Business Intelligence embarquée : la révolution analytique passera par les développeurs Cloud

Dans un monde où la prise de décisions fondées sur des données occupe le devant de la scène, il n’est pas surprenant que l'analytique ait toujours le vent en poupe. D'après Dan Vesset de l'institut IDC, 2013 était bien placée pour être une année record pour le marché du décisionnel fondé sur des données. Grâce à l'arrivée de l'analytique métier, ce marché a franchi la barre des 100 milliards de dollars. Dans le domaine de l'analytique, les dirigeants informatiques intensifient également leurs efforts, comme le souligne l'enquête annuelle réalisée par Gartner auprès des Dirigeants Informatiques (CIO Survey) qui classe à trois reprises l'analytique en tête des priorités technologiques ces cinq dernières années. Au vu de l'importance de l'analytique et des investissements qui y sont consacrés, il serait logique que chacun puisse disposer de la visibilité qu'il souhaite sur ses données, non ?

Malgré l'augmentation des investissements sur ce créneau particulièrement porteur, la plupart des travailleurs de l'information actuels ne peuvent accéder aux solutions décisionnelles. Cindi Howson, de l'entreprise BI Scorecard, constate en fait une stagnation du taux d'adoption de l'informatique décisionnelle autour de 25 %. Cette inertie est difficile à accepter. Comment concevoir qu'un quart, tout au plus, des utilisateurs aient accès à ce qui constitue sans doute leur principal levier d'efficacité dans un monde régi par les données ?

Il y a plusieurs raisons à cette atonie. Le montant élevé des coûts inhérents aux projets de BI et le manque global de convivialité des outils en font partie. Le principal frein à l'adoption de la BI n'a cependant rien à voir avec la technologie. En entreprise, l'immense majorité des décisionnaires ne passent pas – et ne souhaitent pas passer – leur journée sur un outil de BI. De nombreux utilisateurs disposent déjà d'un outil ou d'une application de prédilection. Ainsi, les commerciaux utilisent un service de gestion de la relation client et les professionnels du marketing s'appuient sur une plate-forme pour gérer leurs campagnes ou automatiser leurs actions marketing. Le personnel des services administratifs effectue la majorité de ses tâches à l'aide d'un progiciel et les dirigeants disposent généralement de leur suite de productivité attitrée. Et la liste est loin d'être exhaustive. Par conséquent, à moins d'être analyste de données, personne ne souhaite passer sa journée sur un outil de BI. Mais cela ne remet pas en cause l'intérêt d'un accès à des données pertinentes pour améliorer le processus décisionnel.

Mais alors, que faire ? Pour résumer, il faudrait amener les données VERS les utilisateurs, en les intégrant dans leurs applications favorites, au lieu de considérer normal le fait de chercher un rapport, un tableau de bord ou une visualisation données via un système décisionnel distinct. Si l'on souhaite toucher les 75 % d'utilisateurs qui ne disposent pas d'un accès à un produit décisionnel autonome, nous devons injecter des données d'aide à la décision dans leurs applications et services quotidiens. Seules des applications plus intelligentes peuvent aider les entreprises et organisations à capitaliser sur un processus décisionnel qui s'appuie plus largement sur des données. D'après Gartner, pour se généraliser, l'informatique décisionnelle doit devenir « invisible » pour les utilisateurs dans le cadre de leurs applications courantes. Dans un rapport de 2013 soulignant les grandes tendances technologiques émergentes, Gartner conclut que « pour favoriser l'exploitation et la généralisation de l'analytique, les professionnels du secteur doivent mettre l'accent sur l'invisibilité et la transparence de l'analytique pour les utilisateurs. » Comment ? D'après le rapport, la solution passe par « l'intégration d'applications d'analytique au point de décision ou d'action. »

Si la généralisation de la BI passe par l'intégration de plus de données d'aide à la décision à l'intérieur des applications, pourquoi les applications n'embarquent-elles pas plus d'outils d'analytique ? Dans les faits, seule une minorité d'applications conçues aujourd'hui embarquent ce type de données. Elles comportent parfois un tableau ou un graphique, mais sans moteur intelligent, les utilisateurs ne peuvent généralement pas personnaliser un rapport ou un tableau de bord. Il leur est également impossible de générer de nouvelles visualisations au cas par cas. Cela tient au fait que l'informatique décisionnelle était initialement conçue comme une activité autonome ; elle n'avait pas été prévue pour être embarquée. L'indifférence dont font preuve les développeurs vis-à-vis des plates-formes décisionnelles est notamment due à leur coût et à leur complexité.

