Quoi de neuf, ce qui arrive et ce qui manque, un récapitulatif de la Conférence Tableau 2017.
Vidéo: L’accaparement des terres en matière de propriété des données est en cours
Tableau Software est l'Apple du marché de l'analyse, avec une énorme base de fans et des clients enthousiastes qui sont prêts à faire la queue pour avoir un aperçu de la suite. La conférence Tableau de la semaine dernière à Las Vegas l'a encore prouvé avec une participation record de plus de 14 000 personnes.
Les fans de Tableau et les fans de Tableau n'ont pas été déçus, car la société a détaillé de nombreuses nouvelles fonctionnalités. Le très attendu moteur Hyper, par exemple, est désormais en version bêta 10.5 et sera certainement disponible au début de l'année prochaine. Hyper résout les problèmes de performances de Tableau lors des extractions de données à grande échelle. La technologie en colonnes en mémoire accélère la création d'extraits de données, permet de traiter des extraits à plus grande échelle et prend mieux en charge l'évolutivité pour les déploiements à l'échelle de l'entreprise.
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La version 10.5 contient également une multitude de mises à niveau, notamment des projets imbriqués, pour un contrôle administratif, une cartographie et une navigation Web plus granulaires. des améliorations de création et une fonctionnalité « Visualisation dans l'info-bulle » qui fournit des visualisations sparkline plus profondes lorsque vous survolez une donnée indiquer. Une nouvelle API Extensions permettra aux développeurs d'intégrer des fonctionnalités d'applications tierces dans Tableau. Par exemple, les interprétations en langage naturel d'Automated Insights peuvent être intégrées aux tableaux de bord Tableau pour aider à expliquer les visualisations de données. Les utilisateurs recherchant des sources de données à explorer pourraient également être exposés aux suggestions d'Alation, le catalogue de données tiers.
Pour l'instant, le nouveau moteur Hyper de Tableau répond aux exigences d'évolutivité et de performances liées à la gestion des extraits de données structurées. À l’avenir, il abordera les charges de travail NoSQL et graphiques.
Un peu plus loin, Tableau a proposé un aperçu de son option de préparation de données en libre-service Project Maestro. Les dirigeants de Tableau ont déclaré qu'il y aurait encore de la place pour la fonctionnalité plus approfondie de préparation de données en libre-service proposée par les partenaires, mais il semble que Maestro fournira des outils visuels intuitifs qui permettront à de nombreux utilisateurs professionnels de combiner, nettoyer et transformer données. (Ainsi, les partenaires de préparation de données comme Alteryx et Trifacta s'orientent vers des fonctionnalités plus avancées, telles que la prédiction et l'apprentissage automatique.)
Maestro devrait être en version bêta d'ici la fin de l'année. La disponibilité générale suit généralement la version bêta dans un délai d'un trimestre, mais les dirigeants de Tableau n'étaient pas prêts à discuter du packaging. ou le prix de ce qui sera un module facultatif intégré à, mais distinct de, Tableau Desktop et Tableau Serveur.
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Encore plus loin, Tableau a présenté des plans pour des fonctionnalités plus « intelligentes » alimentées par l'apprentissage automatique et les requêtes en langage naturel. Tableau recommande déjà des sources de données basées sur le comportement historique par utilisateur, groupe, rôle et privilèges d'accès, mais d'autres recommandations de découverte et d'analyse sont en préparation. Ayant récemment acquis ClearGraph, Tableau travaille également sur des capacités de requête en langage naturel qui permettront aux utilisateurs d'avoir davantage de dialogue avec le logiciel. Grâce à une technique appelée pragmatique des requêtes, la technologie de ClearGraph peut conserver le contexte d'une requête précédente pour accéder à des informations plus approfondies. Les requêtes peuvent être saisies ou, grâce à des fonctionnalités voix-texte tierces, prononcées sur des appareils mobiles.
Tableau prévoit d'étendre les recommandations basées sur l'apprentissage automatique à partir de sources de données aux domaines des visualisations suggérées et des étapes de préparation des données suggérées.
Ce dont Tableau n'a pas beaucoup parlé, ce sont les prochaines étapes du déploiement dans le cloud. Oui, la version 10.5 a introduit la prise en charge de Linux pour Tableau Server, ce qui est clairement une aubaine pour le déploiement dans le cloud, où Linux est généralement le système d'exploitation par défaut. Cette version a également permis de réaliser des progrès dans l'objectif à long terme de Tableau d'apporter la parité fonctionnelle entre Tableau Desktop et le client Tableau Web. Enfin, Tableau a également progressé dans la prise en charge des déploiements sur Microsoft Azure. Mais nous n'avons pas beaucoup entendu parler de ce qui arrivera dans la prochaine génération de Tableau Online, qui est l'offre logicielle en tant que service de Tableau Server du fournisseur. Les grandes entreprises déploient généralement Tableau Server elles-mêmes sur AWS, Azure ou Google Cloud Platform, mais ici aussi, on n'a pas beaucoup parlé de la facilitation de tels déploiements cloud.
