C’est ici.

Un grand merci pour l’organisation de Cible Affaires qui comme l’an dernier était parfaite ainsi qu’à France3 pour ces quelques images!

Marie Jung y explique quelques-unes de nos innovations ayant fait la convivialité de l’outil. L’interface utilisateur de Bime™ y est décrite comme « attrayante et au fonctionnement simplifié ». Elle aborde les principales caractéristiques de Bime™ et explique quelques-unes de nos techniques pour améliorer la vitesse des calculs. Nous aimerions évidemment ajouter certains points comme notre gamme de connecteurs et peut-être un peu plus souligner nos visualisations avancées…néanmoins l’article reste une très belle introduction à Bime™.

Le voici:

La business intelligence (BI) pour tous dans les nuages, telle est la promesse de la start up We Are Cloud avec son outil en ligne Bime, à l’interface utilisateur attrayante et au fonctionnement simplifié. Avant de créer cette jeune pousse, Nicolas Raspal et Rachel Delacour travaillaient dans l’informatique décisionnelle et partageaient la même vision du domaine : trop compliqué, trop cher, et trop complexe à mettre en œuvre.

Les notions de Saas (Software as a Service) et de cloud computing leur sont apparues comme une réponse possible à la complexité des offres disponibles. « Nous pensionsqu’une offre de BI en Saas intéresserait des entreprises pour lesquelles les applications des grands éditeurs coutaient trop cher, telles les PME », explique le directeur technique, Nicolas Raspal.

Une quinzaine d’options de visualisation Le service en ligne disponible remplit ces objectifs de simplification. Une fois spécifiée la source des informations à utiliser, des schémas d’analyse sont déduits automatiquement des données téléchargées par l’application. Au final, axes (temporel, géographique…) et indicateurs (chiffre d’affaires, bénéfices, etc.) sont assemblés par glisser-lâcher sur la feuille de résultats. Une quinzaine d’options de visualisation est offerte : tableau, graphe, camembert, etc. Les données traitées sont récupérées de documents Excel locaux, de tableurs Google en ligne, ou d’applications comme Salesforce.com.

Deux utilisateurs peuvent partager des tableaux de bord, même si seul l’un des deux a accès aux données source. Le service est utilisable en mode Saas seul, mais l’installation d’une application sur poste automatise le rafraîchissement des données, avec des mises à jour chaque matin.

Plusieurs astuces pour accélérer les traitements Les données brutes sont téléchargées sur le service de stockage en ligne Amazon S3. Le mécanisme « Déjà vu », mis en œuvre par la start up, stocke et chiffre les données sur disque afin de faciliter leur récupération. Les informations sont présentées sous forme agrégée : le système présuppose les requêtes plausibles et les précalcule pour donner des réponses plus rapidement. Le chiffre d’affaires par magasin sera ainsi disponible avant que l’utilisateur en fasse la demande. La start up utilise le mécanisme d’agrégation dit « en mémoire », avec des données organisées en colonnes. Pour gérer des volumes plus importants, la jeune pousse recourt à d’autres techniques telles que l’utilisation du framework Hadoop, capable de distribuer les traitements sur plusieurs machines.

Marie Jung, 01informatique, 04/15/2010

Gordon Brown, le Premier ministre britannique a annoncé la publication d’un “modern Domesday book for the 21st century” – une liste de toutes les données non personnelles détenues par le gouvernement et pouvant être communiquées. Tous les ministères seront tenus de publier ces données ou devront au moins justifier le fait de ne pas le faire. D’ailleurs, il vient de nommer Sir Tim Berners, grand évangéliste de la libéralisation des données et du web 2.0, à la tête du tout nouvel « Institut des sciences Web » (ayant coûté la somme de 30 millions de £). De nombreux gouvernements ont déjà leurs propres banques de données, mais en promettant la publication de toutes les données publiques, M. Brown place la barre du partage très haut.

