Tableau renforce ses capacités d’analytique augmentée

Ask Data et Explain Data enfin accessibles aux métiers

Explain Data, quant à lui, également introduit pour la première fois en 2019, génère automatiquement des explications sur les points de données. Là encore, il s’agit de le rendre accessible à une plus large population de collaborateurs dans l’entreprise. Explain Data a lui aussi le droit à son intégration dans Tableau Server et Tableau Online, à travers une nouvelle interface censée faciliter la navigation et réduire les risques d’éclaircissement erroné. Pour cela, l’éditeur ne limite plus l’analyse automatique d’Explain Data aux informations affichées sur un dashboard, mais l’étend à l’ensemble de la source de données.

Selon Francois Ajenstat, chief product officer chez Tableau, les évolutions d’Explain Data et d’Ask Data sont motivées par les retours des clients et la feuille de route de l’éditeur.

« Lorsque nous avons introduit Ask Data et Explain Data il y a deux ans, les retours ont été enthousiastes, mais pour vraiment réaliser son potentiel, les clients voulaient mettre cette fonctionnalité dans les mains de chaque utilisateur », vante-t-il. « En outre, nous savions qu’en permettant à chacun d’effectuer des requêtes en langage naturel, nous devions rendre l’expérience encore plus facile et intuitive. »

Parce que Ask Data et Explain Data sont désormais utilisables par un public plus large, les versions mises à jour sont convaincantes, selon David Menninger, vice-président senior et directeur de recherche chez Ventana Research.

« Avec la version 2021.2, elles sont dorénavant accessibles aux métiers et non plus seulement aux analystes, [et] comme il s’agit de la communauté qui bénéficiera le plus de ces fonctionnalités, c’est une amélioration significative », commente-t-il.

De même, Mike Leone, analyste principal chez Enterprise Strategy Group, a déclaré que les mises à jour d’Ask Data et d’Explain Data sont cohérentes, car elles placent les outils à la disposition d’un plus grand nombre d’utilisateurs.

« Combler les lacunes en matière de compétences analytiques contribuera fortement à l’émergence d’une culture centrée sur les données », assure-t-il. « La technologie imprégnée d’IA et de [capacités] de libre-service permettra aux entreprises qui l’adoptent de se démarquer davantage de la concurrence. Les généralistes sont habilités à faire plus avec les données, tandis que les rock stars des données sont libérées de leurs fardeaux opérationnels ».

Mike Leone ajoute que les outils propulsés à l’IA, tels que ceux présentés par Tableau, sont populaires auprès des utilisateurs analytiques. Le cabinet ESG anticipe une croissance de 88 % de l’adoption des instruments d’analytique augmentée au cours des 12 mois à venir.

« De toutes les capacités dans lesquelles les organisations prévoient d’investir au cours de l’année prochaine pour soutenir la veille économique et les initiatives axées sur les données, l’analytique augmentée est définitivement en tête de liste », affirme l’analyste.

Seulement, Ask Data est uniquement compatible avec la langue anglaise. Surtout, la curation des sources de données n’est pas aussi automatique que les propos des observateurs du marché le laissent entendre. En ce sens, Tableau fournit des filtres aux utilisateurs chevronnés (Creator ou Explorer) afin de masquer les champs superflus, ajouter des synonymes ou créer des vues personnalisées en direction des métiers (Viewers).

Une (légère) accélération des intégrations avec Salesforce

En outre, Tableau a dévoilé deux nouvelles intégrations avec Salesforce, dont l’une est en disponibilité générale, tandis que l’autre devrait être accessible début 2022. Pour rappel, le géant du CRM a acquis Tableau pour 15,7 milliards de dollars en juin 2019.

Plus spécifiquement, Tableau a exposé Ask Data for Salesforce et Einstein Discovery for Salesforce Reports. Dans sa version 2021.1, publié en mars dernier, Tableau enchâssait Einstein Discovery, un outil no-code qui recourt à l’IA et au machine learning pour réaliser des modélisations prédictives et des recommandations prescriptives.

Einstein Discovery for Salesforce Reports, qui a été inclus dans la version Salesforce Summer'21, est un outil qui analyse automatiquement les données des rapports Salesforce et présente des informations avec des graphiques et des explications en principe faciles à comprendre.

