Où en est Qlik dans la gestion de données et les Data Catalogs ?

L'avenir de la BI sera conversationnel. Avec l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning, l'analytique se dote également d'outils qui comprennent ce que l'utilisateur veut avant même qu'il ne le demande. Qlik, un des éditeurs de DataViz les plus populaires du marché avec Tableau, entend bien suivre ces deux chemins.

Dans cet échange avec Dan Potter, le VP marketing produit de Qlik explique la stratégie de l'éditeur pour répondre aux nouvelles exigences des clients. Il aborde, côté IT, les capacités de gestion et de catalogage que Qlik possède depuis ses rachats d'Attunity et de Podium Data au cours des 14 derniers mois.

(NB : Dan Potter a rejoint Qlik dans le cadre de l'acquisition d'Attunity).

LeMagIT : Qu'en est-il de « l'analytique augmentée » chez Qlik ?

Dan Potter : L'intelligence artificielle et l'apprentissage statistique sont en plein boom. [Ils] aident à trouver plus rapidement des enseignements (insights) dans les données brutes sans avoir à être un expert Data Scientist. C'est ce que nous appelons « l'intelligence augmentée ».

Du côté de l'analytique et de la visualisation, Qlik aide les utilisateurs métier à faire des analyses plus rapidement grâce à cette intelligence augmentée.

Un seul analyste spécialisé, assis devant son outil BI et qui cherche à les interpréter dans son coin... cela n'existe plus. Aujourd'hui, il faut pousser ces enseignements [aux utilisateurs], les intégrer dans leurs applications - c'est le concept « d'analytique omniprésent » [NDT : « analytique everywhere »]. La manière dont on fait de l'analytique et dont on la consomme est en train de changer radicalement. Les bots et le langage naturel (NLP) permettent par exemple aux métiers de poser des questions comme ils parlent, ou directement dans des outils comme Skype.

Un commercial peut se rendre chez un client, demander tout ce que celui-ci a acheté, s'il est satisfait et quelles sont les prévisions pour ce compte. Pouvoir faire cela avec un téléphone, cinq minutes avant la réunion, et pousser les informations importantes est un bon exemple du genre de nouvelles applications analytiques qui sont sur le point de se répandre et qui ouvrent la voie à une manière plus naturelle pour eux de poser des questions et d'avoir des réponses.

LeMagIT : Le rachat d'Attunity remonte à sept mois maintenant. Quelles capacités de gestion de données a-t-il aujourd'hui apporté à Qlik ?

Dan Potter : Tout d'abord, la stratégie de Qlik est de proposer une plate-forme bout en bout. Nous sommes vraiment la seule plate-forme [BI] indépendante de ce type[1].

Nous voulons être totalement agnostiques, que ce soit sur la manière dont les données sont stockées, sur où elles sont gérées, où elles sont traitées et comment elles sont consommées - une plate-forme qui couvre la manière d'obtenir les données, leur préparation pour l'analyse, leur catalogage, leur gestion puis leur mise à disposition.

Les gens veulent une stratégie « data » indépendante qui peut se connecter non pas à un seul cloud, mais à plusieurs, et qui n'est pas liée à un seul outil, mais qui couvre tous les outils dont ils ont besoin.

La proposition de valeur d'Attunity est de pouvoir libérer les données des systèmes transactionnels centraux des, de les rendre disponibles en temps réel là où elles sont nécessaires et de les préparer à l'analyse - sans aucun scripting. Nous prenons les données et nous les déplaçons en temps réel de sorte que lorsque des transactions sont enregistrées sur de gros systèmes mainframe, nous envoyons les changements en temps réel sur le réseau afin que les données soient constamment mises à jour.

Nous les transférons dans des data lakes ou dans des entrepôts de données où nous automatisons la création et la gestion des modèles pour que les utilisateurs puissent les interroger en temps réel, directement et quand ils en ont besoin.

Il faut comparer cela à la manière dont les données ont été intégrées et gérées au cours des 20 dernières années, lorsqu'il y avait des équipes entières qui écrivaient des scripts et déplaçaient les données - cela prenait un temps monstre et c'était très coûteux… Attunity automatise tout cela. Donc si vous voulez ajouter de nouvelles sources et de nouvelles données vous pouvez le faire en quelques clics et ne pas attendre des mois, voire des années.

LeMagIT : Et qu'en est-il de Podium Data que vous avez racheté à l'été 2018 - quelles nouvelles capacités cela a-t-il apporté à Qlik ?

Dan Potter : Podium nous a apporté un catalogue de données prêt à l'emploi.
Dans le contexte actuel, le catalogage des données est très intéressant. Une étude de Gartner indique que les organisations qui ont un catalogue pour trier les données tireront deux fois plus de valeur de ces données.

Il y a une forte prise de conscience de l'importance des catalogues. Les entreprises savent que leurs données sont stratégiques. Mais elles commencent à comprendre qu'elles doivent aussi savoir les présenter correctement aux utilisateurs métiers pour que ceux-ci puissent trouver facilement les bons jeux de données et avoir confiance dans ces jeux - en sachant d'où viennent les données, quand elles ont été créées, qui les a manipulées, comment, et qui d'autre les utilise. Tout cela est listé dans notre catalogue.

Un catalogue est aussi utile de l'autre côté de la chaine BI, pour la gouvernance. Du point de vue de l'IT, il permet de s'assurer que les données fournies aux utilisateurs ont les bons droits d'accès, qu'elles sont bien sécurisées, qu'elles sont conformes à la réglementation et que les informations personnelles identifiables sont masquées.

Qlik Data Catalyst [N.D.R. : issu d'Attunity] et le catalogue (de Podium) répondent aux besoins de ces deux grandes familles. D'un côté l'IT avec la gouvernance et de l'autre, les métiers avec un outil qui leur permet de se procurer des jeux de données aussi simplement que s'ils faisaient du shopping sur Amazon.

[1] MicroStrategy tient le même discours, tout comme SAS ou Information Builders.