Mon point de vue sur la conférence Tableau 2017
La conférence Tableau s'est encore développée cette année, dépassant l'ampleur de la plupart des conférences auxquelles je participe - et certainement celle de toutes les conférences de fournisseurs d'analyses. Cela témoigne du niveau d'enthousiasme des clients, qui était une fois de plus palpable. L'amour du produit grandit à partir du niveau local, avec Tableau Desktop (ainsi que les applications mobiles et Web). clients), mais l'entreprise a pris soin de mettre les déploiements à grande échelle à l'échelle de l'entreprise au premier plan de l'édition de cette année. événement. Par exemple, dans le discours d'ouverture, Sherri Benzelock, vice-présidente de Business Analytics chez Honeywell, a expliqué comment l'entreprise atteint un « équilibre entre l'accès aux données, la confiance et la gouvernance » dans un déploiement « viral » qui a touché 20 000 employés en deux années.
Une autre vision de la création d'une expérience de libre-service bien gouvernée mais démocratisée a été partagée par Steven Hittle et Jason Mack de JP Morgan Chase. Hittle, vice-président de BI Innovation et membre de l'équipe informatique, a déclaré que Tableau a permis aux utilisateurs de « construire en quelques heures ce qui a pris des semaines ou des semaines ». mois dans d'autres outils. » Cette flexibilité a conduit à une large adoption depuis 2011, avec plus de 20 000 utilisateurs au sein de JP Morgan. Chasse. C'était la tâche de Hittle de convaincre les responsables des risques qu'ils pouvaient faire confiance aux personnes ayant un accès direct aux données. La gouvernance est largement réalisée au niveau de la couche de données, avec des autorisations et des contrôles d'accès robustes. Une autre protection consiste à surveiller toutes les extractions de données pour appliquer la règle selon laquelle aucune information personnelle identifiable n'est introduite dans Tableau Server.
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Tableau est déployé sur site chez JP Morgan Chase, avec 15 instances Tableau Server dans le monde, mais Les conseils de Hittle aux autres clients à l'échelle de l'entreprise parlent de ce qui devrait être la prochaine étape dans le cloud de l'entreprise. ordre du jour. Pour commencer, la gestion des serveurs Tableau Server n'est pas une tâche facile et, à mesure que les déploiements évoluent, la gestion des coûts devient une préoccupation. Il est utile que Tableau ait introduit une tarification basée sur l'abonnement au cours de l'année dernière, que JP Morgan Chase et de nombreux autres clients ont adoptée, mais le géant bancaire a fait beaucoup de travail pour exploiter cette tarification. statistiques de performances et d'utilisation et proposer un module d'allocation partagée - par utilisateurs ainsi que par utilisation du processeur, du disque et du réseau - pour guider l'achat judicieux de Tableau Server capacité. Hittle a déclaré que JP Morgan Chase a également dû travailler sur l'automatisation des migrations de serveurs et du contrôle de version.
Le buzz des grands fournisseurs de cloud, quant à lui, tourne autour de l'informatique sans serveur, de l'automatisation et des capacités « autonomes », comme discuté lors du récent événement Oracle Open World. Tableau doit évidemment apprendre à tirer le meilleur parti de l'automatisation via son propre service cloud Tableau Online, mais cette offre SaaS ne convient pas à tous les clients. Lors de l'événement Google Next de ce printemps, par exemple, un cadre d'une grande université m'a dit qu'il ne pouvait pas utiliser Tableau Online car il n'était pas conforme à la loi HIPAA. L'université utilise Google Big Query et d'autres services gérés dans la mesure du possible, mais elle doit exécuter Tableau Server sur machines virtuelles sur l'infrastructure de Google Cloud Platform, qu'il a décrite comme « la chose la plus coûteuse et la plus compliquée qui soit ». Nous faisons."
Je suis ressorti de la conférence Tableau impressionné par la croissance de l'entreprise, ses nombreuses nouvelles fonctionnalités et par des capacités intelligentes actuelles et prévues alimentées par l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Mais la barre continue de monter en ce qui concerne les attentes en matière de cloud. Lors de la Tableau Conference 2018, j'espère entendre parler de la maturation de Tableau Online pour les besoins des entreprises. Et pour ceux qui choisissent de déployer Tableau Server, que ce soit sur une infrastructure de cloud public ou sur site, j'espère entendre en savoir plus sur les options d'automatisation et les capacités de déploiement et de gestion rationalisées adaptées à un environnement hybride et multi-cloud monde.
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