Le reporting MongoDB,sans pipeline à construire d'abord.

Dites au Connector Agent que vous voulez connecter MongoDB, ou sélectionnez MongoDB dans le catalogue. Collez une chaîne de connexion mongodb:// ou mongodb+srv://, ou saisissez l'hôte, le port, l'utilisateur, le mot de passe et la base d'authentification. Choisissez ensuite une base de données et des collections, puis approuvez le chargement et un planning. L'agent ne voit jamais vos identifiants.

Les collections et les vues que vous choisissez dans une base de données, ou toutes. Chaque collection devient une table, chaque champ de premier niveau une colonne, et _id la clé primaire. Les collections système et les bases admin, local et config sont ignorées. Les rôles de l'utilisateur MongoDB connecté plafonnent ce que Querri peut lire.

Pas en tables séparées. Les champs de premier niveau deviennent des colonnes, et chaque document imbriqué ou tableau est stocké en texte JSON dans une seule colonne. Querri peut décomposer ce JSON pendant une analyse quand une question a besoin d'une valeur imbriquée : vous n'avez donc pas à construire de pipeline d'aplatissement au préalable.

Les synchronisations incrémentielles peuvent s'exécuter toutes les heures, chaque jour ou chaque semaine, en lisant les documents dont le champ curseur (updatedAt par défaut) a avancé depuis la dernière exécution. Une actualisation complète s'exécute selon un planning quotidien, hebdomadaire ou mensuel, et une synchronisation manuelle est possible à tout moment. Les réponses viennent de cette copie dans Querri ; votre cluster n'est pas interrogé quand quelqu'un pose une question.

Non. Querri ne fait que lire MongoDB : il liste les bases de données et les collections, échantillonne des documents pour la configuration et les lit pendant une synchronisation. Il n'insère, ne met à jour ni ne supprime jamais un document, et ne crée ni index ni collection.

Querri ne peut synchroniser que les bases de données et les collections que l'utilisateur MongoDB connecté a le droit de lire : connectez-vous donc avec un utilisateur dont les rôles correspondent à ce que vous voulez dans Querri. Une fois les données dans Querri, la visibilité des lignes suit les paramètres de partage et d'accès par ligne de Querri, et non les rôles MongoDB de chacun.

Connectez les deux, et Querri rapproche les comptes de l'application des clients QuickBooks par l'ID ou le nom qu'ils partagent. Vous pouvez alors demander quels espaces de travail sont actifs mais non facturés, ou comment l'usage se compare à ce que paie chaque client. Quand un rapprochement est une supposition, la réponse le dit.

Connectez MongoDB et votre CRM, et Querri relie les comptes de l'application aux entreprises et aux affaires dans la Bibliothèque. Le customer success voit ainsi l'usage réel du produit à côté des dates de renouvellement, et le marketing peut suivre une source d'inscription jusqu'au compte activé.

Demandez-le. Si les étapes de configuration sont stockées dans un tableau sur chaque utilisateur, Querri lit cette colonne JSON et compte qui a atteint chaque étape, par offre ou par semaine d'inscription. Enregistrez l'activation comme KPI pour en garder l'historique, et suivez le playbook de l'inscription à la première valeur pour la version complète.

Demandez quelles commandes sont restées dans un statut plus longtemps que prévu, regroupées par entrepôt, région ou file d'attente. Enregistrez-le comme projet et planifiez-le chaque matin, ou définissez un moniteur nocturne qui signale tout site qui dépasse nettement sa propre normale.

Oui. Faites l'export une fois dans Querri, gardez-le comme projet et choisissez quand il s'exécute. Chaque exécution utilise la synchronisation la plus récente et envoie par e-mail un classeur Excel mis en forme, et vous pouvez envoyer une version distincte à chaque équipe ou client sans maintenir de script mongoexport.

Oui. Dites à Querri quoi représenter, ou partez d'une capture d'un tableau de bord que votre équipe consulte déjà. Vous le modifiez en demandant, il peut mêler MongoDB aux données de facturation, de CRM et de support, et chaque personne peut être limitée aux lignes qu'elle doit voir.

Oui. Ajoutez Querri comme connexion dans Claude ou ChatGPT, et l'assistant répond à partir de vos données synchronisées dans la Bibliothèque Querri, avec vos définitions et les droits d'accès de chaque personne dans Querri, sans jamais se connecter directement à votre cluster MongoDB.

Pas lors d'une synchronisation incrémentielle. Querri ne lit ni les change streams ni l'oplog : un document supprimé à la source reste dans la copie jusqu'à la prochaine actualisation complète, qui le retire. Si les suppressions comptent pour une collection, planifiez pour elle une actualisation complète régulière.

Nom d'utilisateur et mot de passe via SCRAM (SCRAM-SHA-1 ou SCRAM-SHA-256), avec TLS activé par défaut. Les certificats clients X.509, AWS IAM, OIDC, Kerberos et LDAP ne sont pas pris en charge aujourd'hui, pas plus que les paramètres de proxy ou les fichiers de certificat dans la chaîne de connexion.

Oui, via l'option VPN Tunnel (Advanced), qui utilise OpenVPN. Sans elle, chaque hôte de la chaîne de connexion, y compris les cibles SRV Atlas et les membres du replica set, doit se résoudre en adresse publique. Les connexions par socket Unix ne sont pas prises en charge.

Pas dans le cadre de la connexion. Querri synchronise des collections entières ou une liste sélectionnée plutôt que des requêtes personnalisées. Une fois les données dans Querri, vous posez la question en langage naturel et Querri écrit l'analyse, y compris les regroupements ou les jointures entre collections.

Querri est certifié SOC 2 Type II, HIPAA et ISO 27001:2022. Votre chaîne de connexion va dans un formulaire sécurisé que le Connector Agent ne voit jamais, les connexions utilisent TLS par défaut, et vos données ne servent jamais à entraîner un modèle.