iDBQuery peut-il combiner plusieurs bases de données et feuilles de calcul dans une seule réponse ?

C'est l'idée centrale d'iDBQuery : plutôt que d'interroger les sources une par une, il les assemble en un modèle unique, vivant et interrogeable auquel vous pouvez poser une seule question.

• Connectez chaque source une fois. Une base de données MySQL ou Postgres, un entrepôt de données comme Snowflake ou BigQuery, une feuille Excel/Google Sheet, un CRM via le connecteur d'API REST — chacun se connecte selon le flux standard et fait l'objet d'une introspection.
• Posez une seule question multisource. Par exemple : *« Pour chaque région, montre le pipeline issu du CRM, le chiffre d'affaires facturé issu de l'entrepôt de données et les objectifs de ce mois issus de la feuille de calcul de planification. »*
• iDBQuery les joint pour vous. Il détermine comment les sources sont liées (grâce à la couche sémantique), rédige le SQL, l'exécute sur l'ensemble et renvoie un tableau, un graphique ou un tableau de bord dynamique unique, cité.

Le facteur différenciant par rapport à une stack traditionnelle : il n'y a ni ETL, ni base de données de préparation, ni besoin de tout charger d'abord dans un seul entrepôt de données — iDBQuery interroge chaque source sur place et fédère les résultats. Et comme chaque chiffre est cité jusqu'à la ligne source et au système exacts dont il provient, un nombre qui mêle une base de données et une feuille de calcul reste entièrement auditable. C'est idéal pour réconcilier des systèmes qui divergent, ou pour des rapports qui ont toujours exigé de recopier manuellement d'un outil à l'autre. Déployez dans le cloud, dans votre VPC ou en environnement isolé (air-gapped), et chaque source connectée reste là où elle vit.