C’est formidable de voir un gouvernement faire de la disponibilité des données une priorité, car cela profitera aussi bien aux entreprises publiques comme privées. Le public bénéficiera d’une meilleure information, provenant de données « réelles » directement puisées dans des bases institutionnelles plutôt que « perçues » voir « anecdotiques » publiées dans la presse. Les gens auront une vraie lisibilité quant à leurs choix de services, sur la qualité des écoles, des hôpitaux et services de proximité, facilement consultables. Les entreprises privées sauront également utiliser ces données pour identifier les zones où les liaisons de transport des services publics font défaut pour rapidement proposer de nouvelles lignes, etc.

Aussi, cette large disponibilité des données du gouvernement présente une nouvelle opportunité et un nouveau défi pour la Business Intelligence.
Les entreprises qui exploiteront leurs seules données internes passeront rapidement à côté du potentiel offert par le mix de données publiques et privées…potentiel leur permettant entre-autres d’avoir une bien meilleure compréhension de leur marché, de leurs clients voire d’eux-mêmes.

Par exemple, une société vendant des alarmes pourra dorénavant croiser ses données commerciales avec des données gouvernementales concernant le crime, l’environnement policier, le prix de l’immobilier…ou avec à peu près tout autre type de données leur permettant d’attaquer des marchés inexploités ou de mieux profiler leurs clients. Le grand défi sera de savoir où s’arrêter…

A quand la même chose en France?

De quoi s’agit-il ? Les décisionnaires/chefs de projet/acheteurs de solution informatique respectent un processus d’achat souvent identique.

1-Ils établissent un cahier des charges et construisent le fameux « tableur » d’évaluation, format de type excel le plus souvent avec des dizaines d’onglets et des dizaines de questions par onglet, la plupart fermées.

2-Ils envoient ce listing de questions très précises aux éditeurs qu’ils ont identifiés, la plupart étant le plus souvent « connus », preuve sociale à l’appui.

1er piège à éviter : De nombreuses questions techniques invérifiables laissent place à la subjectivité de l’éditeur

Le volume de réponses est trop souvent compliqué à vérifier et laisse ainsi la place à une validation automatique. Comme le rappel Alan Pelz-Sharpe, le dépouillement s’avère le plus souvent biaisé car bon nombre d’éditeurs n’hésitent pas à mentir (donc à se positionner dans la short-list) alors que les plus honnêtes et le plus souvent les plus adaptés peuvent se retrouver exclus.

2ième piège à éviter : Capacités techniques vs Utilisation

Les questions abordent trop souvent le sujet suivant : « Que peut faire l’outil ? » alors que la meilleure orientation reste la suivante « Comment peut faire l’outil pour.. .? ». La réussite d’un projet informatique tient dans l’utilisation de l’outil mis en place par les utilisateurs finaux. Posez-vous la question de l’utilisation avant celles des nombreuses fonctionnalités disponibles.

Nous avons récemment reçu ce genre de tableur à renseigner. Nous avons été très honnêtes dans nos réponses et même short-listés pour l’implémentation d’une solution BI au niveau global dans l’entreprise. Nous figurions à côté des ténors traditionnels du décisionnel (SaaS et installés confondus). Nous n’avons finalement pas été choisis.

Pourquoi en tant que jeune pousse du décisionnel, nous avons pu nous hisser à ce niveau ?

Car l’acheteur a pu utiliser notre solution en ligne, sans contrainte matérielle ni financière, sans investissement lourd en temps. Il a pu se rendre compte par lui-même de la facilité d’utilisation. Nous lui avons après coup proposé une démo qui a permis de pousser encore plus loin son analyse, avec ses propres données, nous lui avons même donné la main à distance, pendant cette démo. Nous étions bien loin du très formel tableur de questions. Nous pouvions répondre en live à ces interrogations. Ce qu’il a particulièrement apprécié.

