Partir de zéro

Construire un dataset colonne par colonne, en mode manuel ou assisté par un agent

Plusieurs façons de renseigner vos données s'offrent à vous : construction manuelle, import de fichier, copier-coller, ou assistance par agent.

Mode manuel

Vous renseignez le nom, une description et des tags, puis vous construisez votre table colonne par colonne avec Ajouter une colonne, ou directement en important vos données issues de fichiers CSV.

Configurer une colonne

Chaque colonne se définit par un nom, un type (texte, nombre, date...) et une valeur par défaut optionnelle. L'icône en forme de rouage ouvre des options supplémentaires, à activer au cas par cas :

Est unique — impose que les valeurs de la colonne soient uniques sur toutes les lignes
Est identité — attribue automatiquement un numéro séquentiel unique à la colonne
Est sensible — marque la colonne comme contenant des données sensibles
Est indexé — crée un index sur la colonne pour améliorer les performances de recherche
Peut être nul — autorise les valeurs vides (NULL) sur cette colonne

Une clé primaire est obligatoire pour créer le dataset — désignez la colonne qui identifie chaque ligne de façon unique.

« Est sensible » n'est pas qu'une case à cocher discrète : c'est ce qui permet à la plateforme de traiter ces données avec plus de précaution par la suite. Ne l'oubliez pas sur vos colonnes contenant des informations personnelles.

Importer des données plutôt que tout saisir à la main

Plutôt que de créer les colonnes une par une, le bouton Importer des données permet de peupler la table directement :

Upload CSV — glissez-déposez un fichier CSV/TSV, ou parcourez vos fichiers. La première ligne doit contenir les en-têtes, sans caractères spéciaux autres que - ou _
Paste text — collez directement un tableau copié depuis Google Sheets ou Excel

Lors d'un import, pensez à définir le type de chaque colonne et à désigner la clé primaire — les mêmes options que dans « Configurer une colonne » s'appliquent. Les colonnes de date/heure doivent être au format YYYY-MM-DD HH:mm:ss : la plateforme est stricte sur ce point et ne devine pas automatiquement les types à votre place.

Mode agent

Vous donnez simplement un nom et un contexte — par exemple « Ce dataset contient les ventes mensuelles par région et par catégorie de produit » — et l'agent s'occupe de suggérer les colonnes et analyses pertinentes à votre place.

Pas très inspiré pour décrire votre dataset ? Le mode agent devine mieux avec un contexte précis qu'avec un simple « des trucs de vente ». Soyez généreux sur le contexte.

Concepts liés

Colonne : un champ du dataset (nom, type, valeur par défaut, options avancées)
Clé primaire : la colonne qui identifie chaque ligne de façon unique, obligatoire à la création
Mode manuel : vous définissez vous-même chaque colonne, à la main ou via import CSV/texte
Mode agent : l'agent suggère les colonnes à partir du contexte fourni

Une fois le dataset créé, il apparaît directement dans votre catalogue — prêt à rejoindre un dashboard ou une base de connaissance d'agent.