# Données et rapports

Transformez les dossiers commerciaux et les fichiers sources en réponses utiles, avec une route claire vers la preuve.

Source: https://docs.opser.com/fr/capabilities/data/

## Travailler avec des informations structurées
Demandez à l’agent de rechercher, comparer, résumer ou mettre à jour les données dans les applications auxquelles vous pouvez accéder. Identifiez l'application et les filtres utiles tels que la plage de dates, le propriétaire, le client ou le statut.

> Dans Sales, résumez les commandes confirmées dues le mois prochain par client et devise. Inclure les liens de commande et les commandes de drapeau sans date de livraison.

Pour les données en dehors d'une application installée, la capacité de données de la plate-forme peut fonctionner avec des entités structurées et des enregistrements. Lorsque vous avez besoin d'une interface utilisateur réutilisable autour de cette information [App interne](https://docs.opser.com/fr/capabilities/internal-apps/).

## Données des applications et jeux de données de l’utilisateur

Les applications possèdent leurs tables et leurs règles métier. Utilisez leurs outils pris en charge ou les opérations exposées pour ces enregistrements. L'outil de données de la plateforme gère les ensembles de données d'entreprise appartenant aux utilisateurs séparément : entités, champs, relations, enregistrements et leurs paramètres d'accès.

L'agent peut inspecter un ensemble de données existant, définir une structure, importer des enregistrements et l'interroger pour analyse. Les rapports pris en charge SQL sont en lecture seule et s'appliquent aux données commerciales autorisées. Ce n'est pas une interface de requête illimitée dans les tables d'applications ou de plates-formes privées.

## Créer un rapport
Spécifiez l'audience, la plage de dates, le regroupement et le format de sortie. Demandez des références sources ou enregistrez des liens afin de pouvoir vérifier le résultat. Gardez les devises et les unités explicites.

1. Confirmez quels enregistrements sont inclus et exclus.
2. Vérifiez les règles de regroupement et de calcul.
3. Inspectez un échantillon des enregistrements sous-jacents.
4. Choisissez une sortie utile : un résumé de conversation, une feuille de calcul, une présentation ou un tableau de bord.

Les données manquantes doivent être visibles dans le résultat. Demandez à l'agent de signaler l'incertitude au lieu de combler les lacunes avec des hypothèses.

## Faites des changements avec soin
Analyse exploratoire séparée des mises à jour en masse. Demandez un aperçu qui identifie les enregistrements concernés, puis examinez-le avant d'autoriser la modification. Les autorisations et les règles d'approbation spécifiques à l'outil s'appliquent toujours.

> Montrez-moi les contacts avec les noms d'entreprises manquants. Suggérez des correspondances en utilisant leurs domaines de messagerie, mais attendez mon avis avant d'enregistrer les modifications.

## Rapports reproductibles
Utilisez un [skill](https://docs.opser.com/fr/agents/skills/) pour garder un format de rapport cohérent, et un [schedule](https://docs.opser.com/fr/agents/automations/) pour l'exécuter régulièrement. Pour une vue d'espace de travail utile en continu, voir [Tableaux de bord](https://docs.opser.com/fr/capabilities/dashboards/).


## Découvrir les tables et colonnes sans résultats tronqués

L'action `data.describe_schema` de l'agent renvoie l'inventaire des tables par pages de 25 éléments (50 au maximum). Utilisez `search` pour filtrer les noms, puis suivez `next_input` jusqu'à null. Indiquez `entityId` pour consulter les noms exacts des colonnes d'une table ; ces champs sont également paginés. Vous évitez ainsi de supposer un nom comme `sort_order` lorsque la colonne réelle s'appelle `position`. Les contrôles existants d'accès aux applications et aux données de la personne et de l'agent restent actifs.

L'action `list_data` de Dashboard propose le même parcours avec `limit`, `offset`, `search` et `next_input`. Les nombres exacts de lignes nécessitent `include_record_count: true` (`includeRecordCount` dans l'outil data) ; la découverte ordinaire ne les calcule pas. Ces options concernent les outils et ne modifient pas Paramètres → Données.

## Limites des rapports SQL

`raw_sql` accepte une seule requête SELECT ou WITH en lecture seule, avec des libellés littéraux, UNION/UNION ALL, DISTINCT, des agrégations et des conversions approuvées. Les résultats sont plafonnés à 500 lignes et la requête dispose de 15 secondes. Seules les tables métier que la personne et l'agent demandeur peuvent lire sont admissibles. Les rapports ne modifient aucun enregistrement et n'accordent aucun accès aux tables privées ou de la plateforme.

Les projections de texte comprennent `strpos`, `position`, `regexp_matches`, `regexp_replace`, `lower`, `substring` et `split_part`. L'inspection JSON comprend `jsonb_object_keys`, `json_object_keys`, l'extraction JSON et la longueur des tableaux JSON. Utilisez les fonctions d'expansion des clés dans SELECT ; les fonctions dans FROM et les appels qualifiés par un schéma restent non pris en charge. Les erreurs de fonction non prise en charge indiquent les fonctions autorisées. Les fonctions arbitraires et conversions non sûres restent interdites.

Pour rechercher précisément une personne, préférez les regex paramétrées avec limites de mot aux recherches larges par sous-chaîne : par exemple `regexp_matches(note, ?, 'i')` avec `params: ["\\mPier\\M"]`. Examinez d'abord le schéma, sélectionnez seulement les colonnes utiles et une limite faible. Une sous-chaîne comme `mark` apparaît aussi dans `marketing` ; SQL ne détermine pas automatiquement si une mention désigne la personne recherchée.