Comment rapprocher des chiffres qui divergent entre deux systèmes ?
iDBQuery rapproche des chiffres qui divergent entre deux systèmes en les interrogeant comme un seul modèle et en les comparant ligne par ligne. Connectez chaque source, demandez à iDBQuery de faire correspondre les chiffres, et il fait ressortir les enregistrements exacts qui diffèrent — avec des citations des deux côtés — de sorte que vous trouviez la cause de l'écart au lieu de deviner.
Lorsqu'un même chiffre se lit différemment dans deux systèmes — les ventes dans votre base contre le grand livre financier, le stock contre l'export de l'entrepôt — le rapprochement suppose généralement de déverser les deux dans des tableurs et de les comparer à l'œil. iDBQuery en fait une requête.
- Comparez sur place — connectez les deux systèmes et demandez « où ces totaux divergent-ils ? » iDBQuery les joint sur les bonnes clés et renvoie les écarts.
- Descendez jusqu'aux lignes — il ne dit pas seulement que les totaux diffèrent d'un certain montant ; il montre les enregistrements précis présents dans l'un et absents ou différents dans l'autre, sourcés des deux côtés.
- Expliquez la cause — confiez-le à l'agent Analyste et il enquête : décalages de dates, doublons, une devise ou un statut discordant, un enregistrement manquant.
- Aucun déplacement de données — les deux sources sont interrogées en direct, de sorte que vous rapprochiez sur des données actuelles, et non sur l'export de la semaine dernière.
La valeur réside dans la trace. Comme chaque chiffre cite sa ligne source dans le système dont il provient, vous pouvez prouver quel côté a tort et pourquoi — un remboursement comptabilisé deux fois, une commande comptée avant son expédition, une règle d'arrondi appliquée de façon incohérente. iDBQuery transforme un recoupement manuel de plusieurs heures, propice aux erreurs, en une question que vous pouvez poser et reposer à mesure que les données évoluent.
Updated 2026-06-22