Tableau veut séduire les DSI (tout en continuant la BI métier)

Avec la sortie de sa version 2019.3 et d'une extension « Server Management », Tableau cible clairement, et de plus en plus, l'IT et plus simplement les utilisateurs métiers. Il apporte également un début de réponse aux craintes de le voir limité au cloud de Salesforce.

La dernière version en date l'outil de DataViz et d'analytique de Tableau a été marquée par plusieurs annonces. Deux concernent les utilisateurs métiers - avec Explain Data et Ask Data. Et une, majeure, cible les professionnels de l'IT qui ont la lourde responsabilité de déployer et de gérer l'outil et son infrastructure sous-jacente.

Cette extension - baptisée Tableau Server Management - vise à gérer aussi bien les déploiements « sur site » que les architectures hybrides, voire multicloud.

Elle est une manière de rassurer sur ses intentions futures de ne pas se limiter à Salesforce. Et une manière, aussi et surtout, de continuer son plan de séduction des entreprises pour devenir un backend BI à la place des Cognos, BO et autres MicroStrategy, et plus seulement un outil de BI en self-service au bout de la chaine analytique.

Dans cet entretien accordé au MagIT, Andrew Beers (CTO de Tableau) revient sur tous ces points et la stratégie à long terme de l'éditeur qu'ils incarnent.

LeMagIT : Quel est l'objectif stratégique global derrière les deux nouveautés majeures qui sont arrivées dans Tableau 2019.3 : Explain Data et Ask Data?

Andrew Beers : Explain Data et Ask Data relèvent d'une même stratégie.

Il y a toutes sortes d'analyses que font les professionnels. Certains sont vraiment très doués pour l'analytique, d'autres un peu moins. Mais pour quasiment tous, cela prend juste beaucoup de temps. Ask Data et Explain Data s'inscrivent donc tous les deux dans le cadre de nos efforts pour apporter plus d'intelligence à ceux qui travaillent avec la donnée.

(Explain Data) est sorti avec 2019.3. En résumé, il permet de passer du « quoi » au  « pourquoi ». C'est une chose que les analystes font tous les jours. Ils voient un point dans une analyse que quelqu'un d'autre a faite, ou qu'ils ont faite eux-mêmes, et ils se disent : « Hum, d’où vient ce résultat ? Comment se fait-il qu'au mois de janvier mes ventes soient aussi basses ? ».

Ce que beaucoup d'analystes feront alors, c'est qu'ils commenceront à descendre dans les données pour essayer de trouver des choses qui pourraient être en corrélation avec la baisse des ventes en janvier. Peut-être qu'ils trouveront. Mais peut-être pas toujours. Si vos données sont vraiment complexes, les réponses peuvent être très difficiles à trouver. C'est là que nous pensons qu'il est vraiment utile d'ajouter de l'intelligence dans l'équation.

Parce qu'une chose que les ordinateurs savent très bien faire, c'est d'essayer de multiples options et d'en donner les résultats. C'est en gros ce que fait Explained Data. Il va dans vos données, il essaie de trouver des éléments qui pourraient expliquer cette baisse des ventes en janvier. Puis il présente ses différentes réponses possibles - et les étapes postérieures que vous pourrez suivre dans votre analyse. Ce que les humains gardent, c'est le contexte opérationnel qu'ils connaissent parfaitement. C’est eux qui choisiront l’option qui leur semble la plus appropriée.

Démocratiser encore plus l'analytique

LeMagIT : Cela signifie-t-il que vous ciblez encore plus les utilisateurs métiers et les personnes qui ne comprennent pas vraiment les données ?

Andrew Beers : Peut-être un peu. Mais une grande partie de ce que fait Explain Data, c'est surtout de permettre à ceux qui font déjà ces opérations dans Tableau de les faire plus efficacement.

C'est quelque chose qui s'adresse plus aujourd'hui à celui ou à celle qui sait créer un workbook, ou à ceux qui peuvent changer le vôtre. Bien qu'il y ait certainement d'autres applications possibles dans le futur, Explain Data s'adresse vraiment ceux qui font déjà de l'analytique.

Pour ceux-là, le but c'est d'arriver à répondre plus rapidement en passant en revue toutes sortes de possibilités et en éliminant celles qui n'ont aucun sens - parce que l'ordinateur apporte une puissance de calcul et non une compréhension approfondie des données.

LeMagIT : Ask Data a-t-il la même cible et le même objectif ?

Andrew Beers : Pour moi, ils ont des objectifs similaires. Avec Ask Data, nous proposons une autre manière d'obtenir une réponse à une question. Traditionnellement, chez Tableau on disait « eh bien, construisez une analyse, faites de la visualisation, et creuser dans vos données »... ce qui est une méthode super [pour trouver des réponses]. Mais ce n'est pas la seule façon d'interroger vos données. Nous avons tous pris l'habitude de poser une question à Siri, Alexa ou Google. Et Ask Data commence à s'engager dans cette voie.