Nos recommandations :

L’acheteur doit impérativement pouvoir tester une solution par lui-même, sans forcément contacter l’éditeur, pour un maximum de liberté. Ce process de test doit pouvoir s’opérer immédiatement pour ne pas polluer son temps d’évaluation.

Aussi, dans le cas de l’évaluation d’une solution SaaS, l’acheteur doit particulièrement prendre en considération la feuille de route de l’éditeur. Ces solutions étant mises à jour en ligne, il est indispensable que l’acheteur ne s’arrête pas à une photo de la solution à un moment « t » mais voit plus loin son potentiel.

Vous y avez accès ici. La traduction française est disponible ci-dessous. Vos commentaires nous intéressent.

“Comme vous le savez déjà, le marché de la Business Intelligence est particulièrement concurrentiel. L’innovation reste la condition sine qua non pour s’y faire une place.

Les clients RIA, Rich Internet Application, ou « Applications Riches Internet » offrent une nouvelle vague d’innovation dans ce milieu. Elles permettent aux applications SaaS (Software As A Service) de procurer une expérience utilisateur rivalisant avec les logiciels traditionnels installés mais à moindre coût. Cette nouvelle génération a le potentiel de révolutionner le décisionnel pour ceux qui le connaissent déjà et le pouvoir d’en ouvrir les portes à des milliers d’utilisateurs qui le trouvaient jusqu’ici trop complexe et trop onéreux.

La plupart des technologies RIA sont à la base utilisées pour les outils de dessin. La visualisation de données est leur essence. Les utiliser, c’est se munir d’un véritable arsenal pour repousser la visualisation de l’information dans ses retranchements. Il est par exemple possible d’implémenter Google Maps pour visualiser vos données sur une carte mondiale, en quelques clics. Les RIA dans le décisionnel, c’est aussi rendre justice au grand oublié des logiciels traditionnels : le glamour !

Les RIA se prêtent aussi particulièrement à l’avènement du Cloud Computing. Alors que le débat fait rage sur les applications et techniques du Cloud Computing, celui-ci reste largement vu comme l’avenir de l’informatique. Les RIA permettent de prendre en charge une grande partie du travail inhérent aux API du Cloud et ce, côté client. Cela inclut des interactions entre services internet, des mécanismes d’authentification, d’encryptage et des traitements XML complexes. Bien sûr, cette complexité est gommée aux yeux des utilisateurs. Ils voient par exemple le bénéfice d’un traitement de leurs données en streaming et un envoi direct de celles-ci sur la plate-forme web de leur choix.

Construire aujourd’hui une solution décisionnelle en mode SaaS, prête à l’emploi et dimensionnée pour des milliers d’utilisateur est compliqué. Ils peuvent prendre d’assaut vos centres de données en exécutant simultanément des requêtes particulièrement gourmandes. Les RIA peuvent permettre une distribution de la charge de travail entre le serveur (multi-tenant) et le poste client. Par conséquent, une grande partie du traitement de données tels que les calculs en mémoire et les pré-traitements de données, peuvent être efficacement délégués côté client.

Cela signifie que vous pouvez procéder à d’importants calculs côté client sans diminuer les performances du système général, entrainant une expérience utilisateur, plus rapide, plus fiable et plus sécurisée puisque les échanges clients-serveurs sont réduits. Contrairement aux pages web classiques, les aller/retour liés à chaque opération sont moins nécessaires entre le client et le serveur: les utilisateurs modifient les requêtes, créent des tableaux de bord and interagissent avec leurs visualisations en quelques secondes. La communication client/serveur s’opère en arrière-plan, de manière asynchrone.

La sécurité est très souvent citée comme un obstacle majeur à la migration vers des solutions SaaS. Il faut cependant savoir que les RIA actuelles peuvent interagir directement avec la plateforme cible sans nécessiter de proxy. Combiné à une capacité d’encryptage qui peut être construite directement dans le client RIA, nous obtenons une connexion particulièrement fiable et sécurisée.

