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Tableau et Salesforce sacralisent leur première intégration

Les capacités d’IA et de machine learning développées par Salesforce sont désormais disponibles dans Tableau, marquant la première intégration entre les fournisseurs depuis l’acquisition de Tableau par le géant du CRM. Cela suffit pour convaincre les observateurs du marché.

Einstein Discovery fait désormais partie de la plateforme analytique Tableau.

Près de deux ans après que le géant du CRM Salesforce a acquis Tableau pour 15,7 milliards de dollars en juin 2019, les deux acteurs ont enfin officialisé leur première intégration.

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Tableau a déployé sa mise à jour 2021.1, mardi. Comme prévu, Einstein Discovery prend place dans Tableau Calcs, une capacité accessible depuis Tableau Desktop, Online et Server. Einstein Discovery est un outil no-code au sein de la plateforme Einstein Analytics (renommée Tableau CRM) de Salesforce, qui repose sur l’intelligence augmentée et l’apprentissage automatique.

Le Chief Product Officer, François Ajenstat et Adam Selipsky, le PDG, avaient d’abord présenté des plans pour cette synergie entre Tableau et Einstein lors d’une conférence virtuelle en novembre 2020, affirmant à l’époque qu’elle serait effective au cours du premier trimestre de 2021, mais sans donner de date précise.

Avec Einstein Discovery maintenant inclus dans Tableau, les utilisateurs devront pouvoir développer des modèles prédictifs, créer des scénarios de simulation et faire des prévisions dans l’environnement de Tableau et sans avoir à écrire de code. Petite spécificité, Discovery est considéré comme une extension dans Tableau Dashboard. Pour y accéder, il faut passer par une galerie associée à Tableau Desktop et Server (la version Online suivra prochainement). Les usagers doivent pouvoir bénéficier de recommandations sur les indicateurs visualisés.

Business Science : Démocratiser la data science…

L’inclusion d’Einstein Analytics dans Tableau, marque aussi l’introduction par l’éditeur du concept de Business Science, terme inventé en cette occasion pour exprimer sa volonté de donner aux utilisateurs professionnels des capacités de data science à base de machine learning.

« C’est un gros coup », déclare François Ajenstat dans une interview. « Nous essayons de créer un nouveau marché, de démocratiser l’analytique ».

Tableau se présente comme l’un des précurseurs de l’ère de l’analytique en libre-service, contribuant à rendre la BI accessible. Aujourd’hui, le groupe veut faire de même avec la data science, un domaine bien plus complexe.

« Les personnes capables de maîtriser des modèles de machine learning, de faire de l’IA sont peu nombreuses – c’est pour les spécialistes », constate François Ajenstat. « [l’approche] Business Science vise à réduire ces obstacles en permettant aux métiers de créer des modèles prédictifs, de réaliser des simulations et de planifier des scénarios. Il s’agit de leur apporter la puissance de la data science. »

Les observateurs du marché, quant à eux, estiment que l’adjonction d’Einstein Discovery à Tableau engendre une évolution convaincante.

« Cette évolution s’inscrit dans la continuité des efforts déployés par Tableau depuis plus de cinq ans en matière d’analytique augmentée [et] l’ajout d’Einstein Discovery constitue une étape importante dans la fourniture de fonctionnalités prédictives, qui, par le passé, n’étaient accessibles qu’aux data scientists », déclare Doug Henschen, analyste principal chez Constellation Research.

La disponibilité d’Einstein Discovery dans Tableau « le rend facile d’accès et d’utilisation, et les capacités qu’il ajoute sont significatives pour les utilisateurs », estime Dave Menninger, directeur de recherche sur les données et l’analytique chez Ventana Research.

« Vous n’avez pas besoin d’être un data scientist ; vous n’avez pas à faire votre travail différemment. Tout est là, tout simplement. Einstein Discovery peut mettre au jour des indicateurs qu’un usager n’aurait peut-être pas détectés manuellement [et permet] aux gens de se concentrer sur le bon plan d’action à définir en fonction de ces indicateurs », se réjouit-il.

Einstein Discovery ajoute également des capacités avancées d’analytique qui manquaient à Tableau et que certains concurrents ont déjà assimilées dans leur plateforme respective.