Pour tout un ensemble de questions, nous pouvons commencer par une formulation en langage naturel. L'intelligence que Tableau apporte, c'est de déduire l'intention derrière votre question, de produire le bon type d'action, et de vous donner votre réponse.

Mais pour nous, il s'agit d'un processus hautement interactif et itératif. Vous n'allez pas - par magie - poser la question qui correspond exactement à ce que vous recherchez. Ce sera le début d'une conversation.

Séduire l'IT

LeMagIT : En plus d'Explain Data et de Ask Data, vous avez lancé une nouvelle extension Server Management. Pourquoi ?

Andrew Beers : Elle s'adresse tout particulièrement à nos clients qui montent en puissance avec Tableau - et dans l'analytique en libre-service. Quand vous passez à l’échelle, que vous « scalez », la gestion des serveurs devient quelque chose à laquelle il faut vraiment prêter attention, pour vous assurer que vous fournissez le meilleur service à vos employés.

Cette extension est une compilation de nouvelles fonctionnalités. Nous proposons quelques intégrations intéressantes avec AWS. Nous savons que beaucoup de personnes qui déploient Tableau Server choisissent de le faire dans le cloud public. Ils choisissent AWS, Azure, Google, etc. plutôt que d'acheter du hardware et de l'héberger dans leurs propres datacenters. Pour eux, nous intégrons le service de gestion des clés d'AWS. Nous nous intégrons également à Amazon RDS, qui est leur service de base de données relationnelles.

LeMagIT : C'est une annonce assez importante parce que beaucoup de monde se demande ce que vous allez devenir avec le rachat par Salesforce. Un concurrent comme Qlik dit que vos clients vont se retrouver prisonniers de leur cloud. Donc, en gros, avec cet add-on vous répondez « ce n'est pas vrai » ?

Andrew Beers: Oui. Nous continuons à investir [dans différentes plateformes]. Mais je ne peux pas en vous en dire plus sur ce qui va se passer avec Salesforce.

LeMagIT : Bien sûr, mais le fait d'investir sur AWS (et d'autres clouds publics) est un point intéressant, non ?

Andrew Beers : Absolument. Nous avons toujours pris en compte ce que nos clients voulaient Et, aujourd'hui, ce qu’ils veulent, c'est mettre de plus en plus leurs infrastructures dans le cloud public. Il est donc clair que nous devons y aller avec eux.

Grâce à ces intégrations avec AWS, nous facilitons la gestion [de cette plateforme]. Nous apportons des outils de supervision et de monitoring pour aider les entreprises à comprendre les performances de leurs serveurs en fonction de différents workloads. [De cette manière], ils savent les ressources dont ils vont avoir besoin, et s’il faut par exemple étendre leur cluster.

Dans cette extension, nous ajoutons aussi des outils autour de la migration de contenus. Beaucoup de gros clients finissent par avoir des environnements multiples - un environnement de développement, un de test, un de production - et il n’existait pas vraiment de solutions adaptées pour faire passer des contenus de l’un à l’autre. Nous lançons des outils qui aideront ces clients à migrer leurs sources et leurs workbooks entre ces trois environnements.

Et la dernière nouveauté [de cette extension] est un outil pour gérer les workloads, et l'endroit où ils s'exécutent sur le serveur. Sur quelles parties du serveur voulez-vous exécuter tels jobs d'arrière-plan ? Sur quelles autres voulez-vous que votre moteur de requêtes s'exécute ? En fin de compte, ce sont des choses très liés aux environnements [de chacun], donc nous avons voulu donner de meilleurs outils [aux entreprises] pour mieux gérer tout cela.

LeMagIT : Vous parlez vraiment de plus en plus à l'IT ?

Andrew Beers : Oui. Parce qu'avec l'essor du libre-service, les métiers exigent les meilleurs outils pour analyser leurs données. Nous devons donc, de notre côté, nous assurer que ceux qui sont en charge de la technologie dans les entreprises ont vraiment les moyens de bien gérer Tableau Server.

Tableau vs. Qlik et Power BI

LeMagIT : Beaucoup de clients disent qu'il n'y a plus beaucoup de différences entre Tableau, Qlik et Power BI. Que leur dites-vous pour les convaincre de choisir Tableau ?

Andrew Beers : Ce que nous disons habituellement, c'est « asseyez-vous et testez Tableau pour résoudre certains de vos problèmes » [...]. C'est comme cela qu'ils voient la véritable valeur de Tableau. Même ceux qui ont essayé d'autres outils finissent par prendre Tableau.

LeMagIT : Plus que Qlik ou Power BI... c'est ce que vous dites ? « Essayez et vous verrez la différence » ?

Andrew Beers : C'est ce que je dis.

Entretien réalisé le 18 septembre 2019

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