Data Discovery L`alternative à la BI

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LIVRE
BLANC
Data Discovery L’alternative à la BI ? Data Discovery L’alternative à la BI ? Data Discovery L’alternative
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Discovery L’alternative à la BI ? Data Discovery L’alternative à la BI ? Data Discovery L’alternative à la
BI ? Data Discovery L’alternative à la BI ? Data Discovery L’alternative à la BI ? Data Discovery L’alternative à la BI ? Data Discovery L’alternative à la BI ?
Data Discovery
L’alternative à la BI ?
Sylvain Meurville
Auteur principal
Alexis Rousset & Benoit David
Responsables de l’offre Business Intelligence
[email protected] & [email protected]
02
Sommaire
1. La Data Discovery, une alternative
à la Business Intelligence classique
03
Quels sont les reproches pouvant être fait aux systèmes
décisionnels classiques ?
05
Quelles sont les fonctionnalités de la Data Discovery (liste non exhaustive) ?
06
La Data Discovery peut-elle être une alternative à la BI classique ?
07
Tableau récapitulatif
09
2. Quels acteurs sur le marché ?
10
Spotfire
10
Interface et visualisation
10
Positionnement du produit
12
Remarques
13
14
Pour résumer
Tableau
15
17
17
Pour résumer
18
QlikView
19
Technologie
21
21
Pour résumer
21
3. Tableaux comparatifs
22
Critères commerciaux
22
Classement
22
Critères de visualisation
23
Classement
23
Critères techniques
24
Classement
24
4. Conclusion
25
Sources
26
5. À propos de Netapsys
27
Livre Blanc Data Discovery : L’alternative à la BI ? – Mai 2014 - Tous droits réservés Netapsys ©
03
1.
La Data Discovery, une
alternative à la Business
Intelligence classique
L’une des nouvelles tendances de l’informatique décisionnelle est la
croissance très forte de la Data Discovery ou Découverte de données.
Cette dernière met l’accent sur l’analyse visuelle des données plutôt que
sur des rapports statiques.
Le but de la Data Discovery est de permettre aux utilisateurs d’utiliser
leur intuition pour trouver des informations importantes et pertinentes
issues de leurs données. Ce processus consiste habituellement à poser
des questions sur les données, apprécier visuellement le résultat,
et reformuler la question afin d’affiner le résultat et ainsi préciser la
réponse.
Dans un système décisionnel traditionnel, l’utilisateur va avoir des
interrogations qui entraineront le développement de rapports. Ces
rapports engendreront à leur tour de nouvelles demandes, ce qui
génèrera de nouveaux rapports et ainsi de suite. La raison pour laquelle
la Data Discovery gagne du terrain s’explique par le fait qu’elle permet
aux « consommateurs d’information » de se déplacer beaucoup plus
rapidement dans les données. La réponse à une question est générée de
04
façon instantanée et peut être très rapidement remplacée par une autre
demande plus précise.
La Business Intelligence Classique implique des durées de
développement relativement longues ce qui entraine des questions qui
peuvent être obsolètes lorsque que la réponse est disponible. La Data
Discovery permet donc aux utilisateurs d’analyser plus rapidement et plus
précisément leurs données.
Ce processus est souvent appelé « analyse exploratoire » ou encore
«analyse d’enquête» en raison de son processus itératif et de la façon
dont il est possible de suivre les données. Il s’agit clairement du
changement le plus radical que l’informatique décisionnelle ait connu
au cours des 20 dernières années. La Data Discovery est une manière
d’utiliser la technologie pour augmenter les capacités de l’homme, qui
s’est très souvent avérée plus efficace que l’homme seul ou la seule
technologie.
Les outils de Data Discovery sont souvent beaucoup plus faciles à utiliser
que les outils de business intelligence traditionnels. Ils sont destinés
à être utilisés par les utilisateurs finaux de l’information, et non par un
service informatique ou des développeurs.
La Data Discovery peut donc être considérée comme la nouvelle
génération d’outils de Business Intelligence. Elle permet d’apporter
des fonctionnalités supplémentaires concernant la méthode d’analyses
des données, la mobilité ou encore son utilisation par l’ensemble des
utilisateurs. La Data Discovery, conduite par les utilisateurs, leur permet
de créer leurs propres axes d’analyse et de faire intervenir plusieurs
