Comment choisir les bons outils data/BI pour votre entreprise : critères clés à prendre en compte

Dans un monde où les données sont devenues un atout stratégique majeur, les entreprises doivent investir dans des plateformes Data efficaces pour exploiter au mieux ces informations. Choisir la bonne architecture peut s’avérer complexe en raison de la diversité des solutions disponibles et des spécificités de chaque organisation. Cet article vous guidera à travers les critères clés à prendre en compte pour faire le bon choix.

Démarche pour choisir les outils

La sélection des outils d'informatique décisionnelle ou Business Intelligence ne se fait pas à la légère. Plusieurs facteurs influencent cette décision, et ils peuvent être divisés en deux grandes catégories : les critères dépendant de l’entreprise et ceux dépendant du marché.

Critères dépendant de l’entreprise

• Quels besoins ?

Les besoins spécifiques de votre entreprise sont primordiaux. Par exemple, si vous avez besoin de faire de l’analyse prédictive, il est essentiel de choisir une solution de datavisualisation qui supporte cette fonctionnalité. Identifiez clairement vos besoins en termes de visualisation, de reporting, de traitement de données, etc.

• Quelles exigences ?

 Les exigences en termes d’évolutivité, de sécurité, de performance et de fonctionnalités détaillées doivent être prises en compte. Une solution flexible vous évitera des "surprises" lors du développement de besoins spécifiques. Assurez-vous que le logiciel peut évoluer avec votre entreprise, qu’il offre des performances adéquates et qu’il respecte vos exigences de sécurité.

• Quelles technologies existantes ? 

L’intégration avec les technologies existantes est un critère crucial. Si votre entreprise utilise déjà des solutions comme Oracle, il est essentiel de choisir une plateforme de BI compatible pour éviter des problèmes d’intégration. La compatibilité et la facilité d’intégration avec votre infrastructure actuelle sont des éléments déterminants.

•  Quel contexte d’influence ?

Le contexte d’influence, tel que l’appartenance à un groupe ou une filiale, peut imposer certaines contraintes. Si votre entreprise est une filiale d’un groupe plus large qui a déjà fait des choix technologiques, vous devez tenir compte de ces décisions stratégiques même si elles ne sont pas optimales pour votre filiale spécifique.

Critères dépendant du marché

Pour choisir les bons outils de data/BI, il est essentiel de bien connaître le marché. Il existe deux types principaux d’outils : les éditeurs historiques (Microsoft, Oracle, SAP, etc.) et les éditeurs émergents (Amazon, Google, MicroStrategy, etc.). Voici comment diviser les critères selon leur position dans le parcours de la donnée en entreprise:

• Les critères des plateformes de stockage :
  • Haute performance: la performance est essentielle pour les plateformes de stockage de données, surtout lorsqu'elles doivent gérer un grand nombre d'utilisateurs simultanés. Des solutions comme Teradata sont conçues pour offrir des performances élevées, garantissant ainsi des temps de réponse rapides et une fiabilité optimale, même sous une charge intense.
  • Coût: le coût est un facteur crucial à considérer. Les solutions de type "Appliance" comme celles proposées par SAP peuvent être onéreuses en raison de leur matériel dédié et de leurs fonctionnalités avancées. Il est important de peser les coûts contre les bénéfices potentiels pour s'assurer que l'investissement est justifié.
  • Intégration cloud: avec la montée en puissance des technologies cloud, l'intégration cloud est devenue une priorité. La sauvegarde des données, la facilité d'accès et la flexibilité qu'offre le cloud sont des éléments déterminants. Des plateformes comme AWS excellent dans ce domaine, offrant des solutions robustes et évolutives pour répondre aux besoins actuels et futurs des entreprises.

• Les critères des outils de transformation
  • Traitement des gros volumes: la gestion de gros volumes de données est cruciale pour les outils de transformation. Bien que Talend soit intuitif et convivial, il peut montrer ses limites face à des quantités massives de données, nécessitant alors des développements spécifiques en SQL ou Python pour une manipulation efficace et performante.
  • Intégration avec les bases de données: l'intégration fluide avec diverses bases de données est essentielle. La disponibilité et la facilité d’installation des connecteurs jouent un rôle déterminant. Des outils comme Talend offrent des connecteurs robustes (parfois spécifiquement payant) pour garantir une interaction sans faille avec les systèmes de base de données existants.
  • Monitoring: le suivi des traitements est un aspect crucial pour les outils de transformation. La possibilité de monitorer les processus via une interface web comme Talend Big Data permet de superviser efficacement les flux de données, de détecter rapidement les anomalies, et d’optimiser les performances en temps réel, assurant ainsi la fiabilité des opérations de transformation.

• Fonctionnalités des outils de datavisualisation 
  • Recalcul dynamique et interactions avancées: la capacité de recalcul dynamique est essentielle pour les outils de datavisualisation. Des solutions comme PowerBI permettent de recalculer les données en temps réel lorsqu'on change de niveau hiérarchique, offrant ainsi des insights actualisés et pertinents instantanément.
  • Débogage: il est fréquent pour un data analyst de basculer de l'interface de visualisation vers les bases de données pour répondre des questions fonctionnelles. Des outils comme MicroStrategy permettront de générer des requêtes SQL pour rapidement comprendre le lien entre ce qui apparait dans un rapport et les couches techniques en amont.
  • Simulation et statistiques: les fonctionnalités de simulation et d'analyse statistique sont cruciales pour l'analyse prédictive et la corrélation. Tableau par exemple intègre des outils robustes pour exécuter des simulations et des analyses statistiques, aidant les entreprises à anticiper les tendances et à prendre des décisions informées.
  • Gestion de profil utilisateur: la gestion des profils utilisateurs est primordiale pour la gouvernance des données. Les outils comme Power BI permettent de définir des permissions spécifiques pour chaque utilisateur, garantissant ainsi un accès contrôlé et sécurisé aux données, tout en assurant la conformité avec les politiques internes et les régulations externes. Des solutions peuvent être applicables dans Power BI Desktop avec la création d'une "table de sécurité" et/ou dans Power BI Service avec la gestion de "workspaces" selon la diversité des profils utilisateurs.

Conclusion

Choisir la bonne plateforme Data pour votre entreprise nécessite une analyse approfondie de vos besoins, exigences et technologies existantes. En tenant compte des critères dépendant de l’entreprise et du marché, vous pourrez sélectionner une solution qui non seulement répond à vos besoins actuels mais qui pourra également évoluer avec votre organisation.