Les différents acteurs « SaaS » proposent différentes architectures de serveurs. Notre société We Are Cloud a choisi ceux d’Amazon S3 pour servir notre plateforme de Business Intelligence BIME. Amazon a investi énormément d’argent dans la sécurité de ses infrastructures distribuées …le résultat est un système étroitement plus surveillé que n’importe quelle PME ne pourrait jamais s’offrir.

Est-il possible de construire une telle technologie en JavaScript ? Même si d’importantes améliorations ont récemment vu le jour dans ce domaine, les RIA ont pris une avance considérable : Adobe Flex et, dans une moindre mesure, Microsoft Silverlight, atteignent aujourd’hui des performances et des expériences utilisateur sans précédent. L’attention se porte aujourd’hui sur HTML5 mais ce standard a encore tout à prouver et il lui faudra plusieurs années avant de rattraper le niveau des RIA actuelles.”

Ces critères définissent la manière dont chaque type de filtres est appliqué. Pour expliquer la stratégie mise en oeuvre dans Bime, nous allons utiliser quelques résultats et visualisations. En revanche, nous n’appliquerons que le filtre “top” à titre d’exemple car la stratégie est la même pour chaque type de filtre.

Voici un résultat obtenu à partir du tableau croisé où l’on souhaite connaître le montant des commandes par priorité:

Premier cas: Enregistrement sans filtre

Si le résultat précédent est enregistré dans un nouveau tableau de bord tel quel, aucun filtre ne sera appliqué. Lorsque un utilisateur lecteur du tableau de bord appliquera des filtres dans le tableau de bord ceux-ci seront automatiquement appliqués sur ce résultat.

Deuxième cas: Enregistrement avec top 2

Si l’on considère maintenant le même résultat mais avec uniquement le top 2, nous obtenons le résultat suivant:

L”enregistrement de ce résultat dans un nouveau tableau de bord implique que les filtres globaux du tableau de bord correspondent aux filtres du résultat et soient appliqués (i.e. top 2)

L’enregistrement dans un tableau de bord contenant d’autres résultats ayant les mêmes filtres (i.e. dans notre cas un top 2 sur les commandes) entraîne la même chose que précédemment, c’est à dire que les filtres globaux correspondent aux filtres des résultats et sont appliqués.

Exemple: aucun filtre global et des filtres spécifiques identiques

Enfin, l’enregistrement de ce résultat dans un tableau de bord contenant d’autres résultats non filtrés ou filtrés différemment implique une stratégie un peu plus subtile. Pour rester le plus fidèle possible aux résultats enregistrés par l’utilisateur, Bime appliquera les filtres propres à chaque résultat par résultat. Dans notre cas, Bime appliquera le top 2 au résultat enregistré et pour chacun des autres résultats présents, ses propres filtres.

Exemple: aucun filtre global et des filtres spécifiques par résultat

En revanche, si des filtres globaux au tableau de bord ont été enregistrés par l’utilisateur, ceux-ci seront appliqués à tous les résultats et Bime ignorera les autres filtres (i.e. propres à chacun des résultats).

Exemple: filtres globaux

Dans l’exemple précédent, le graphe en barre était filtré avec un top 10 et le graphe en bulle n’était pas filtré mais le top 5 global a été appliqué.

Ces stratégies garantissent à l’utilisateur de Bime une restitution fidèle des résultats obtenus dans le tableau croisé dans les tableaux de bords. Il faut tout de même être vigilant aux filtres utilisés dans les tableaux de bord car ils supplantent automatiquement les filtres spécifiques aux résultats.

Ces recherches sont téléchargeables ici. Il y mentionne ainsi BIME…Nous représentons les couleurs de la France et nous ne sommes pas peu fiers.

Vous trouverez ici un récapitulatif de l’étude. Bonne lecture!