Le modèle d'attribution de licences pour les outils de BI est traditionnellement fondé sur le nombre d'utilisateurs. Les sommes en jeu pour ces licences atteignent généralement plusieurs dizaines de milliers, voire plusieurs millions de dollars. Ces coûts élevés par utilisateur se justifient sans doute pour un nombre relativement réduit de personnes, facilement déterminable à l'avance. Notons par ailleurs que ces groupes limités sont largement constitués d'utilisateurs avertis – les power users – voués à travailler de longues heures avec l'outil décisionnel. Ce modèle établi en fonction du nombre d'utilisateurs se révèle en revanche totalement inadapté dans le cadre de la BI embarquée. Le modèle de la BI embarquée répond en effet aux besoins des personnes qui font un usage plus ponctuel des fonctions décisionnelles et dont l'expérience de l'analytique est potentiellement plus sommaire que chez un utilisateur averti classique. Des coûts élevés par utilisateur ne se justifient pas dans un tel scénario.

Les produits décisionnels sont complexes à plusieurs titres. Tout d'abord, leur déploiement nécessite souvent plusieurs mois, voire plusieurs années, avant qu'un nombre raisonnable d'utilisateurs puisse en profiter. Ensuite, leur utilisation est loin d'être simple pour le développeur qui élabore les rapports et les tableaux de bord. Il en va de même pour les professionnels qui interagissent avec l'outil. Enfin, l'embarquement de ces produits de BI ne va pas sans poser des difficultés. Conçus comme des produits autonomes, les outils décisionnels ne sont pas prévus, sur le plan de leur architecture, pour s'interfacer avec une autre application.

Étant donné le coût et la complexité des offres de BI autonomes traditionnelles, il est logique que les développeurs fassent souvent appel à des bibliothèques de graphiques pour générer les visualisations dans leur application. Peu coûteuse, cette solution est également simple à embarquer pour un développeur. Les bibliothèques de graphiques peuvent offrir une solution satisfaisante à brève échéance, mais pas sur le long terme ; les utilisateurs exigent rapidement plus de graphiques, plus de tableaux de bord et de rapports et commencent à chercher le moyen de travailler en libre-service et de créer leurs propres visualisations. Résultat : de nombreux développeurs d'applications se retrouvent à consacrer plus de temps à la création d'un outil décisionnel, au détriment de leur propre application, alors que cela ne correspond pas à leurs compétences de base.

Heureusement, l'émergence d'une nouvelle génération de plates-formes d'analytique embarquée pourrait bien répondre aux problématiques de coûts et de complexité. Dans son article sur l'évolution de la BI embarquée, Evolution of Embedded BI, Wayne Eckerson, un éminent analyste décisionnel, identifie ce stade comme la troisième génération d'analytique embarquée. Pour M. Eckerson, cette troisième génération « transcenderait le Web pour investir le Cloud » où les développeurs peuvent « louer ces outils décisionnels Cloud à l'heure. » Capables de « prendre en charge les fonctionnalités de BI, y compris l'exploration et la création de données », ces plates-formes décisionnelles peuvent être embarquées à l'aide d'interfaces standard comme REST et JavaScript. Mais en quoi cette troisième génération apporte-t-elle une réponse aux questions de coûts et de complexité ?

Pour répondre à la problématique tarifaire, une nouvelle génération de plates-formes d'analytique embarquée applique un modèle de facturation des licences à l'utilisation. Le logiciel est mis à disposition avec une tarification par processeur, par gigaoctet ou à l'heure. Du point de vue du développeur, ce modèle est bien plus équitable car l'on ne paie que ce que l'on consomme. Au début du cycle de vie des applications, lorsque l'utilisation reste sporadique, les développeurs peuvent limiter les coûts. Puis, au fur et à mesure que l'application devient performante et que son usage se développe, son mode d'utilisation peut être étendu. D'après un récent rapport de Nucleus Research, ce modèle de facturation à l'utilisation pour l'analytique permettrait aux entreprises et administrations de réaliser jusqu'à 70 % d'économies par rapport à une solution décisionnelle classique. J'ai déjà eu l'occasion de commenter l'impact favorable de la facturation à l'utilisation sur la disponibilité de l'analytique, qui deviendrait ainsi accessible à un plus grand nombre d'organisations. L'adoption rapide de Redshift, le service de data warehousing d'Amazon et de Jaspersoft, le service de reporting et d'analytique sur la place de marché AWS Marketplace, confirme largement les avantages d'un tel modèle.

