De Birst à Power BI, en passant par Tableau ou Microstrategy, les outils de datavisualisation ont beaucoup de similitudes mais des capacités de traitement variables. (Crédit : Flickr)
Utilisés principalement pour créer des tableaux de bord ou produire des rapports, les outils de datavisualisation sont souvent sous-exploités. Aujourd'hui la plupart de ces plateformes sont capables d'exécuter des tâches analytiques complexes, parfois sur des data lakes entiers. Voici une liste non exhaustive des différentes solutions à disposition.
Une connaissance en or existe dans la masse de données conservée par les entreprises. Être capable de maîtriser les traitements décisionnels est la clé pour diriger leur navire. Certains outils de visualisation et d'analyse de données ont vu le jour en tant qu'outils de reporting d'entreprise et ont été étendus à la « business intelligence » en libre-service. A l'inverse, d'autres ont commencé comme outils de visualisation de données en libre-service et peuvent ou non avoir ajouté des fonctions avancées.
Certaines applications peuvent lire de grands ensembles de données, depuis un data Lake ou une base Hadoop ; quand d'autres doivent toutes les importer. Les déploiements peuvent être uniquement dans le cloud ou parfois installés sur site. Nos confrères d'IDG ont fait une sélection de dix de ces outils de datavisualisation (historiques et nouveaux venus), pour vous à faire le meilleur choix.
Birst, en local ou dans le cloud
Birst offre une plateforme de découverte de données plutôt rapide et fulgurante. L'architecture Birst connecte l'ensemble de l'organisation via un réseau d'instances BI virtualisées entrelacées sur un même tissu analytique commun. La plate-forme a une architecture multi-tenant qui peut donc être déployée dans le cloud public (sur AWS) ou on premise avec une appliance virtuelle.
Selon Gartner, les trois quarts des clients de référence de Birst ont déclaré qu'il s'agissait de leur solution d'analyse et de visualisation. 98% d'entre eux ne prévoient pas de changer de produit. D'autre part, Gartner rapporte qu'une grande partie des clients de référence de Birst utilise le produit principalement pour des tableaux de bord et des rapports paramétrés. Très peu utilisent le produit pour des tâches analytiques plus sophistiquées. Mais ce dernier prend en charge des modèles de données complexes.
Domo, un tableau de bord intuitif
Domo combine un vaste assortiment de connecteurs de données, un système ETL, un magasin de données unifié, une sélection de visualisations, des médias sociaux intégrés et des rapports sur une plateforme en ligne. Il s'adresse directement aux cadres supérieurs et aux utilisateurs sectoriels qui ont besoin d'un tableau de bord intuitif.
Domo se démarque des autres en offrant un support pour beaucoup de sources de données et une diversité de graphiques. Cependant la solution est plus difficile à apprendre et à utiliser que Tableau, Qlik Sense et Power BI. Et à 2000 $ par utilisateur et par an, il est beaucoup plus cher que les autres outils.
Microsoft Power BI, la riposte du géant bureautique
Microsoft Power BI est une suite d'outils d'analyse métier qui s'exécute principalement sur Azure et qui est capable de se connecter à des centaines de sources de données. L'outil simplifie aussi la préparation des données et génère des analyses ad hoc. Il s'agit également de l'une des solutions BI les plus économiques du marché, avec un prix de 9,99 dollars par utilisateur et par mois pour Power BI Pro. Les utilisateurs disposent également d'un outil gratuit d'analyse de bureau Windows et d'applications de visionnage mobiles gratuites. Power BI Premium, un serveur virtuel dont le prix est fixé à 4 995 $ par mois selon la capacité, ne nécessite pas de licence d'utilisateur nommé, et inclut Power BI Report Server, qui peut être exécuté sur site.
Toujours selon Gartner, la plupart des clients de référence de Microsoft (59%) utilisent principalement Power BI pour des rapports et des tableaux de bord paramétrés, plutôt que pour des tâches plus complexes. La proportion moyenne d'utilisateurs professionnels qui créent leur propre modèle avec Power BI est de 20%, ce qui est très faible.
Microstrategy, ouvert sur Hadoop et OLAP
MicroStrategy combine la découverte et l'analyse de données visuelles en libre-service avec des analyses et des rapports d'entreprise adaptés aux systèmes d'enregistrement à grande échelle. Il offre une plate-forme intégrée unique avec de nombreuses options de licence différentes selon les rôles des utilisateurs. L'outil est accessible sur le web, PC et mobile. Les serveurs sont disponibles pour le reporting, le décisionnel, l'analyse in-memory, les transactions, la distribution, la collaboration, les services géospatiaux, les badges et la télémétrie. Les pilotes sont disponibles pour les bases de données relationnelles, OLAP et Hadoop.
