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Business Intelligence : Comment Bien Choisir Son Outil De BI ?

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Points Clés

  • Business Intelligence : Comment bien choisir son outil de BI ?
  • Quels bénéfices pour les entreprises ?
  • Découvrez le benchmark réalisé par les consultants de Synaltic

Bienvenue dans une nouvelle série d’articles où l’on va présenter et évaluer une sélection d’outils BI comprenant DataPrep, Analytics, Dataviz, Data Storytelling, Machine Learning… autant de sujets qui vous permettront de choisir au mieux votre solution BI !

Depuis les années 2000, les outils BI ont le vent en poupe, les entreprises ont bien compris leur valeur ajoutée. La compétition entre les technologies s’intensifie d’année en année ! Entre les pionniers tels que Tableau ou Knowage (anciennement SpagoBI), les challengers Qlik, Power BI et les émergents, Looker, Domo …   il n’est pas toujours évident de faire son choix !

Pas à pas, partez à la découverte de ces technos, et qui sait, adoptez votre nouvelle solution BI !

Pourquoi un outil BI ?

Si vous êtes ici c’est surement que ce mot vous a déjà titillé l’oreille ou plus encore, qu’il fait partie de votre langage courant. Et d’après vous : pourquoi placer un outil de Business Intelligence dans votre stratégie d’entreprise ?

Cela peut paraître abstrait mais en réalité, cette démarche s’inscrit dans une stratégie très concrète de pilotage d’activité.

Au quotidien, la gestion de votre activité génère de grandes quantités de données : produits, charges, chiffre d’affaires, clients etc… Comment dès lors transformer ces données brutes en une information fiable et exploitable ? Comment peuvent-elles améliorer la gestion des opérations quotidiennes ? Mais aussi vous guider pour prévoir et anticiper au mieux votre stratégie future ? 

Tel est l’objectif de la Business Intelligence (ou l’informatique décisionnelle) : faire appel à des outils pour préparer, découvrir, analyser, visualiser et raconter vos données !

La question qui vient ensuite c’est : quel est le profil utilisateur de ces outils ? Nous assistons aujourd’hui à une évolution majeure. Originellement portés par la DSI et réservés aux décisionnaires et à la finance, ces outils évoluent aujourd’hui pour s’adapter aux besoins opérationnels. Les métiers sont dorénavant partie intégrante de ces projets data et les technos s’améliorent en termes d’UX et de collaboration. 

«Tout le monde ne peut être «informaticien» ou «ingénieur de données» ! Cependant, qui connaît mieux sa donnée que l’utilisateur métier lui-même. Les métiers doivent donc avoir accès à la donnée ; il faut donc leur offrir les moyens d’y accéder par eux mêmes.» Charly CLAIRMONT, CTO, Synaltic.

Aujourd’hui, nous avons sélectionné une série d’outils présents sur le marché. Certains proposent une solution complète et générique, d’autres présentent des spécificités et sont spécialisés dans une des disciplines de la BI. A vous de définir ce qui correspond le mieux à votre besoin !

Notre sélection

Il va de soi qu’avec le grand nombre de solutions disponibles sur le marché de la BI, il n’était pas possible d’être exhaustif, nous avons donc choisi d’étudier 6 solutions :

  • Tableau
  • Power BI
  • Qlik
  • Knowage (ex Spago BI)
  • Domo
  • Looker

Pourquoi celles-ci me diriez-vous ? Plusieurs raisons à ce choix : quelques-unes dominent le marché, d’autres font preuve d’innovation, certaines se spécialisent … vous l’aurez compris, nous avons essayé d’être touche-à-tout.

Qui dit benchmark des solutions BI, dit forcément Magic Quadrant de Gartner. Celui de 2020 étant sorti en janvier, nous avons pu comparer cette dernière année avec les deux années précédentes afin de constater les évolutions/migrations faites au cours de cette période.

Ce que nous avons pu observer

Sans surprise, Tableau, Power Bi (Microsoft) et Qlik restent dans le carré des « Leaders », il était donc de mise de les intégrer à notre benchmark.

Domo, c’est LE produit full cloud ! Pas d’évolution depuis ces 3 dernières années, c’est un vrai « Niche Players » et pour cause, sa plateforme entièrement basée sur le cloud est un vrai parti pris mais un parti pris qui semble fonctionner et qui donne envie d’aller voir ce qu’il a dans le ventre.