Ask Data for Salesforce, quant à lui, permettra aux utilisateurs de Salesforce de rechercher et d’interroger leurs données en exploitant le langage naturel et de recevoir rapidement des réponses sous forme de rapports et de tableaux de bord recommandés. Sa disponibilité est prévue pour le début de l’année 2022.

De son côté, la version 2021.2 introduit un connecteur Datorama natif et la possibilité de recourir à ses identifiants Salesforce pour accéder à Tableau Online et « puiser » dans les données Sales Cloud et Service Cloud dans l’onglet « Intégrations » de l’outil.

Ces intégrations poussent à une uniformisation des fonctionnalités analytiques de Tableau et de Salesforce. D’ailleurs, Einstein Analytics a été renommé Tableau CRM. Selon Dave Menninger, cela veut dire que la réunion des deux éditeurs commence enfin à porter ses fruits.

Il a fallu près de deux ans pour que les entreprises fusionnent leurs capacités, mais il apparaît qu’une certaine dynamique se développe au profit des clients de Tableau.

« L’intégration des technologies Salesforce et Tableau a été lente au départ, mais elle semble s’accélérer », observe Dave Menninger. « Einstein est l’un des atouts analytiques les plus précieux de Salesforce, [et maintenant] il y a eu plusieurs versions augmentant l’intégration d’Einstein dans Tableau, ce qui devrait bénéficier considérablement aux clients de Tableau. »

Les autres mises à jour des produits Tableau

« Nous nous efforçons de rendre les données plus faciles à utiliser, [...] et de démocratiser la science des données avec l’analyse augmentée et la Business Science. »

En plus des versions mises à jour d’Ask Data et Explain Data, la mise à jour de la plateforme Tableau comprend :

• Amazon SageMaker for Tableau, une intégration qui permet aux clients communs de Tableau et d’AWS d’incorporer des modèles ML bâtis sur SageMaker directement dans les tableaux de bord de Tableau ;
• La possibilité d’ajouter plusieurs scripts Python et R sur un site Tableau Server ou Online ;
• Des capacités de calcul spatial de surface afin de mesurer la superficie d’une zone sélectionnée sur une carte et d’améliorer l’impact des jointures spatiales ;
• Collections, un outil qui permet aux utilisateurs de conserver du contenu afin qu’ils puissent plus facilement le partager avec leurs collègues et collaborer au sein de leur organisation ;
• Tableau Server peut désormais s’exécuter dans un seul conteneur – y compris les conteneurs Kubernetes et Docker pour Linux – ;
• Jumpstart Your Salesforce Connection, une fonctionnalité qui doit aider les utilisateurs de Salesforce à commencer à déployer Tableau en prépeuplant leur site Tableau Online avec des sources de données et des classeurs qui doivent accélérer leur travail avec les données Salesforce ;
• Write to Google BigQuery from Tableau Prep, qui comme son nom l’indique, permet de transférer les données préparées et nettoyées avec Tableau Prep vers BigQuery ;
• Prise en charge d’Oauth et OpenID Connect dans le SDK dédié au connecteur et authentification multifacteur dans Tableau Online
• Une transition adoucie de l’interface de création Web à Tableau Desktop ;
• Un nouveau Pod Canada Tableau Online qui doit améliorer les performances pour les clients de Tableau au Canada et ;
• Diverses améliorations de performances pour SAP HANA, l’actualisation des données via l’API Rest ou HyperAPI vers Tableau Server ou Online

Outre l’insertion d’Einstein Discovery dans Tableau, la mise à jour de mars de la plateforme Tableau comportait des synergies avec les services Microsoft Azure.

Parallèlement, la feuille de route de l’éditeur devrait inclure davantage d’intégrations entre sa plateforme et la suite d’outils de Salesforce, guidée par l’objectif de Tableau d’essayer d’aider tout le monde à voir et à comprendre ses données.

« Nous nous efforçons de rendre les données plus faciles à utiliser, d’amener l’analyse là où les gens travaillent et de démocratiser la science des données avec l’analyse augmentée et la Business Science », martèle une nouvelle fois François Ajenstat. « L’objectif est de mettre l’analytique à la portée de chaque utilisateur, de l’intégrer dans chaque processus métier et de rendre l’analytique contextuelle, prédictive et exploitable. »

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