Vue d’ensemble
Draft & Goal permet aux équipes data d’automatiser le reporting, de synchroniser les données entre systèmes et de construire des pipelines de données sans code.Automated Reporting
Générer des rapports automatiquement
Data Synchronization
Garder vos données synchronisées
Workflows data courants
Reporting automatisé
Générer des rapports selon une planification :- Récupérer les données de plusieurs sources
- Transformer et agréger
- Générer des insights avec l’IA
- Distribuer par email ou Slack
Synchronisation des données
Garder les systèmes synchronisés :- Exporter depuis le système source
- Transformer le format des données
- Charger dans la destination
- Vérifier et enregistrer les résultats
Enrichissement des données
Ajouter de la valeur aux données brutes :- Récupérer les enregistrements depuis la base
- Enrichir avec des données externes
- Appliquer une analyse IA
- Réécrire les données enrichies
Monitoring et alertes
Suivre les métriques et alerter sur les anomalies :- Interroger les métriques régulièrement
- Comparer aux seuils
- Détecter les anomalies
- Envoyer des alertes
Nodes data disponibles
Google Suite
| Node | Description |
|---|---|
| Google Sheets | Lire/écrire des feuilles de calcul |
| Google BigQuery Reader | Interroger l’entrepôt de données |
| Google BigQuery Writer | Insérer des données dans BigQuery |
| Google Analytics | Données d’analytics web |
| Google Slides | Créer des présentations |
Transformation
| Node | Description |
|---|---|
| JSON Path Extractor | Extraire depuis du JSON |
| Merge | Remplir des modèles avec des données |
| Find & Replace | Transformer du texte |
| Loop | Traiter des tableaux |
APIs externes
| Node | Description |
|---|---|
| API Connector | Intégrations API prêtes à l’emploi |
Exemple : tableau de bord KPI hebdomadaire
Générer automatiquement un tableau de bord KPI hebdomadaire :Ce que ça fait
- Récupérer les données depuis Analytics, BigQuery et HubSpot
- Fusionner dans un jeu de données unifié
- Analyser avec l’IA pour générer des insights
- Créer des slides avec graphiques et commentaires
- Envoyer par email aux parties prenantes automatiquement
Temps gagné
| Tâche | Manuel | Automatisé |
|---|---|---|
| Collecte des données | 2 heures | 0 |
| Analyse | 3 heures | 5 minutes |
| Création du rapport | 2 heures | 0 |
| Distribution | 30 min | 0 |
| Total | 7,5 heures | 5 minutes |
Patterns de pipelines de données
ETL (Extract, Transform, Load)
Pipelines événementiels
Traitement par lots planifié
Bonnes pratiques
Gestion des erreurs
Toujours gérer les échecs des pipelines de données :- Logger toutes les opérations
- Alerter en cas d’échec
- Mettre en place des retries
- Prévoir des chemins de repli
Validation des données
Contrôler la qualité des données :- Vérifier les valeurs nulles
- Valider les types de données
- Valider les plages
- Signaler les anomalies
Traitement incrémental
Pour les jeux de données volumineux :- Suivre le dernier timestamp traité
- Ne récupérer que les nouveaux enregistrements
- Maintenir l’état entre les exécutions