BI : analytique augmentée et Data Lineage, stars de la nouvelle version (majeure) de Tableau

Tableau Software a publié une mise à jour de son offre avec Explain Data en fonctionnalité star, un outil à base d’IA qui interprète les metrics. Autre grosse arrivée : Tableau Catalog, pour gérer la traçabilité et la qualité des données sources.

Tableau met à jour sa plate-forme BI tous les trimestres. La version 2019.3, sortie hier, est comme son nom l’indique la troisième de l’année 2019. Elle est aussi la première depuis l’acquisition de Tableau par Salesforce, début août, pour un montant de 15,7 milliards de dollars.

Si la version précédente pouvait être considérée comme mineure – avec des outils intéressants comme des outils de cartographie (localisation, cartes vectorielles, etc.) –, celle-ci peut être qualifiée de « majeure ».

Tableau 2019.3 introduit en effet trois fonctionnalités clefs dans la stratégie de l’éditeur. Elles avaient déjà été présentées en juin lors du TC Europe, à Berlin, mais elles sont à présent disponibles.

Première nouveauté, Explain Data est une fonction à base d’Intelligence Artificielle, intégrée dans Tableau. L’outil – en plein dans l’analytique augmentée – utilise des algorithmes de Machine Learning pour analyser les données et « expliquer » – comme un analyste le ferait – tel ou tel point de données spécifiques (comme l’explication d’une chute brutale des ventes).

Deuxième annonce, Tableau sort officiellement Tableau Catalog, qui est commercialisé dans l’addon Data Management (qui inclut par ailleurs Data Prep). Ce catalogue de données aide les utilisateurs – IT comme métier, bien qu’avec des optiques différentes – à visualiser les jeux de données, leurs sources, leurs qualités, puis à utiliser ceux qui sont pertinents.

Troisième sortie (orientée IT), Tableau sort une Server Management Add-on, une offre conçue pour aider techniquement à gérer les déploiements de Tableau Server. L’extension est une suite de cinq outils, dont deux pour les déploiements sur AWS et un pour la migration de contenus entre environnements Tableau (dev, test, production).

En parallèle, et bien qu’il ne s’agisse pas à proprement dit d’un nouvel outil, Tableau 2019.3 inclut également le traitement du langage naturel (NLP) avec Ask Data.

Comme le note notre confrère Eric Avidon de SearchBusinessAnalytics (groupe TechTarget, également propriétaire du MagIT), les réactions sont positives, mais modérées.

« Explain Data est un peu une annonce de rattrapage », tempère l’analyste Wayne Eckerson, « de nombreux autres éditeurs de BI ont déjà introduit des fonctionnalités d’IA, comme ThoughtSpot, Yellowfin et Microsoft avec Power BI ».

Ceci étant, Wayne Eckerson concède que « c’est un bon début ».

Boris Evelson, analyste principal chez Forrester Research, estime lui que Explain Data aidera bien les utilisateurs en libre-service de Tableau à tirer parti de plus efficacement de leurs données. Surtout ceux qui savent déjà se servir de l’outil.

« Cette fonctionnalité peut transformer un utilisateur avancé en un Data Scientist métier (citizen Data Scientists) », synthétise-t-il en une jolie formule. « En d’autres termes, cela permet d’effectuer des analyses plus approfondies ».

Concernant Tableau Catalog, Wayne Eckerson attendait ce produit avec impatience. La montée en puissance de l’analytique en self service augmente les besoins en termes de données et en génère également de plus en plus. Un outil pour aider à organiser ce patrimoine et à trouver les données de qualité et certifiées – celles dont ont vraiment besoin les métiers pour prendre de bonnes décisions – lui semblait indispensable.

« Cela permet aux gens de trouver plus facilement les données importées dans Tableau et de découvrir où elles sont utilisées, par qui, etc. En gros c’est un outil de gestion des métadonnées pour l’analyse d’impact et la traçabilité (Data Lineage) », se réjouit l’analyste.

Les nouveaux produits de Tableau sont traditionnellement développés en s’appuyant sur un mélange de retours d’expérience utilisateurs et de la vision de l’éditeur sur les besoins du marché de la BI.

Tableau Catalog est moins le fruit d’une analyse de demandes clients – même si le besoin existe – que d’une réponse proactive à l’explosion du nombre d’utilisateurs de BI libre-service, nous expliquait François Ajenstat, directeur des produits (CPO) de Tableau.

Il est aussi, voire surtout, un pas de plus dans la stratégie de Tableau pour devenir un backend BI, capable d’aller de la DataViz pour l’utilisateur novice à la gestion et au monitoring de l’infrastructure par la DSI, en passant, donc par le Master Data Management.

« C’est un besoin que nous voyons arriver avec l’évolution de la BI en libre-service dans l’entreprise », confirme Andrew Beers, CTO de Tableau, à notre collègue de SearchBusinessAnalytics. « Le self-service connaît un grand succès et a permis à beaucoup plus de gens d’utiliser les données… Il faut donc leur donner un certain contrôle et une certaine visibilité pour que tout cela reste sain ».

Malgré la finalisation du rachat de Tableau le 1er août, la version 2019.3 n’a pas été influencée par Salesforce, assure Andrew Beers. « Je sais que nous allons faire des choses incroyables ensemble, assure-t-il, mais nous en reparlerons un peu plus tard. »

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