Qlik veut aussi sa place dans l’analyse des données de l’IoT

Qlik n’a pas l’intention de laisser s’échapper les opportunités offertes par l’Internet des objets (IoT). Le spécialiste de la visualisation et de l’analyse de données souhaite aussi positionner sa technologie ce très juteux marché, dont la croissance annuelle devrait atteindre 33,3% jusqu’en 2020 (source MarketsAndMarkets). Si l’IoT implique justement la création de données en volume (un phénomène du Big Data), Qlik peut aussi les faire parler, a confirmé Paul Winsor, en charge de l’équipe IoT de Qlik en Europe – celle-ci est localisée au Royaume-Uni.

Selon lui, les spécificités de la plateforme Qlik se prêtent bien, presque naturellement, à celles de l’IoT.  Et de rappeler le moteur d’association de données qui permet de mixer de multiples sources de données – et de son moteur In-Memory qui permet de placer les indexes en mémoire - , ou encore les capacités de découverte de données et enfin, le partage des résultats de ces précieuses analyses, a-t-il énuméré.

D’ailleurs, Qlik est déjà positionné sur ce segment. Par exemple, la société a noué des contrats avec Rentokil, acteur de la dératisation. Celui-ci a placé des capteurs au cœur de ses pièges pour analyser l’état des appareils et envoyer des indicateurs aux agents de la société lorsqu’un piège a fonctionné. Autre projet, celui mis en place par la société américaine Mesur.io qui installe des réseaux de capteurs pour contrôler l’état des espaces naturels. Les cas d’usages se trouvent dans l’agriculture, mais aussi dans l’entretien des terrains de golf par exemple.

Qlik est également déjà installé chez BMW qui utilise la plateforme en back-end pour affiner les algorithmes de ses machines de production, et ainsi adapter ses processus métiers (comme ceux liés à la peinture des carrosseries par exemple). L’éditeur a également été choisi par Centrica, l’opérateur de gaz au Royaume-Uni pour assurer la visualisation des données du projet de compteur intelligent local auprès des consommateurs. Il s’agit aussi de combiner ces données à celles contenues dans les systèmes internes (comme le CRM).