Si vous souhaitez réécouter le podcast, voici la séquence..c’est ici.

Bime V1.95 est sortie avec 2 nouvelles fonctionnalités qui sauront vous séduire : le Google Analytics Connector et les fonctionnalités Undo / Redo dans le tableau croisé.

Google Analytics Connector

Attention: il s’agit d’une annonce d’une grande importance! Nous n’avons jamais été aussi enthousiaste lors de la sortie d’une nouvelle fonctionnalité. Imaginez que vous puissiez libérer toute la puissance de vos données Google Analytics et en tirer partie au travers d’un support de Business Intelligence plus efficace. Et bien, à partir d’aujourd’hui, c’est chose faîte, vous pouvez interroger dynamiquement vos données, les exploiter, creuser au plus profond des différents flots de navigation, comprendre les tendances, modèles et différentes relations comme jamais, et tout cela est sublimé par l’utilisation d’un large éventail de visualisations adaptées à vos données (heatmap, treemap, multi chart etc.). Comprenez le comportement de vos visiteurs, améliorez votre taux de conversion, et sur le moyen et long terme, vos revenus. En deux mots: “ESSAYEZ LE”, vous ne serez pas déçus.

Nous sommes tellement enthousiastes à propos de ce nouveau connecteur que nous lui avons d’ores et déjà dédié un blog: analytics.bimehq.com. Il propose de nombreux trucs et astuces concernant l’analyse web avec Google Analytics et le connecteur Bime. Vous pouvez suivre les différents articles en ajoutant ce blog à vos favoris ou en vous abonnant aux flux RSS.

Undo / Redo

Une fonctionnalité simple mais qui a un impact important sur l’expérience utilisateur et la fluidité dans l’analyse des données. Vous pouvez maintenant revenir en arrière en toute simplicité et naviguer entre chaque étape de l’analyse dans le tableau croisé.

C’est un bon article. Les visualisations des données présentées sont généralement claires, intéressantes même particulièrement esthétiques… l’une d’entre elles m’a d’ailleurs interpellée sur l’intérêt de ma dose quotidienne en vitamine C… La seule exception concerne le graphique sur l’obésité. Il est difficile à comprendre et, comme tant d’autres visualisations dites « populaires », semble avoir été sélectionné sur son seul esthétisme.

Pourtant, la grande question qui demeure c’est pourquoi Mashable, vu sa ligne éditoriale, publie ce genre d’infographies?

En fait, si vous effectuez une recherche sur le site, ils parlent très régulièrement et à peu près partout de données et de sources de données. Cela s’explique en grande partie par le fait que les media sociaux jouent de plus en plus le rôle de sondeurs en temps réel. Jetez par exemple un œil sur ce flow de réactions face au lancement de Google-Buzz. Dorénavant, Twitter, Facebook et la blogosphère en général ne sont plus utilisés pour parler qualitativement de business. On voit de plus en plus de RP passer du texte aux données chiffrées, plus claires à lire, pour rapidement susciter les réactions. Catherine Warren explique très bien ce phénomène ici.

Mais cela n’explique toujours pas cet article car il n’a ici aucune relation avec les médias sociaux.

Je pense que l’article est un signe que les données sont de plus en plus « cool ». Les données se diffusent toujours plus sur la toile, qu’il s’agisse de simples visualisations sur les usages de Twitter ou d’analyses interactives proposées par les sites d’information. Même les gouvernements exposent leurs données sur la toile.

Avec tout le battage médiatique généré sur l’Internet sémantique et le raz de marées des données découlant des réseaux sociaux, peut-être que Mashable ne souhaite tout simplement pas rater la vague ?

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.

Bime s’est vue dédier une revue complète par Steve Dine.

Célèbre analyste fondateur de la société Datasource Consulting llc et membre à part entière de The Data Warehouse Institute, autre institution dans l’univers de la Business Intelligence, Steve Dine présente ainsi une revue positive de la solution : «Bime facilite la création d’analyses et de tableaux de bord pertinents à très faible coût. La solution est visuellement attractive et les fonctionnalités de collaboration sont très intéressantes. Bime se positionne comme une très belle option pour les TPE-PME».

Notons d’ailleurs que notre dernière version 1.5 embrasse un maximum d’améliorations suggérées par l’analyste…nos choix technologiques nous permettent d’aller vite et de proposer une solution complémentaire de BI aux plus grands comptes : la preuve, certains ont déjà pris le train en marche avec BIME !

Bravo!

Imaginez pouvoir étoffer votre jeu de données avec des attributs ou des mesures supplémentaires créés à la volée.

Votre jeu de données vous offre déjà un Chiffre d’affaires et un coût associé ? Vous pouvez dorénavant créer une marge et ajouter cette nouvelle mesure dans votre analyse.

Vous souhaitez pouvoir scinder vos clients en deux groupes réalisant plus ou moins un certain seuil de chiffre d’affaires et pouvoir analyser votre marge ou vos quantités vendues en fonction de ces deux groupes ? La création d’attributs supplémentaires vous le permet.

Echanger l’emplacement de vos visualisations dans votre tableau de bord

Vous pouvez dorénavant interchanger les places de vos différents graphiques au sein d’un même tableau de bord sans effort, par simple drag’n’drop, à la manière d’un iGoogle. Tout se redimensionne automatiquement. .

Nouveaux filtres: Top 5, 10, 20… et partie d’un tout

Votre jeu de données vous renvoie un listing de ventes par produit. Vous pouvez dès lors appliquer un « TOP 5 » pour récupérer les 5 meilleures ventes par exemple. De même pour un « BOTTOM 10 » pour récupérer les 10 références les moins performantes. Ce TOP/BOTTOM peut aussi être combiné avec la fonction « Partie d’un tout » qui renvoie le pourcentage de contribution des éléments sélectionnés sur la totalité de la liste.

Commentaires

Bime est d’abord orienté « communication » des données. Dans cette veine, vous pouvez désormais ajouter des commentaires dans vos requêtes et dans tous vos graphiques.

Personnalisation des couleurs

Dans le graphique “Multi”, les couleurs auparavant utilisées pour la deuxième mesure sont maintenant personnalisables.

Construction de requêtes SQL

Concernant vos connexions aux bases de données relationnelles, vous pouvez maintenant générer automatiquement le code SQL en sélectionnant les elements d’analyse proposes (à la portée des utilisateurs non techniques).

Petites corrections diverses

De multiples améliorations et corrections ont été apportées: aux grands totaux, au zoom graphique dans Bime Desktop, à la capacité de recherche dans les listes de noms relatifs à un même attribut (partie Tableau croisé), à la construction automatique des connections Salesforce.com, au graphique de type « multi » dessiné avec plus de 3 attributs.

Bonne session!

Félicitations aux gagnantes et encore merci à tous les participants de ce premier challenge.

Merci à Mathias de l’équipe We Are Cloud pour avoir animé cette première classe.