sources d’information dans le but de prendre les bonnes décisions.
05
Quels sont les reproches pouvant être fait aux
systèmes décisionnels classiques ?
Ils sont liés aux services informatiques
Les systèmes de Business Intelligence classiques sont mis en place par
les services informatiques plutôt que par les utilisateurs métier. Il est
nécessaire de disposer de compétences et de ressources spécifiques
pour créer des vues métiers. De plus, les personnes en charge de Système
d’Information Décisionnel passent beaucoup de temps à vérifier la
pertinence des données.
Ils proposent des rapports statiques
Avec des systèmes de Business Intelligence classiques, on dispose
principalement d’informations statiques consultables à travers des
rapports prédéfinis. Toute modification de ces rapports entraine une
demande d’évolution qui peut prendre du temps à être réalisée.
Ce sont des systèmes longs à mettre en place
Les différentes étapes permettant la mise en place de systèmes
décisionnels prennent du temps et mobilisent de nombreuses
ressources (collecte de besoins, modélisation et intégration des données,
restitution …). Ces modèles sont donc difficiles à rentabiliser.
06
Quelles sont les fonctionnalités de la Data
Discovery (liste non exhaustive) ?
À la portée de tous
A l’inverse de la Business Intelligence classique, la Data Discovery permet
à tous les utilisateurs d’exploiter des données. La Business Intelligence
classique permet d’utiliser des informations en exploitant des données
distribuées alors que la Data Discovery créé des connaissances en
permettant une analyse libre des données.
Axé sur la mobilité
Contrairement à des solutions de Business Intelligence classiques, les
plateformes de Data Discovery offrent une interface intuitive et une
infrastructure d’applications adaptée aux besoins de collaborateurs
mobiles.
Collaboration et partage
La Data Discovery permet aux utilisateurs de partager leurs analyses, et
de collaborer entre eux.
Des analyses rapides et personnalisées
En offrant la possibilité de changer rapidement d’axe d’analyse, la Data
Discovery permet une analyse rapide de données. L’utilisateur peut alors
modifier sans assistance son rapport afin de faire parler les données.
Avec les solutions de Business Intelligence traditionnelles, le service
informatique doit intervenir dès que de nouveaux axes d’analyses
doivent être créés. La Data Discovery permet donc aux utilisateurs de
créer de nouvelles visualisations pour mieux comprendre les données.
07
Le schéma ci-dessous symbolise le processus d’acquisition des
connaissances en fonction de l’outil utilisé.
Data Discovery
BI traditionnelle
Besoin
Besoin
Apprendre
Développer
Visualiser
Visualiser
Apprendre
Affiner
La Data Discovery peut-elle être une alternative à
la BI classique ?
Investissement limité en matériel et logiciel
Les outils de Data Discovery ne nécessitent pas l’installation d’une suite
logicielle complète, ce qui facilite la mise en place de l’outil au sein du SI
des entreprises. Par conséquent, ils nécessitent un budget initial souvent
inférieur à celui des produits traditionnels de Business Intelligence.
08
09
Choses que l’on sait
Business
Intelligence
Questions qu’on
se pose
Questions qu’on
ne se pose pas
Data
Discovery
Tableau récapitulatif
Choses que l’on ne
sait pas
PLATE-FORME DE DATA DISCOVERY
SOLUTIONS DE BUSINESS INTELLIGENCE
TRADITIONNELLE
Délai de déploiement initial
Court : Chiffré en semaines, jours voire en heures
Effort important en matière d’élaboration de
tableaux de bord, de requêtes et de rapports,
d’intégration d’une couche de métadonnées et de
codification manuelle des associations dans les
données
Effort requis pour changer les
applications
Les analystes métier / développeurs d’applications
de BI sont en mesure d’ajouter de nouvelles
sources de données ou de créer de nouvelles
visualisations en quelques jours. Dans certains cas,
les utilisateurs métier peuvent eux-mêmes changer
les applications à la volée
Des efforts considérables pour gérer des
associations et modifier des requêtes et des
rapports en fonction de l’évolution des exigences
de l’entreprise et des utilisateurs
Coût de déploiement
Réduit
Plus important
Acheteur principal
Métier
IT
Utilisateur principal
Utilisateur métier
Analyste métier / développeur BI et professionnel
de l’IT
Vitesse d’accès à la bonne
