Beaucoup de gens pensent que la business intelligence sera importante en 2013. Il en a toujours été ainsi. Mais cette fois, je sens que les grands vont subir un mauvais choc.
L’appel des sirènes du « Big Data » (peu importe ce que cela signifie) a enthousiasmé beaucoup de gens. L'année dernière, SAP a présenté Business Warehouse sur HANA comme un moyen de compresser massivement le temps d'exécution de rapports complexes. Vishal Sikka, membre du conseil d'administration de SAP est allé jusqu'à créer le Club des 10 000 - un groupe d'élite d'entreprises qui ont obtenu une amélioration de leurs performances 10 000 fois supérieure grâce à l'utilisation de HANA. Pour les spécialistes de la BI, la combinaison de l'in-memory et du big data représente la confluence de deux mégatendances qui constituent, selon eux, un terrain fertile pour de nouveaux projets.
Je vois les choses différemment.
Je me demande si ceux qui sont profondément impliqués dans la BI -- qu'il s'agisse de SAP, Oracle ou autres -- ont vraiment réfléchi à la raison pour laquelle la BI a été une telle Cendrillon, malgré son attrait évident ?
Lorsque j’ai commencé à étudier la BI en 1997, c’était pour réfléchir à la manière dont les entreprises pourraient se débarrasser du tableur. Ma thèse était simple: les feuilles de calcul sont sujettes à de graves erreurs, des systèmes BI spécialisés pourraient éradiquer ce problème. Plus de quinze ans plus tard, nous constatons toujours une utilisation massive des feuilles de calcul. La BI, bien que précieuse, s'est révélée coûteuse, lente et nécessitant souvent les services d'un service informatique déjà sollicité pour vraiment la faire fonctionner.
J'irais jusqu'à dire qu'il n'y a eu presque aucune innovation dans ce domaine depuis que j'ai commencé à examiner Cognos, Hyperion, BOBJ, FX et une myriade d'autres acteurs. Bien sûr, nous avons des vitesses et des avances, mais duh ?
En passant, j'exclurais SAS Institute de cette bande de voyous car ils se sont concentrés de manière constante mais sans relâche sur des cas d'utilisation importants où la valeur est évidente - bien que coûteuse. La détection et la prévision avancées des fraudes me viennent à l’esprit.
Puis je suis tombé sur ce post de Mico Yuk, expert autoproclamé SAP BI qui identifie cinq choses ce que les gens de BI doivent faire en 2013 :
#1 Compétences de communication supérieures... ce n'est plus un NTH (c'est agréable à avoir)
#2 Pensez à l'approche « Mobile First »... ou ne construisez pas
#3 Les déploiements sont soit rapides... ou une perte de temps
#4 Faites de « l'adoption par les utilisateurs » votre SEUL KPI pour mesurer le succès
#5 Adoptez le mobile, le cloud et le Big Data... ils sont là pour rester !
Je ne vais pas critiquer Mico pour son enthousiasme, BI est son gagne-pain et d'après tout ce que j'entends, elle est très douée pour défendre les intérêts des clients. Au lieu de cela, je me demande si ceux qui sont profondément impliqués dans la BI -- qu'il s'agisse de SAP, Oracle ou autres -- ont vraiment réfléchi à la raison pour laquelle la BI a été une telle Cendrillon, malgré son attrait évident? C'est une question avec laquelle je me suis débattu à plusieurs reprises, me demandant pourquoi le tableur reste si populaire. La réponse est toujours la même: le spreadhseet est accessible, facilement compris et facile à manipuler.
Et puis j’ai vu une solution qui m’a fait réfléchir.
L'autre jour, Amit Bendov, PDG de SiSense et moi avons eu une longue conversation sur ce que fait son entreprise. SiSense est un autre des de nombreuses entreprises BI de nouvelle génération en herbe qui espère déplacer les titulaires. Normalement, j'évite ces présentations car elles ont tendance à être très similaires: nous faisons les choses plus rapidement, nous avons de superbes visuels, nous remettons la résolution des problèmes commerciaux entre les mains des utilisateurs... etc. Je l'ai entendu plusieurs fois.
