Alteryx : nouvelles intégrations à Tableau et à Mapbox

Tableau Hyper API

« L’intégration native de l’API Tableau Hyper est une chose importante parce qu’elle était demandée par les clients », estime Mike Leone, analyste chez Enterprise Strategy Group. « Désormais, les utilisateurs d’Alteryx [et de Tableau] seront en mesure de mieux itérer sur leurs les données, et de le faire plus rapidement. Ils pourront faire plus qu’exporter des extraits de Tableau ou d’écrire des données dans ces extraits – ils pourront aussi les lire, ce qui ouvre une nouvelle façon de combiner, de manipuler et éventuellement d’exporter des données pour faire de la Data Vizualisation sur ces données itérées ».

Cette intégration avec Hyper traduit en tout cas bien l’objectif d’Alteryx de doter sa plate-forme de fonctions libre-service qui permettent aux utilisateurs d’accéder par eux-mêmes à des capacités avancées qui demandaient, auparavant, l’intervention de l’IT. « Nous continuons d’ajouter encore plus de choses [demandées par les utilisateurs], en particulier autour du no-code. Donc, si vous faites un glisser-déposer et qu’il y a du SQL qui se lance en arrière-plan, vous ne le saurez pas », vante Ashley Kramer, SVP Product Management chez Alteryx, et ancienne de Tableau.

Plusieurs éditeurs d’outils analytiques ont récemment introduit des outils no-code/low-code (comme le Français Dataiku). Même si ce type d’outils n’est plus nouveau dans le domaine du développement logiciel (Appian, etc.), il marque le début d’une tendance dans le secteur de la BI.

Mapbox

Une autre nouveauté d’Alteryx 2019.4 est l’intégration de Mapbox. « Alteryx est utilisé dans un grand nombre de cas pour faire des analyses spatiales pointues », explique Ashley Kramer, « par exemple si une chaîne de cafés veut savoir où ouvrir sa prochaine franchise, elle peut trouver le meilleur emplacement grâce aux données ».

Avec Mapbox, les responsables de cette chaîne pourront regarder n’importe quelle zone géographique et savoir là où se trouve la concurrence, les zones de passages, etc., et lancer des algorithmes prédictifs ou de scoring.

« S’il y a un Starbucks dans les parages, vous savez que c’est probablement une mauvaise idée de vous installer là… et vous n’aurez probablement pas besoin d’Alteryx pour arriver à cette conclusion. Mais si vous menez, une réflexion à l’échelle mondiale [l’intégration à Mapbox] est un outil très puissant », avance-t-elle. « L’un des retours que nous avons concerne le niveau de détails pour les cartes. Aujourd’hui, les utilisateurs veulent descendre au niveau d’une rue… alors nous allons aller jusqu’à cette granularité », promet-elle.

En attendant le « features engineering »

Malgré une foule de nouveautés, la 2019.4 reste une mise à jour « incrémentale » que l’on peut qualifie de « mineure », selon Mike Leone du Enterprise Strategy Group – même si cette version complète les capacités de gestion de données d’Alteryx.

Mike Leone est en revanche impatient de voir ce qu’Alteryx va faire de sa récente acquisition de Feature Labs. Fondé en 2015, Feature Labs est un spin off du MIT (Massachusetts Institute of Technology) qui automatise « l’ingénierie des caractéristiques » (alias le « features engineering ») – c’est-à-dire découvrir des paramètres d’entrées pertinents dans une application d’intelligence augmentée (IA appliquée à la Data Science) et de Machine Learning.

« [Alteryx 2019.4] n’incorpore a priori rien de Feature Labs », constate Mike Leone, « mais je garde un œil attentif, car, une fois intégrées, ces fonctionnalités seront un vrai tremplin et un accélérateur fantastiques aussi bien pour les analystes métiers que pour les Data Scientists qui utilisent Alteryx », prédit-il.

Les fonctions de « features engineering » vont, assurément, arriver. Mais « cela prendra du temps », tempère Ashley Kramer. « Nous allons intégrer rapidement [des parties de Feature Labs] – parce que c’est un produit assez mature. Mais ensuite, nous avons une feuille de route à beaucoup plus long terme qui nous rendra encore plus pertinents dans la Data Science ».