iDBQuery vs Databox : quelle est la différence ?

Databox est un moyen populaire et simple de garder un œil sur les KPI. Il se connecte à des dizaines de plateformes SaaS, HubSpot, Google Analytics, Stripe, des régies publicitaires et bien d'autres, et assemble leurs métriques dans des tableaux de bord épurés avec objectifs, alertes et vues mobiles. Pour les équipes qui veulent surtout surveiller un ensemble fixe de métriques SaaS, il est rapide à mettre en place et agréable à utiliser.

Là où il est moins adapté, c'est pour l'interrogation approfondie et ad hoc de vos propres données brutes.

iDBQuery est conçu précisément pour cela :

• Demander n'importe quoi. Au lieu de vignettes de KPI préétablies, vous tapez n'importe quelle question en langage courant et obtenez une réponse, y compris à des questions qu'aucun tableau de bord n'avait anticipées.
• Vos propres données, associées. Il construit un modèle unique en temps réel couvrant bases de données, entrepôts, tableurs, API et documents : vous pouvez donc poser des questions qui couvrent plusieurs systèmes, et pas seulement des métriques par connecteur.
• Des réponses sourcées. Chaque chiffre renvoie aux lignes sources exactes pour vérification.
• Déploiement partout. Cloud, VPC, isolé (air-gapped) ou Desktop, en conservant les données sensibles sur place.

Beaucoup d'équipes utilisent Databox pour surveiller les grands KPI SaaS et iDBQuery pour répondre à la question suivante — pourquoi ce chiffre a-t-il bougé, et à quoi ressemble-t-il combiné à notre base de données interne — à laquelle un tableau de bord de KPI figé ne peut pas répondre.