Dans la catégorie « nouveaux arrivants », on nommera Looker. Il intègre le Magic Quadrant depuis 2018 et migre doucement de « Niche Players » à « Challengers ». Il se démarque par sa plateforme de découverte des données en temps réel très puissante qui permet de traiter de grosses quantités de données. Un atout non négligeable dans l’air du Big Data.

Enfin, nous n’aurions pas pu faire un benchmark sans parler d’un produit Open Source. C’est donc avec Knowage, qui propose une offre prometteuse et orientée « communauté » comme on aime promouvoir chez Synaltic, que nous clôturerons cette série d’articles.

Nous aurions pu également parler de SAP et sa nouvelle offre Lumira, TIBCO Spotfire très orienté analytique ou encore Sisense et son alliance avec Periscope pour toujours plus de cloud. ThoughtSpot a également piqué notre curiosité : « Niche Player» en 2017 puis «Visionnaire» en 2018, il migre depuis 2 ans vers les « Leaders ». Un beau panel à comparer pour une V2 n’est-ce pas ?

N’hésitez pas à nous le dire en commentaire de cet article !

Les questions à se poser

Lorsque vous décidez d’intégrer un outil de Business Intelligence dans votre société, l’objectif est de répondre à un besoin. Le plus souvent, cela se traduit par l’envie d’explorer ses données et d’en tirer une valeur ajoutée, la définition même d’un outil BI. Mais en réalité, l’importance que vous mettez aux critères de sélection pour faire votre choix est primordiale et pour ça, il faut se poser les bonnes questions.

Quelle est la taille de ma structure ?

Vos besoins sont le plus souvent inhérents à la taille de votre structure. D’une start-up à une multinationale, vous n’aurez pas forcément le même budget à allouer au développement d’une structure data, le même volume de données à traiter et par conséquent le même type d’infrastructure à monter. Vous n’aurez pas le même type d’utilisateurs. C’est donc à vous de définir vos ressources et d’identifier la ou les solutions les plus adéquates.

Quel est le volume de données à traiter ?

Nous l’avons mentionné dans la question précédente. Il est important d’avoir connaissance de la fourchette de volume de données à traiter puisque cela va conditionner votre investissement futur. Choisir une technologie, c’est aussi choisir le niveau de performance et les services associés pour supporter la volumétrie, préparer et optimiser vos temps de traitement.

Quelles sont les personnes en charge des développements ?

Identifier les personnes en charge de la manipulation et de la restitution de vos données commence par identifier leur profil : certains outils orientés Big Data seront davantage destinés aux profils de développeur tandis que d’autres, plus visuels ou collaboratifs, s’adressent à un public plus large et aux métiers.

Sont-ils destinés à une équipe restreinte ? S’adressent-ils à un large public ? Les voulez-vous collaboratifs ? Doivent-ils être accompagnés d’un discours (data storytelling) ? Autant de questions qui vous permettront de savoir quelles fonctionnalités privilégier et vers quels packages s’orienter lors de votre choix.

L’outil BI 2020 ?

Qu’attend-on du nouvel outil BI aujourd’hui ? 

On attend de lui qu’il propose une offre élargie, un package de solutions répondant à un maximum de besoins (préparation, visualisation, gouvernance etc.). On attend également qu’il soit accessible à de nouveaux profils utilisateurs souvent néophytes dans le domaine de la data et pourtant indispensables à ces projets. L’accessibilité passe par des interfaces simplifiées mais également par un accompagnement à la découverte que ce soit à travers le data storytelling – en français « raconter vos données » – ou par l’aide à l’analyse avec les analyses augmentées (requêtes en langage naturel, analyses prédictives ou descriptives, etc.).

C’est à partir de ces critères et de ceux qui constituent les bases d’un bon produit BI, que nous sommes partis à la découverte de ces 6 solutions.  

Et pour la suite ?

Dans les prochaines semaines, nous consacrerons un article pour chacune des solutions. Chaque article sera composé d’une introduction, d’un résumé et d’une grille de benchmarking décomposée en 3 parties : 

  • Les services proposés et le modèle économique de la solution (package, cloud, version d’essai, etc.)
  • La partie technique (OS, langage, connecteurs)
  • Les caractéristiques détaillées (type d’utilisateurs, diffusion, interface, analyses avancées, export, etc.)

En conclusion, une grille comparative sera proposée. Appuyez-vous dessus pour faire votre choix ! 

 

A PROPOS DE L'AUTEUR

John Bontit est data analyst dans la #SynalTeam. Outre sa passion de la data, il est un sportif accompli et un chanteur de gospel hors-pair.

 

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