Chaque système raconte une histoire différente.
POS, ERP, e-commerce et planning décrivent la même semaine avec des chiffres différents. La réconciliation prend la matinée de l’analyste.
01Data Layer
Vos données retail,
enfin un seul langage.
Unifiez chaque système de votre stack — produit, point de vente, temps — à n’importe quelle granularité. Un modèle canonique, prêt pour chaque décision.
Réserver une démo
Explorer une autre couche
Le problème data
Une donnée fragmentée casse chaque décision.
Tous les retailers ont les mêmes données éclatées dans la même douzaine de systèmes — qui ne sont jamais d’accord entre eux.
Les attributs ne matchent jamais.
Un produit est un « SKU » ici, une « référence » là, un « code-article » à la finance. Toute jointure demande un mapping custom qui casse chaque trimestre.
La granularité est toujours fausse.
Les ventes par magasin-jour existent quelque part. Le stock par SKU-magasin à midi existe ailleurs. La décision dont vous avez besoin est toujours à une granularité que personne ne calcule.
Comment ça marche
À l’intérieur du Data Layer.
Trois étapes. Un seul output canonique.
01IngérerDisponible
Faire entrer chaque système dans Solya.
Connecteurs natifs pour la stack retail — ERP, POS, OMS, WMS, e-commerce, finance — et une API typée pour tout ce qui est custom. Schema drift, rate limits, fichiers en retard : gérés.
- 30+ connecteurs retail natifs
- Streaming et batch, fichier ou API
- Backfills et reprocessing en un clic
01 · Ingestlive
ERP
POS
OMS
WMS
E-com
Finance
↓ STREAM
Solya ingestion
6 systems · 1.2M events / day
02PréparerDisponible
Transformer la donnée bordélique en décisions propres.
Réconciliation des catalogues, dédoublonnage des magasins, alignement des grains temporels, comblage des trous. Chaque transformation versionnée, chaque valeur traçable jusqu’à sa source.
- Réconciliation catalogue inter-systèmes
- Stocks et ventes unifiés au SKU·magasin·jour
- Provenance par champ, chaque valeur traçable
02 · Preparereconciling
Catalog match
ERP · ART-2417→POS · sku_241798%
ERP · ART-9001→POS · sku_9001100%
ERP · ART-3144→POS · sku_3144-v284%
Items
42,318
Stores
42
Gaps
17
03LivrerDisponible
Une seule source de vérité pour chaque équipe.
Un modèle retail canonique — article, magasin, client, stock, ventes — exposé en APIs typées, vues matérialisées et streams de features pour la couche intelligence.
- SDK typé + GraphQL + vues data warehouse
- Mises à jour live sur le même schéma, pas de drift
- Log d’audit de chaque lecture et écriture
03 · Deliverlive
GET/v1/items/2417REST
POST/graphqlGraphQL
SQLwarehouse.items_v2Views
Same schema · same definitions
Capacités
Le socle de chaque décision retail.
Six choses que la couche data vous apporte dès le premier jour.
Connecteurs retail natifs
ERP, POS, OMS, WMS, e-commerce, finance, planning. Plug and run.
Modèle retail canonique
Article, magasin, client, stock, ventes — un seul schéma sur tout votre réseau.
Réconciliation continue
Fichiers en retard, schema drift, masters contradictoires : géré sans temps analyste.
Provenance par champ
Chaque chiffre que vous voyez remonte à son système source et son horodatage.
Streaming + batch
Temps réel pour les ops, batch pour l’analytics. Même donnée, mêmes définitions.
APIs typées
SDK TypeScript, GraphQL, vues warehouse — choisissez ce qui colle à chaque consommateur.
Ce que vous pouvez en faire
Tous les cas d’usageLe socle data de chaque équipe retail.
Des équipes réelles qui tournent déjà sur la couche data — fini les exports CSV, rapports hebdo et réunions de réconciliation.
Dans le runtime
Le socle du runtime Solya.
La data nourrit l’intelligence, l’intelligence pilote l’orchestration, l’orchestration livre les apps. Tout s’empile.
Le retail n’a jamais été construit pour l’IA.
On le reconstruit.
“L’infrastructure data de Solya a fait en un mois ce que notre dernier projet data avait raté en cinq ans.
Arrêtez de regarder les dashboards.
Commencez à exécuter les décisions.
Une démo de 30 minutes sur la forme de vos propres données. On vous montre ce que Solya déciderait pour votre réseau cette semaine.