A cette occasion, j'étais heureux de parler avec Amit car je connais ses antécédents chez Panaya et sa solution m'a été recommandée. (Indice à ceux qui utilisent cette pièce comme lancement de pitch. Lisez cette partie très attentivement avant d'appliquer des chiffres au clavier.)
La technologie SiSense est intéressante. Comme beaucoup d’autres, la société exploite les avantages d’une base de données de stockage de colonnes en mémoire. Ils utilisent également des disques car, d'après leur expérience avec leurs clients, environ 80 % des données sont au repos et n'ont donc pas besoin d'être conservées dans une mémoire coûteuse. Je vais en quelque sorte acheter ça. Il a ensuite expliqué qu'ils constataient des goulots d'étranglement entre le processeur et la mémoire et qu'ils optimisaient donc pour que une partie des contraintes physiques qui impactent les opérations à grande vitesse.
Mais la preuve doit être dans l’alimentation et c’est là que ça devient intéressant.
Amit a effectué une agrégation en direct d'environ 3,5 millions d'enregistrements RH sur un ordinateur portable de 8 Go de RAM, qui m'ont été renvoyés lors d'une session GoToMeeting à partir de zéro. Nous avons procédé à la sélection des sources de données, à la manipulation de ce que beaucoup appelleront le schéma en étoile (le tout par glisser-déposer/relation), puis à exécuter l'agrégation. L'ensemble du processus a duré moins de quatre minutes. C'est impressionnant, mais de nos jours, deux minutes pour le traitement ne sont guère exceptionnelles. Il s’avère que leur durée d’exécution la plus longue jusqu’à présent est d’environ 50 minutes sur un magasin de disques de plusieurs gigaoctets. Encore une fois, rapide mais pas exceptionnel.
Il m'a ensuite montré un tableau croisé dynamique et un diagramme circulaire, tous créés à la volée par glisser-déposer. Les résultats ont été instantanés. Les changements ont été quasi instantanés, comme on peut s'y attendre de quelque chose conservé en mémoire. Ce ne sont pas les plus beaux visuels que j'ai jamais vu, mais ils étaient instantanément consommables et capables d'être partagés avec toute personne faisant partie de votre réseau sur n'importe quel appareil. Cela a attiré mon attention. Voir l'image ci-dessous :
D'après ce que je peux discerner, la démo de quatre minutes d'Amit fournit une réponse solide à toutes les affirmations de Mico. Mais il y a plus.
Aujourd'hui, SiSense, comme de nombreux autres fournisseurs de BI de nouvelle génération, se situe au bas de l'échelle de l'entreprise. Ils ont tous des problèmes d’échelle. Cependant, en parcourant la liste des clients qui comprend des éléments de Target et Merck, il est rapidement devenu évident que l'utilisation évolue de cette manière :
- Stratégique pour les petites et moyennes entreprises
- Tactique pour les grandes entreprises
La raison pour laquelle SiSense, ainsi que bien d’autres, peut attirer une si grande partie du marché est la suivante :
- Les niveaux de prix sont radicalement différents de ceux des solutions historiques.
- Les fournisseurs de solutions suppriment en grande partie, mais pas complètement, le casse-tête ETL.
- Plusieurs sources de données ne posent pas de problème: il s'agit simplement de davantage de métadonnées.
Toutefois, ce ne sera pas le cas pour toujours. Amit reconnaît que l'ETL et les données propres restent des sujets importants, mais il affirme que ce n'est qu'une question de temps avant que les nouveaux fournisseurs ne trouvent la meilleure façon de surmonter les limitations actuelles. Il pense que SiSense sera capable de prendre en charge toutes les charges de travail, sauf les plus importantes, en moins de trois ans. Je vais le garer pour les mises à jour des progrès.
Je dirais que ce que nous verrons au cours des deux ou trois prochaines années ressemble à ceci en ce qui concerne les fournisseurs de nouvelle génération :
Les PME utiliseront la BI pour les aider :
- Développer leurs marchés grâce à des informations mixtes dérivées de sources publiques et privées, révélées via des intégrations fournies par les fournisseurs.