Avec une plate-forme décisionnelle basée dans le Cloud, le déploiement est considérablement simplifié puisqu'aucun serveur de BI n'est à installer ou configurer. Selon le rapport établi par Nucleus Research, il ne faudrait plus que quelques semaines, voire quelques jours pour déployer des solutions décisionnelles en mode Cloud, avec facturation à l'utilisation, contre plusieurs mois pour les produits décisionnels classiques.

L'exploitation d'API Web standard, comme REST et JavaScript, permet aux plates-formes de troisième génération de simplifier l'intégration d'outils d'analytique à l'application frontale (front-end) ou secondaire (back-end). Point important, ces API permettent d'embarquer des fonctions d'analyse décisionnelle complètes en libre-service, et pas uniquement des rapports et tableaux de bord. L'avantage ? L'application répond mieux aux demandes d'informations ponctuelles des utilisateurs en entreprise.

À première vue, il semblerait que l'intégration de l'analytique aux applications utilisées au quotidien dans l'entreprise permette aux organisations de profiter des retombées positives d'un processus décisionnel fondé sur les données. Mais en avons-nous la preuve ?

Un récent rapport du groupe Aberdeen, établi à partir de données recueillies auprès de plus de 130 organisations, permet de mieux comprendre certains des avantages de l'analytique embarquée. Comme l'on pourrait s'y attendre, dans les entreprises ayant adopté l'analytique embarquée, 76 % des utilisateurs avaient une pratique active de l'analytique, contre seulement 11 % dans les entreprises affichant le moins bon taux d'adoption. Résultat : 89 % des utilisateurs employés chez les bons élèves de l'analytique étaient satisfaits de leur accès aux données, contre seulement 21 % dans les entreprises à la traîne. Et sur le plan financier ? Les entreprises, qui sont précurseurs dans l'adoption de la BI, faisaient état d'une augmentation moyenne de 19 % de leur bénéfice d'exploitation, contre 9 % dans les autres entreprises.

Andre Gayle, qui participe à la gestion d'un service de messagerie vocale chez British Telecom témoigne des changements intervenus grâce à l'analytique embarquée. « Avant, nous avions des rapports mais il fallait les envoyer par e-mail aux utilisateurs, qui devaient patienter et s'y plonger ensuite pour y trouver ce qu'ils cherchaient. C'était peu rentable et inefficace. » Aujourd'hui, grâce à l'analytique embarquée, British Telecom réalise d'énormes gains de temps et d'argent. Comme l'explique M. Gayle, la planification des capacités pour le service de messagerie vocale était autrefois une « tâche laborieuse où la récupération des numéros nécessitait plusieurs jours de travail ». Aujourd'hui, ce travail peut être effectué « à la demande, sur la base de données tangibles, et en quelques minutes seulement. »

Les outils d'analytique embarqués aux applications utilisées quotidiennement en entreprise présentent à l'évidence des avantages tangibles de plus en plus incontestables. Si l'analyste est au cœur de l'approche classique de l'analytique, ici, c'est le développeur qui doit être le protagoniste. Une nouvelle génération de plates-formes décisionnelles embarquées facilite, pour les développeurs, la mise en œuvre à moindre coût des fonctions analytiques nécessaires au sein même de leurs applications de Cloud Computing. Avec l'exploitation croissante de ces nouvelles plates-formes par les développeurs, l'informatique décisionnelle devrait finir par se généraliser pour devenir un service d'information qui apporte un éclairage sur l'activité au quotidien. Comme l'exprime Wayne Eckerson : « La BI embarquée représente, à bien des égards, l'accomplissement de la promesse de l'informatique décisionnelle. » Aux développeurs Cloud de jouer pour la concrétiser.