information
Plus rapide
Plus lente
Capacité d’analyse des données
Importante
Plus faible
Pertinence des informations
En fonction des recherches des utilisateurs
Grande pertinence
10
2.
Quels acteurs sur le marché ?
Spotfire
Spotfire propose une multitude d’outils d’analyse graphique et visuelle
très aboutis. Ceux-ci offrent des capacités d’analyse puissantes allant
de la préparation et la distribution des visualisations de données, au
développement et à la mise en œuvre de modèles sophistiqués de
datamining. Les utilisateurs peuvent utiliser toutes les données dont
ils ont besoin. Par exemple, si un modèle de vente prédictive doit être
développé et intégré dans un tableau de bord, Spotfire sera l’outil idéal.
Le leitmotiv pour Spotfire est qu’il ne devrait jamais y avoir d’impasses
dans les analyses à réaliser.
Il convient également de rappeler que TIBCO, l’éditeur de l’outil Spotfire,
est une grande entreprise, jouissant d’une grande expérience. Depuis
plus de vingt ans, elle fournit de nombreux processus et technologies
d’intégration de données et Spotfire bénéficie de ces connaissances et de
ces développements.
En téléchargeant la version d’essai gratuite de Spotfire, vous vous rendrez
compte que cet outil servira parfaitement vos besoins de visualisation
de données. Tous les objets graphiques habituels sont disponibles : des
listes, des tableaux croisés, des tableaux graphiques (tableaux avec des
graphiques intégrés), des histogrammes, des diagrammes de ligne, des
11
lignes de combinaison, des graphiques à barres, des camemberts, des
diagrammes de dispersion, des nuages de points 3D, des arborescences.
L’interaction avec ces différents types graphiques est une expérience
très dynamique avec quelques fonctionnalités utiles comme le
rééchelonnement, la coloration, la création de légendes et bien d’autres.
Des hiérarchies peuvent également être créées pour ajouter des
informations supplémentaires à un tableau. Évidemment les filtres jouent
un rôle important dans tout cela. Quand Spotfire charge les données, il
fournit un panneau de filtres pour chaque attribut avec de nombreuses
options configurables.
Figure 1 : exemple de tableau de bord Spotfire
12
L’analyse ad-hoc, le reporting et les tableaux de bord interactifs sont tous
supportés par Spotfire qui propose divers mécanismes de collaboration
- à la fois sous forme libre et structurée. Spotfire WebPlayer fournit un
environnement basé sur le Web, avec un accès aisé aux documents
publiés, et fournit un environnement évolutif pour les besoins les plus
exigeants.
L’interface Spotfire présente des spécificités intéressantes :
• Simplicité de l’interface bien que certaines options soient peu explicites.
• Tout est fait sur un seul écran : explorer les données, construire un
tableau de bord…
• Les différents graphiques évoluent en interaction dynamique avec la
modification des filtres.
• De vraies représentations de données hiérarchiques (treemaps) et des
graphiques sparklines sont directement accessibles en glisser déposer.
• Contrairement à beaucoup de ses concurrents, Spotfire propose une
gamme complète d’outils d’analyse visuelle.
Déploiement
Pas de fonctionnement en autonomie avant une intervention du service
informatique. Une fois cette structure déployée, le client Spotfire peut
être ouvert aux utilisateurs.
Data sources
Si les mécanismes de stockage de données que vous utilisez ne sont
pas « spécifiques » alors Spotfire sera en mesure de s’y connecter. Il
faut rappeler que TIBCO a longtemps été un acteur de l’intégration
13
de données et des processus, et que la société a donc une grande
expérience de l’accès aux données.
Analyse
Au-delà des graphiques, des diagrammes et des tableaux croisés, vous
pouvez faire une analyse de corrélation ou créer des modèles prédictifs et
les intégrer dans des graphiques. C’est là que Spotfire excelle vraiment, et
aucun outil de la nouvelle génération de Data Discovery ne l’égale dans
ce domaine. Il y a plusieurs méthodes intégrées dans Spotfire Services
Statistiques pour exécuter des routines R, S +, SAS et MATLAB ainsi que
Spotfire Miner qui est un environnement graphique pour l’exploration de
données et la création de modèles prédictifs.
R est un outil de statistiques et d’analyse Open Source qui
est très largement utilisé, et il est donc logique que Spotfire