… la data science des citizen data scientists

« Avec Einstein Discovery, Tableau fait certainement partie des leaders parmi les éditeurs d’outils d’analytique et de BI », assure Dave Menninger. « Cela leur permettra également d’accélérer la diffusion des capacités d’Einstein dans la plateforme. Cependant, cela ne fait pas d’eux un pure-player sur le marché des solutions de data science. Je ne pense pas non plus que c’est ce qu’ils essaient de faire avec ces fonctionnalités. »

De même, Doug Henschen estime que la sortie de Tableau 2021.1 consolide la position de Tableau comme l’une des plateformes BI les plus avancées en matière d’analytique augmentée. Néanmoins, elle ne la place pas au même niveau que des éditeurs tels qu’Alteryx, DataRobot et SAS qui offrent des capacités poussées de data science.

De nombreuses « petites » mises à jour

Si l’inclusion d’Einstein Discovery dans Tableau 2021.1 est la fonctionnalité phare de cette mise à jour, ce n’est pas la seule. Parmi plus de 20 nouveautés, l’on trouve :

  • des connecteurs améliorés vers Microsoft Azure pour atteindre les données dans Azure SQL Database et Azure Data Lake Storage Gen2 ;
  • la prise en charge d’Azure Active Dictionary grâce aux connecteurs existants vers Azure Synapse et Azure Databricks ;
  • une nouvelle galerie comprenant des connecteurs et des extensions de tableaux de bord dans Tableau afin que les utilisateurs puissent accéder à des bases de données et des applications supplémentaires ;
  • une mise à jour de Ask Data, la fonction de requête en langage naturel de Tableau, qui ajoute un centre d’aide pour les informations administratives et l’accueil des utilisateurs ;
  • une expérience de notification repensée qui doit unifier les partages, les commentaires, les extraits et les flux de préparation des utilisateurs dans un seul espace dédié de leur choix, par exemple directement dans Tableau ou dans leur mail ; et
  • la possibilité de concevoir plus aisément des expressions Level of Details en employant des menus contextuels ou en faisant des glisser-déposer de données.
« En soi, chacun des ajouts apparaît incrémentiel, mais ils sont nombreux et couvrent l’ensemble de la plateforme. »
Doug HenschenAnalyste, Constellation Research.

« Comme souvent, ils ont apporté de multiples améliorations en matière de création/rédaction Web, de nouvelles optimisations pour Ask Data, une analyse géospatiale plus approfondie et des facilités de gestion licence/déploiement », constate Doug Henschen. « En soi, chacun des ajouts apparaît incrémentiel, mais ils sont nombreux et couvrent l’ensemble de la plateforme. »

Dave Menninger partage l’avis de son confrère. « Einstein Discovery est évidemment la grande nouveauté, mais je suis toujours surpris de voir à quel point Tableau affine son interface et son expérience utilisateur pour répondre aux besoins des utilisateurs, par exemple avec les nouvelles capacités de notification et les expressions de niveau de détail », insiste Dave Menninger.

Doug Henschen pointe un bémol qu’il faudra prendre en compte dans l’évolution de Tableau. Selon lui, les capacités de création de modèles et de simulation déjà présentes sur la feuille de route seront utiles, mais les clients pourraient également se tourner vers une plateforme de data science, ou une application d’entreprise dotée de fonctions d’apprentissage automatique, pour ajouter des capacités prédictives.

Dave Menninger aimerait voir les capacités d’Einstein Analytics intégrées à Tableau Prep, l’outil de préparation des données de l’éditeur. C’est prévu, selon les porte-parole de Tableau. Einstein Discovery sera disponible dans Prep Builder à partir de la mise à jour d’avril, intitulée 2021.1.3. L’analyste souhaiterait également que Salesforce aide Tableau à bâtir une offre « cloud-first » avec toutes les fonctionnalités accessibles via le Web et en mode SaaS.

Selon François Ajenstat, Tableau et Salesforce s’efforceront d’affiner l’unification entre Einstein Discovery et Tableau, en l’ajustant pour la rendre encore plus facile et transparente, ainsi qu’en ajoutant davantage de fonctions.

« Il s’agit de la première itération de l’intégration », répète-t-il. « C’est le début d’un voyage passionnant pour nous. C’est l’une de ces capacités que les clients considèrent comme différenciantes ».

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