"Joindre les utilisateurs avec leurs 5 dernières commandes"
Résultat :
SELECT u.*, o.orders
FROM users u
LEFT JOIN LATERAL (...

Gains de Temps Concrets

BEFORE

Création d'un Nouveau Modèle DBT

  • • Écrire le SQL from scratch (45 min)
  • • Ajouter les tests manuellement (20 min)
  • • Rédiger la documentation (15 min)
  • • Déboguer et affiner (30 min)
~2 heures
AFTER

Création d'un Nouveau Modèle DBT

  • • Décrire ce dont vous avez besoin (3 min)
  • • Examiner le modèle généré (5 min)
  • • Apporter des ajustements si nécessaire (7 min)
~15 minutes
BEFORE

Audit Qualité du Warehouse

  • • Écrire des requêtes personnalisées (2 heures)
  • • Exécuter sur toutes les tables (3 heures)
  • • Compiler les résultats manuellement (1,5 heure)
  • • Créer le rapport (1 heure)
7,5 heures
AFTER

Audit Qualité du Warehouse

  • • Lancer l'audit automatisé (5 min)
  • • Examiner le rapport généré par l'IA (5 min)
10 minutes

S'Intègre à Votre Stack Existante

Fonctionne en toute transparence avec les outils que vous utilisez déjà

🔄

DBT

Générez des modèles, tests et docs compatibles avec vos projets DBT existants

📊

Airflow / Dagster

Intégrez-vous à votre couche d'orchestration pour des workflows automatisés

💾

Tout Warehouse

Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, PostgreSQL, et bien d'autres

"
Nous sommes passés de 60 % de notre temps consacré à la maintenance à la création de nouvelles fonctionnalités. L'IA prend en charge toutes les tâches fastidieuses pendant que nous nous concentrons sur l'architecture et l'innovation.
Sarah Chen
Senior Data Engineer, TechCorp

Prêt à Reprendre le Contrôle de Votre Temps ?

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