soit en mesure d’intégrer l’analyse comparative R dans son
environnement d’analyse.
Remarque
Performances
Spotfire utilise un modèle hybride de base de données (traitement
effectué dans l’environnement du système de base de données) et de
mémoire (données conservées et traitées dans la mémoire locale). Dans
l’ensemble, il fonctionne très bien, même si la réalisation d’analyses
sur plus de 100 Go de données se traduira par une attente de quelques
minutes pour qu’elles soient chargées en mémoire.
14
Pour résumer
Le logiciel Spotfire de TIBCO est un compétiteur sérieux dans le domaine
de la Data Discovery. Sa force se trouve dans la visualisation de données
et l’exploration de ces dernières. L’outil possède l’un des meilleurs
supports de Big Data. Spotfire est assez unique dans ce domaine, la
plupart des autres offres concurrentes ne proposant qu’un seul outil de
Data Discovery à l’image de QlikTech ou Tableau Software.
L’expérience de l’utilisateur final est souvent excellente et l’accessibilité
depuis des terminaux mobile est supérieure à la moyenne. Le
développement et le déploiement de nouveaux rapports doivent être
effectués par un analyste technique sur le client lourd. De ce point de vue,
la boucle de rétroaction qui est une partie inhérente de la Data Discovery
est quelque peu perturbée.

