Teradata veut simplifier l'analytique qu'il juge encore trop complexe

Teradata poursuit sa mutation de vendeur de base de données à éditeur d'une plateforme analytique intégrée et ouverte. Avec plusieurs mots d'ordre qui répondent aux attentes des clients : la simplification et la démocratisation de l'accès aux analyses des données.

« Arrêtez d'acheter des solutions analytiques qui ne font pas toujours ce qu'elles promettent, commencez à investir dans la “data intelligence”, qui fournit des réponses ». C'est en ces termes que Olivier Ratzesberger, Chief operation officer (COO) de Teradata, a accueilli les quelque 2400 participants à la récente conférence Teradata Analytics Universe. Ce slogan vient appuyer la stratégie du « nouveau Teradata », entamée en 2016 avec l'arrivée d'une nouvelle équipe menée par Victor Lund, président-directeur général de la société.

Son leimotiv : Teradata est passée de la base de données à la plateforme analytique, la société était leader du datawarehouse, elle veut maintenant devenir le leader de la « pervasive data intelligence », traduisez de « l'intelligence des données omniprésente ». Cette transformation, qui est encore en cours, a consisté en la séparation du stockage et du traitement des données, du matériel et du logiciel, puis de l'ouverture à l'écosystème de l'analytique.

Mettre l'analytique à la portée de tous

Pour Teradata, il s'agit maintenant de faciliter et d'accélérer l'analyse des données pour enfin mettre les informations – et non plus seulement les données – à disposition de tous dans les entreprises. « Il s'agit d'optimiser le budget carburant d'une compagnie aérienne comme Qantas grâce à l'analyse des 2 millions de données recueillies par heure de vol ; d'améliorer la fidélisation des clients d'un opérateur télécom comme Verizon grâce à l'IA prédictive, ce qui se traduit par un surplus de chiffre d'affaires de 1,8 milliard de dollars par an ; ou encore de sauver des milliers de vies chaque année et de réaliser des milliards de dollars d'économie en aidant les patients à mieux respecter leurs ordonnances et la prise des médicaments », illustrait Oliver Ratzesberger.

Simplifier la technologie jugée trop complexe

Pour que de telles analyses se généralisent et qu'elles ne soient plus seulement à la portée de quelques experts ou de quelques dirigeants, il va falloir simplifier la technologie. Une étude réalisée par l'institut Vanson Bourne pour Teradata souligne que 74 % des dirigeants interrogés estiment que les technologies analytiques utilisées dans leur entreprise sont trop complexes. Ils sont 42 % à penser qu'elles ne sont pas faciles à comprendre et à utiliser par les employés. Pire, 79 % des répondants disent avoir besoin d'accéder à plus de données pour faire leur travail efficacement.

« Il faut passer de l'analytique vu comme un outil de back office de l'informatique à une stratégie d'intelligence opérationnelle. Une plateforme analytique doit permettre de réagir à des événements, de détecter des opérations de blanchiment d'argent ou une épidémie de grippe, de réaffecter des moyens de transport des colis en cas de grève ou d'accident, etc. Nous devons aller vers une clôture des comptes quotidiennes, pas pour Wall Street, mais pour les dirigeants qui ont besoin de prendre des décisions en temps réel et pas plusieurs jours après. », a précisé Stephen Brobst, Chief technology officer (CTO) de Teradata.

Accompagner la transformation

Fort de la confiance de ses clients, recrutés parmi les plus grandes entreprises mondiales, Teradata veut les accompagner dans leur processus de transformation. « Avant, nous vendions une boîte avec une base de données, puis une plus grosse boîte avec une plus grosse base de données. Aujourd'hui, nous sommes aux côtés de nos clients tout le temps, pas seulement au moment d'une vente. Une entreprise qui a investi des millions de dollars dans son informatique analytique ne va pas se transformer du jour au lendemain », constate Victor Lund, président-directeur général de la société.

Pour accompagner cette transformation, Teradata a packagé ses différents outils en une plateforme analytique intégrée et ouverte, baptisée Vantage. « Cette plateforme concilie un moteur SQL traditionnel et le Machine Learning (ML). Cela permet aux data scientists de travailler plus et mieux sur des données réelles, de développer et de tester avec des outils comme R ou Python, en parallèle de l'opérationnel », précise Christophe Gendre, directeur général de Teradata France.

« Teradata est positionnée sur le haut de gamme et ses solutions font des choses que d'autres ne savent pas faire », remarque Martha Bennett, analyste chez Forrester Research. « La société a développé de très bonnes fonctionnalités en intelligence artificielle, par exemple, et elle est capable de traiter de très gros volumes de données. De plus, maintenant, les clients peuvent choisir où mettre leurs données, dans le cloud ou sur site ».

En phase avec les attentes des clients

La structure PACE (Partners in action for customer experience) de BNP Paribas, client historique de Teradata, a été créée il y a deux ans pour aider les métiers de la banque de détail à se transformer et améliorer l'expérience client. Sa mission consiste à travailler avec tous les métiers et l'informatique du groupe pour imaginer de nouvelles solutions financières en partant des besoins des clients. De fait, son activité consomme d'importants volumes de données clients pour la définition, le paramétrage et le lancement d'une campagne marketing.

L'équipe PACE travaille en étroite collaboration avec l'informatique de la “banque de détail”, « car les technologies permettent aujourd'hui de challenger notre vision et de la faire évoluer », affirme Chloé Beauvallet, directrice marketing client de l'entité PACE. « Nous sommes riches de données, il s'agit de leur faire produire du sens. Que veut-on faire de ces données ? Comment aller les chercher et lesquelles ? Lorsque nous menons une campagne, il s'agit d'éviter la cacophonie tout en répondant aux attentes des clients, de chaque client ». Cela implique d'utiliser les bons outils et les bonnes données en cohérence avec la stratégie de transformation du groupe.

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