Qlik Sense, décisionnel associatif
Qlik Sense propose la découverte de données régulées, l'analyse agile et la BI. Il utilise un moteur in-memory associatif évolutif qui peut également être utilisé comme un magasin de données. Il peut également fournir des rapports d'entreprise à l'aide de son module de serveur NPrinting en option.
Sur Sense, il est possible d'enregistrer un signet dans la sélection actuelle de la feuille en cours. Ensuite, les signets peuvent être combinés dans des histoires auxquelles on peut ajouter du texte et d'autres annotations pour rendre l'histoire auto-explicative. Si elles sont utilisées pour une présentation en direct, il est tout de même possible de revenir à la source pour voir si une visualisation répond à des questions qui se posent. Le rebasculement dans l'histoire se fait ensuite facilement.
L'expérience associative de Qlik « vert-blanc-gris », dans laquelle les couleurs des valeurs affichées indiquent l'état (sélectionné-sélectionnable-non sélectionnable) des données, aide à repérer les informations connexes et non apparentées sans avoir à trop creuser. Qlik DataMarket donne aussi accès à des données externes organisées que vous pouvez utiliser pour augmenter et recouper vos données internes.
Salesforce Einstein Analytics, dédié à la vente
Salesforce Einstein Analytics permet d'afficher clairement les données Salesforce pour mettre en évidence les statistiques et les tendances de performance critiques. La plate-forme Einstein Analytics permet de créer des visualisations interactives personnalisées, des tableaux de bord et des analyses avec la préparation de données en libre-service intégrée à l'aide de Salesforce et de données non-Salesforce (mais pour plus cher). En outre, Einstein propose des applications spécialisées pour la vente, le service, le marketing B2B et la découverte assistée par intelligence artificielle.
SAS Visual Analytics, analyse prédictive en complément
SAS, un éditeur mieux connu pour ses produits de data science et d'analyse statistique, propose Visual Analytics, qui fournit des rapports interactifs, des découvertes visuelles, des analyses en libre-service, de l'évolutivité et la gouvernance en utilisant un environnement in-memory. Il inclut des analyses prédictives pour évaluer les résultats possibles et prendre des décisions basées sur les données.
La solution peut être déployée sur site, dans des centres de données SAS ou dans le cloud public. Il prend en charge des types de graphiques avancés ainsi que des analyses plus poussées et autorise les modèles R, Python, Java et Lua ainsi que les modèles SAS.
Sisense, pensé pour la performance
Sisense est une plate-forme analytique complète, intégrée, basée sur une base de données en colonnes in-memory, offrant des fonctionnalités d'exploration de données visuelles, de tableaux de bord et d'analyse avancée intégrée. Sisense peut être déployé sur site, dans un cloud public, privé ou hybride et en tant que service managé.
Ce qui différencie Sisense et qu'il revendique, c'est son usage intensif de la mémoire sur CPU (cache) pour déplacer les données de 50 à 100 fois plus vite qu'en RAM. Alors que Sisense souligne son évolutivité, sa taille moyenne de déploiement est de 300 utilisateurs, selon Gartner.
Tableau, des analyses à partager
Tableau est une plateforme d'analyse as-a-service avec une fonctionnalité de découverte de données visuelles puissante. Les plates-formes de base sont Tableau Server (Windows ou Linux) et Tableau Online (hébergé). Les utilisateurs peuvent avoir le statut de « créateur », « explorateur » ou « spectateur ». Les créateurs ont des licences pour les versions Server ou Online, ainsi que pour Tableau Prep (préparation des données) et Tableau Desktop (Windows et MacOS).
L'éditeur propose également deux applications de bureau gratuites pour Windows et MacOS : Tableau Public et Tableau Reader. Le premier peut à la fois ouvrir et créer des analyses qui sont stockées sur un profil public. Le second offre d'ouvrir et interagir avec les fichiers de visualisation de données créés dans Tableau Desktop.
Thoughtspot, avec un air de Google
Thoughtspot propose une approche basée sur la recherche pour l'analyse visuelle et la possibilité d'intégrer, de préparer et de rechercher des milliards de lignes et de téraoctets de données. Ceci grâce à une base de données en colonnes de traitement massivement parallèle (MPP) in-memory, et un gestionnaire de cluster distribué.
La plateforme utilise également SpotIQ, un outil d'analyse basée sur l'intelligence artificielle, que les utilisateurs peuvent utiliser pour rechercher des anomalies, des tendances, des clusters et d'autres données à l'aide d'algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique. SpotIQ génère des récits en langage naturel pour toutes les informations qu'il découvre. Si cela ressemble à une googlisation de l'informatique décisionnel, ce n'est pas un hasard : plusieurs des fondateurs sont des anciens de Google.
Suivez-nous