Une gamme complète de
fonctionnalités - de la simple
représentation graphique à
l’analyse en temps réel.
On aime

Les messages de marketing.
On n’aime pas
15
Tableau
Tableau est un outil permettant de créer des tableaux de bord intégrant
des graphiques de tout type afin de réaliser une analyse des données.
Son interface est simple et intuitive (à l’aide de glisser-déposer…). Il a
un attrait évident grâce à ses qualités ergonomiques et est relativement
facile à mettre en place. Comme les autres produits de cette nature, son
utilité est axée sur l’exploration visuelle de données en utilisant tous
les formats imaginables. Ce n’est pas un outil de fouille de données
(datamining) ou un outil d’analyse de texte, mais plutôt un outil de
business intelligence et de visualisation de données, avec une interface
visuelle riche.
Figure 2 : exemple de tableau de bord Tableau
Le produit d’entrée de gamme est Tableau Public, disponible en version
gratuite, ou dans une version Premium avec moins de restrictions.
Tableau Public est principalement destiné à la création de graphiques
pour les sites web et propose une approche guidée pour la création et la
publication de ces graphiques.
De nombreux formats sont supportés, y compris les graphiques en barres
et en lignes, les diagrammes de chaleur, les graphiques à bulles, les
16
cartes géographiques et de nombreux autres. Les graphiques sont mis à
jour automatiquement lorsque les données sous-jacentes sont modifiées
et des liens peuvent être établis vers d’autres contenus sur un site web.
La version Premium prend en charge des ensembles de données plus
importants.
Il existe des services web offrant des fonctionnalités proches de Tableau
Public (par exemple Jolicharts) mais Tableau Public est certainement
l’une des meilleures offres gratuites.
Tableau Desktop prend en charge la visualisation des données et se
connecte à un nombre très important de sources de données. Afin
d’améliorer les performances, le moteur de données de Tableau exécute
des requêtes en mémoire et transfère automatiquement les données de
la mémoire vive à la mémoire morte.
VizQL est le langage visuel de requête de Tableau. Il est utilisé pour
contourner la méthode d’extraction des données par défaut, mais
aussi pour modifier le format des données ou le processus graphique
dans le but de créer un lien direct entre les sources de données et les
représentations visuelles.
Tableau Server inclut des outils de visualisation de données et de
tableaux de bord accessibles depuis les navigateurs web ce qui
permettent d’en offrir l’accès à un très large public. Ces outils sont
également disponibles sur les appareils portables (iPhone et Android).
17
• L’interface est facile à prendre en main et contient beaucoup d’options
bien détaillées.
• Tableau met l’accent sur la capacité de créer des visualisations sans
avoir besoin de compétences techniques (scripts).
• Les tableaux de bord créés dans Tableau sont des regroupements de
plusieurs graphiques créés distinctement. L’accès aux rapports se fait à
travers un navigateur web.
Déploiement
Tableau permet un fonctionnement en total autonomie coté utilisateur et
peut, si nécessaire, de monter en puissance.
Il est composé de deux briques distinctes : Tableau Desktop (client lourd
d’exploration de donnée) et Tableau Server (portail de diffusion).
Tableau Software est probablement l’outil de Data Discovery le plus
abouti. C’est à la base un outil qui permet à l’utilisateur d’utiliser la
souris pour faire glisser et déposer des éléments d’information sur des
toiles où il peut afficher les données dans différents types de tableaux,
de graphiques et de cartes. Il permet également d’éditer des vues
prédéfinies et tableaux de bord sur le Web, et dispose d’un client mobile.
Tableau est un acteur reconnu dans le domaine de la Data Discovery,
mais son offre mobile est aussi considérée comme plus faible que
certaines offres concurrentes. La plupart des développements doivent
être entrepris avec le client lourd avant que les analyses qui en résultent
18
soient utilisées sur un appareil mobile, qui offre alors une flexibilité
limitée. Du point de vue de la souplesse et de la facilité d’utilisation,
Tableau Software est certainement un leader mais il reste à savoir
comment leur produit évoluera pour répondre à un besoin de mobilité.
Analyse
Avec un nouveau moteur de base de données « In-Memory », Tableau
permet l’analyse de données de type « Big Data » mais l’intégration de
données multi-source n’est pas très bien gérée. Tableau est également
déconseillé dans le cas d’un besoin d’analyse des données en temps réel.
Les capacités d’exploration de données de Tableau sont limitées :
l’analyse de corrélation et l’identification des valeurs aberrantes ne sont
pas fournis par l’outil lui-même.
Pour résumer
Tableau Software est l’un des outils de Data Discovery le plus facile à
mettre en œuvre et des plus aboutis en terme d’analyse visuelle des
données. Il présente cependant des limites en termes d’accès mobile et
d’analyse élaborée.

Beaucoup de visualisations
attrayantes.
On aime

Offre mobilité en deçà de celle
de ses concurrents.
On n’aime pas
19
QlikView
QlikView propose une très belle interface, il possède une technologie
innovante et très utile. Techniquement, QlikView utilise le maintien
des associations entre les données (associativité), ce qui facilite une
approche beaucoup plus souple de l’exploration des données et leur
visualisation. Dans la pratique, cela signifie que les utilisateurs peuvent
rechercher des liens entre les données disponibles avec la connaissance
de tous les éléments pertinents.
QlikView est composé de trois éléments principaux - le serveur QlikView,
QlikView Publisher et QlikView Desktop.
• Dans QlikView Desktop, les associations entre les éléments de données
sont établis et l’interface utilisateur est aménagée pour produire
les applications QlikView. Un langage de script proche du SQL est
utilisé pour créer des associations pour les utilisateurs business et les
analystes.
• QlikView Server est le moteur de l’architecture où le traitement en
mémoire a lieu et où des questions comme la sécurité sont abordées.
Il gère également la communication avec les clients (navigateurs
web, mobiles ou client lourds) et comprend un serveur web, bien que
Microsoft IIS puisse également être utilisé.
• QlikView Publisher charge des données provenant des diverses sources
de données définies et distribue des documents au serveur QlikView
pour la consommation par les utilisateurs.
Les utilisateurs peuvent générer leurs propres rapports et leurs propres
visualisations. Le service informatique ne s’occupe que des questions
d’infrastructures associées à la Business Intelligence, notamment la
sécurité, l’infrastructure,la gouvernance et la gestion des systèmes.
20
Figure 3 : exemple de tableau de bord QlikView
En amont, des analystes IT ou métiers utilisent QlikView Desktop pour
créer des applications avec des modèles de données dont les utilisateurs
auront besoin. Les applications sont ensuite publiées et les utilisateurs
disposent d’un environnement où les données sont vues comme un tout
unifié grâce à l’associativité dans un environnement de visualisation
riche.
Le langage de script procure très largement les moyens nécessaires pour
créer des solutions comme un outil ETL, dont les entreprises (des TPE aux
grandes entreprises) ont besoin.
21
Technologie
QlikView repose sur un ensemble de technologies qui font sa spécificité :
• Utilisation d’une base de données vectorielle qui réduit le nombre de
lignes et surtout le nombre de valeurs distinctes dans la base de données.
• Gestion des données en mémoire pour un très grand nombre
d’utilisateurs, pour des performances ultra-rapides.
• Gestion automatique des associations entre les données (calcule
automatiquement à la volée les associations entre chaque élément de
données).
• Compression des données jusqu’à 10 % de leur taille d’origine
(utilisation de hash table).
• Version « Direct Discovery » pour faciliter l’analyse des « big data ».
• Navigation, création de rapport et analyse de données intuitive, simple
et visuelle.
• QlikView prend en charge des fonctionnalités étendues de collaboration
entre les utilisateurs finaux.
Pour résumer

