Son propre entrepôt
Un tableau de bord n’est reconstruit que sur l’entrepôt où ses données se trouvent déjà.
Options de migration
De Tableau vers Snowflake ou Databricks.
Demandez en langage courant. Le Boreon MCP Layer lit le classeur sur votre site Tableau Server ou Tableau Cloud, trouve le flux Prep qui l’alimente, reconstruit les deux sur la propre technologie de tableaux de bord et de données de l’entrepôt et vérifie chaque chiffre face à Tableau avant de publier. Pas de scripts, pas de SQL écrit à la main, et la mise en production en un mois.
En production en un mois
- Semaines 1 à 2MVPLe Boreon MCP Layer derrière votre pare-feu, vos tableaux de bord prioritaires migrés et chaque chiffre prouvé.
- Semaines 3 à 4Déploiement finalLe reste de vos classeurs prioritaires, le durcissement, la validation et la formation.
- Jour 30Mise en productionVotre équipe l’utilise dans le chat, et chaque migration à venir vous appartient.
Ce qui part où
Chaque entrepôt reçoit sa propre technologie
Chaque migration part de Tableau Server ou Tableau Cloud et arrive sur la propre technologie de tableaux de bord et de données de l’entrepôt.
| Vers Snowflake | Vers Databricks | |
|---|---|---|
| Tableaux de bord et classeurs | Apps Streamlit in Snowflake, avec la mise en page, les repères, les couleurs et les filtres repris | Tableaux de bord AI/BI avec les mêmes mesures, filtres et couleurs, et Genie intégré |
| Flux Tableau Prep | Tables dynamiques, une CTE par étape de flux, ou une vue matérialisée là où Snowflake le permet | Vues matérialisées, une CTE par étape de flux |
| Les données derrière | Tables Snowflake, interrogées par la SQL API | Tables Unity Catalog, interrogées par la Statement Execution API |
| La preuve | La requête de chaque feuille prouvée sur Snowflake, et chaque chiffre vérifié face à Tableau | La requête de chaque feuille prouvée sur Databricks, et chaque chiffre vérifié face à Tableau |
Comment se déroule une migration
Six étapes à partir d’une ligne
Le client tape une ligne sur un classeur de Tableau Server ou Tableau Cloud. L’agent fait le reste et affiche chaque étape au fur et à mesure.
La seule ligne que le client a tapéeMigre DBX Platform Latency Calls & Uptime vers Databricks
- Lire le classeur. Étagères, filtres et calculs : trois feuilles.
- Trouver le flux Prep. Le flux derrière sa source de données : un flux.
- Du flux à la vue. Une instruction SQL, une CTE par étape : 20 millions de lignes en 72 secondes.
- Prouver chaque feuille. Chaque requête s’exécute avant la publication : zéro erreur SQL.
- Vérifier les chiffres. Face à la réponse de Tableau lui-même : 41 lignes sur 41.
- Publier. Un tableau de bord AI/BI Databricks, avec un score de fidélité de 96 %.
Mesuré en direct
L’exécution en quatre chiffres
Mesuré sur DBX Platform Latency Calls & Uptime, migré de Tableau vers un tableau de bord AI/BI Databricks.
- feuilles identiques à Tableau
- 3 / 3
- score de fidélité
- 96 %
- lignes dans la vue, construite en 72 secondes
- 20 M
- erreur SQL à la publication
- 0
Les règles qu’il suit
Rien ne part avant d’être prouvé
Le moteur vérifie son propre travail, et chaque règle ci-dessous vaut pour chaque migration.
Tout ou rien
Si une feuille n’a pas de correspondance fidèle, rien n’est publié et l’agent explique pourquoi, en termes simples.
Les chiffres d’abord
Moyennes, décomptes distincts et médianes restent exacts sous les filtres du tableau de bord, et chaque résultat est vérifié face à la réponse de Tableau lui-même.
Prouvé avant livraison
Chaque requête s’exécute sur Snowflake ou Databricks avant la publication, et rien ne s’ouvre sur une erreur SQL.
Votre identité, vos rôles
Les rôles SSO sont reportés sur les deux entrepôts, et chacun voit ce qu’il est autorisé à voir.
Lecture seule par défaut
Les seules écritures sont celles que vous demandez, et chacune est auditée.
Dans chaque migration
Chaque migration apporte sa preuve
Mesurée sur vos propres classeurs, et présentée avant que vous ne publiiez.
Rapport de fidélité
Un score pour chaque feuille : ce qui a été associé, ce qui a été approché et ce qui a été laissé de côté.
Parité
Les lignes de chaque feuille comparées à la réponse de Tableau lui-même.
SQL prouvé
Chaque requête s’exécute d’abord, et le tableau de bord ou l’app s’ouvre sans erreur SQL.
Une raison claire
Tout ce qu’il ne migre pas est nommé, avec la raison en termes simples.
Un MVP en deux semaines. En production en un mois.
Dites-nous quels tableaux de bord de votre site Tableau Server ou Tableau Cloud vous migreriez en premier. Nous les cadrons, installons le Boreon MCP Layer derrière votre pare-feu et mettons un MVP fonctionnel entre les mains de votre équipe en deux semaines, avec le déploiement final et la mise en production dans le mois.