- Problèmes de coûts d'attaque associés à petite échelle grâce à une meilleure compréhension des modèles d'achat
- Gérez de manière proactive des effectifs flexibles pour obtenir des performances commerciales optimales basées sur des analyses prédictives.
- Faire des rapports de base
Les grandes entreprises utiliseront la BI pour :
- Travailler sur des problèmes critiques pour l'entreprise qui sont aujourd'hui considérés comme tactiques mais qui prennent de plus en plus d'importance à mesure que la valeur est prouvée.
- Réduisez le temps nécessaire aux décisions grâce à l'application d'un partage d'informations omniprésent via des solutions basées sur la mémoire et front-end avec HTML5.
- Continuer à considérer les acteurs historiques comme des fournisseurs de reporting pour les systèmes d’enregistrement, mais minimisera leur importance.
- Rechercher activement des solutions moins coûteuses mais plus flexibles, du type proposé par les acteurs de la nouvelle génération.
L’impact sur les opérateurs historiques qui jouent pour les grandes entreprises est évident mais mérite d’être souligné :
- Le reporting basé sur la conformité restera une activité essentielle mais deviendra banalisé. Les acheteurs consolideront leurs investissements dans des systèmes sur lesquels ils doivent rendre compte, agrandissant ainsi leur environnement mais utilisant cette croissance comme levier pour obtenir de meilleures conditions de la part des fournisseurs.
- Les rapports à grande vitesse deviendront monnaie courante, de sorte que l'avantage inhérent actuel de l'accélération diminuera rapidement en tant que quelque chose pouvant être vendu comme innovation.
- Le besoin de nouvelles classes d'analyses avec l'accent sur la modélisation prédictive dans les secteurs verticaux les marchés obligeront les vendeurs soit à investir directement, soit à acquérir l'expertise nécessaire pour rester compétitif.
- Même si la prolifération des données, ou big data, sera présentée comme une raison d'investir, les clients se demanderont de plus en plus pourquoi ils doivent payer plus lorsque les volumes d'applications augmentent. Les vendeurs devront à leur tour prouver leur valeur afin d’obtenir de grosses sommes d’argent. Cela sera beaucoup plus difficile qu'ils ne le pensent, à mesure que les petits fournisseurs rattrapent leur retard et éventuellement dépassent leurs capacités, se développent et s'étendent.
- Il faudra trouver des solutions capables de passer au crible très rapidement des montagnes de données, réduisant ainsi les problèmes et les coûts associés aux pétaoctets de données.
- Dire que vous pouvez décaler des zétaoctets (ou quel que soit le nouveau mot inventé) ne sera pas un insigne d'honneur. Ce sera le signe d’un coût énorme – que les clients éviteront dans tous les cas d’utilisation, sauf les plus extrêmes.
Commentaires de clôture
Ce qui me préoccupe à l'égard des acteurs de la nouvelle génération, c'est qu'ils n'auront pas la taille de marché nécessaire pour éviter d'être écrasés par les opérateurs historiques. Amit a pour objectif ambitieux d'atteindre 100 millions de dollars de revenus dans quelques années. Cela ne représente qu'une fraction de ce qu'Oracle, SAP et d'autres gagnent aujourd'hui grâce à cette source. Cependant, nous pourrions assister à un effondrement des prix à mesure que les acteurs de la nouvelle génération mordent dans le Fortune One Million et deviennent leaders du marché en termes de volume, voire de revenus.
Pour autant que je sache, les spécialistes BI spécifiques aux fournisseurs sont tellement obsédés par leur fournisseur qu'ils ne voient pas la menace de nouvelle génération. C’est très bien de parler de l’adoption comme tâche n°1, comme le fait Mico; mais si je peux être vendu en une démo de cinq à dix minutes, quelle chance ont les grands avec toute la complexité qu'ils apportent à la table? C’est un risque énorme pour les grands joueurs et leurs fans.
En bref: beaucoup d’entre eux ont besoin de sortir plus souvent et de voir ce qui se passe dans le monde. Étudier les listes de clients et les cas d'utilisation des SiSense de ce monde pourrait être un bon début.