La structuration très intelligente
des données à des fins d’analyse.
On aime

Pas grand-chose à reprocher, si ce
n’est la grande quantité d’espace
mémoire utilisée.
On n’aime pas
22
3.
Tableaux comparatifs
Critères commerciaux
Évolutivité
Limite matérielle
Plateforme SAAS
Spotfire Silver
Tableau Digital
Coût global
Élevé
Moyen
Adaptation entreprise
Très bonne
Pour les PME
Bonne
Visibilité long terme
Tibco est viable
Un seul produit
Un seul produit
Supporte le Big Data
Très bien
Au-dessus la moyenne
Moyen
Réseau de partenaires
En dessous de la moyenne

Très bonne

Limité par la RAM
Licence spéciale


En dessous de la moyenne
Très bon
Élevé
Large

 


Bon
 

Bon

Temps de mise en œuvre

Note : Les réponses indiquant la meilleure performance sont signalées dans un aplat vert.
Au niveau du prix des licences, Tableau se différencie par un prix
abordable mais un coût de support important. A l’inverse, le coût de
Spotfire est plus important mais le support revient moins cher. Au final,
QlikView est la solution la plus onéreuse.
 Classement
3e
1er
2e
23
Critères de visualisation
Drill down
Très bon
Vue hors ligne
« Entreprise Viewer »
Analyse

Très bonne
Bon
 

Très bonne
 
 
Interactivité des données
Excellente

Excellent

Spotfire pro
Tableau personnal (999$)
QlikView Desktop
Supporte des tableaux de bord
Très bon
Très bon
Excellent
Client Web
Excellent
Client Mobile
Très bon
Contrôle visuel
Très bon
Interactivité interface utilisateur
Bonne (pas de MDI*)

 
 
Edition personnelle


Lecture libre
Très bon
Très bon
Bonne (pas de MDI*)
  
 
  
 
Très bon

Plugin (html5/Ajax)
Meilleure variété
Excellent


Très bonne (support MDI*)

Note : Les réponses indiquant la meilleure performance sont signalées dans un aplat vert. *MDI : Multiple document interface.
Concernant la visualisation des données, QlikView prend largement
l’avantage en proposant une interaction utilisateur de grande qualité.
Il est suivi par Spotfire grâce à son client web permettant quasiment les
mêmes interactions que le client lourd.
 Classement
3e
1er
2e
24
Critères techniques
Développement
Spotfire pro
Données en mémoire
Très bonne
Intégration avec des SIG*
Excellent
Modélisation, Analyse
Excellent
Datamining
Limité
Non
Non
Multidimensionnel
Non
Bien
Très bien
Meilleur atouts
Modélisation, plateforme s-plus,
Analyse visuelle
Drill down visuel,
Visualisation des donnée

Tableau personnal (999$)
Bon
Au-dessus de la moyenne
QlikView Desktop

Très bonne
Bon
 

Excellente

Excellente
 




Très bonne


Très bonne


Interactivité des données
En-dessous de la moyenne


Visualisation des données,
OLAP
Note : Les réponses indiquant la meilleure performance sont signalées dans un aplat vert. *SIG : Système d’information géographique.
Qlikview prend le dessus grace à une gestion des données en mémoire
efficace et une intégration des données de bonne qualité. Malgré une
méthode d’integration des données bien pensée Tableau ferme la
marche à cause de fonction de modélisation et d’analyse limitées et de
l’abense de fonctions de Datamining.
 Classement
3e
1er
2e
25
4.
Conclusion
Le Data Discovery est une composante de la business intelligence qui
offre de réels avantages pour les entreprises. Nous pouvons conclure que
les 3 outils étudiés dans ce livre blanc répondent aux principales attentes
que les utilisateurs peuvent avoir dans ce domaine.
La solution Tableau semble tout à fait pertinente pour les entreprises qui
souhaitent faire un premier pas dans le domaine de la Data Discovery.
Elle permet de répondre à un grand nombre de besoins pour un ticket
d’entrée à cout raisonable.
Les entreprises recherchant des fonctionnalités plus poussées dans
le Datamining devront plutôt s’orienter vers la solution Spotfire. Cette
solution possède des interfaces avec des outils de statistiques qui lui offre
un réel avantage par rapport aux autres.
La solution Qlickview est le leader du marché et ce n’est pas un hazard,
elle offre de très bonnes performances et une ergonomie très appréciée.
Les entreprises ayant suffisement de budget, et n’ayant plus de doute sur
la valeur ajoutée qu’apportera la Data discovery, pourront se tourner vers
cette solution.
26
Sources
What is Data Discovery?
QlikView vs Tibco Spotfire Comparison
Data Discovery: Next Generation Analytics Brings a New IT Approach
Data Discovery Nut: What is Data Discovery?
The new reality for Business Intelligence and Big Data
27
5.
À propos de Netapsys
Netapsys est une société d’ingénierie informatique spécialiste des
nouvelles technologies (Java J2EE, Microsoft .NET, PHP, Javascript, ...).
Fondée en 2004 par deux experts des nouvelles technologies, Netapsys
a développé et cultive un savoir-faire unique de production logicielle.
S’inscrivant dans un principe d’amélioration continue, Netapsys capitalise
à la fois sur les hommes et sur un outillage avancé d’intégration continue
et de mesure permanente de la qualité de ses développements.
La société s’appuie sur sa capacité d’écoute et sur une veille
technologique de pointe pour apporter à ses clients PME, grands comptes
et services publics une prise en charge clés en main de leurs projets
applicatifs, ou de l’évolution de leur système d’information.
Netapsys vous accompagne sur toutes les solutions technologiques
créatrices de valeur pour les entreprises et institutions :


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Business
Intelligence
E-commerce
Collaboratif
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



Mobilité
Usines
logicielles
Ingénierie
logicielle
Web/CMS
28
Présente à Paris, Nantes, Lyon, Strasbourg et Madagascar, Netapsys
compte 350 collaborateurs et a réalisé en 2013 un chiffre d’affaires de
22 millions d’euros. Si vous souhaitez en savoir plus, ou tout simplement
nous rencontrer, n’hésitez pas à nous contacter [email protected].
Retrouvez également toute l’actualité de Netapsys sur notre site internet
www.netapsys.fr.
Netapsys Conseil
124-126, rue de Provence
75008 Paris
Tél. : +33(0)1 70 64 27 33
Netapsys Atlantique
17, rue Sanlecque
44000 Nantes
Tél. : +33(0)2 40 89 82 09
Netapsys Rhône-Alpes
18, rue Bourgelat
69002 Lyon
Tél. : +33(0)4 72 16 88 88
Netapsys Grand Est
11, rue de la Haye
Espace Européen de l’Entreprise
67300 Schiltigheim - Strasbourg
Tél. : +33(0)3 68 00 17 58
Netapsys Madagascar
Porte B22, Immeuble ARO Ampefiloha
101 Antananarivo
Tél : +261 20 22 552 99
[email protected]
www.netapsys.fr
blog.netapsys.fr

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