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Work.com s'adapte aux différents métiers de l'entreprise

Selon le type de population dans l’entreprise, le centre de commande a une utilisation différente. Par ailleurs un module baptisé Employee Wellness Check permet de s'assurer que toutes les conditions sont réunies pour un retour serein au sein des locaux de l'entreprise.

ITPT 18ème édition: des data et du business

Les données sont le nouveau Graal pour les créateurs de la Silicon Valley. Elles sont devenues la matière première du business sous tous ses aspects et elles doivent être extraites, raffinées et transformées pour apporter de la valeur. Exemples multiples avec nos rencontres lors de la 18ème édition de l’ITPT Press Tour consacré aux applications.

Les données étaient au centre de nos visites chez Trifacta, AppDynamics, Anaplan, Phala Data et HortonWorks. Ces entreprises occupent chacune leur place dans la chaîne de valeur autour des données. Du début de la chaîne avec Trifacta jusqu'à l’analyse et la visualisation à l’autre bout avec Anaplan et Phala Data.

80% du travail du Data scientist

Trifacta est un des noms qui circulent dans la Vallée. Son but est de radicalement améliorer la productivité des personnes analysant des données. Le moyen de le faire ? Le Data Wrangling, une méthode de préparation des données issue de l’Université de Stanford qui a pour but d’apporter le contexte des données aux analystes et d’identifier avec les utilisateurs les vues sur ces données. Pourquoi ? Entre les données brutes et l’analyse, 80 % du travail de l’analyste est de préparer les données pour l’analyse.



Techniquement, la solution de self-service de Trifacta se présente sous 2 formes : une version Desktop et une version entreprise sur serveur. La solution Desktop automatise par des règles la préparation des données issues de différentes sources comme les tableurs Excel, données ou textes bruts, des données JSON brutes ou structurées, des fichiers plats ou des extractions provenant de Tableau TDE.

La version Entreprise réalise la même opération sur des clusters Hadoop après ingestion des données dans le  « Data Lake ». L’analyste n’a plus à réaliser de scripts manuels pour ces opérations. De la même manière, le moteur de règles de Trifacta effectue les operations de Wrangling par introspection du cluster Hadoop en utilisant les possibilités de traitement parallèle du cluster. La solution a une intégration native avec le moteur de recherche de Cloudera.



Les autres avantages de la solution sont de permettre une gouvernance des données dès les premières phases avant l’analyse et de respecter plusieurs règles de conformité et de sécurité. Pepsi, GoPro et Royal Bank of Scotland sont des clients de la solution qui démarre, en prix d’entrée a 20K$ sous différents modes de licences : abonnements, par utilisateurs ou par nœuds dans le cluster.

Adam Wilson, CEO de l’entreprise, indique que la prochaine version prendra en compte des jeux de données plus petits et des sources relationnelles plus structurées. Les déploiements de la solution se font le plus souvent sur sites même s’il est possible de le réaliser dans le Cloud.

Unification des données chez Hortonworks

Avant les annonces lors du prochain Hadoop Summit qui se tiendra à Dublin en Irlande courant avril, Herb Cunisz, le CEO d’HortonWorks a fait un point sur la plate-forme et la distribution HortonWorks d’Hadoop. Il est revenu tout d’abord sur l’unification des données avec l’acquisition de DataFlow et la possibilité d’avoir des analyses sur des flux de données en mouvement et des analyses plus profondes sur les données statiques dans le Data Lake. Il a détaillé ensuite les nouveautés sur DataFlow avec l’intégration de Kafka et Storm, deux projets gravitant autour d’Apache Hadoop. Herb Cunisz précise que ce sont plus de 130 systèmes de ce type qui sont désormais intégrés à la plate-forme. L’effort a été porte sur la sécurité avec le support de Kerberos. Spark est disponible aussi sur la plate-forme HDP (Hadoop Data Platform), la plate-forme de données statiques d’HortonWorks, et permet d’obtenir des performances multipliées par 10. Les autres ajouts sur la plate-forme sont une meilleure gestion de la mémoire avec un tuning automatique de celle-ci (une sorte de garbage collector) et l’ajout de l’interface Zeppelin plus simple à utiliser pour les non spécialistes d’Hadoop ou de l’analyse des données.

L’autre annonce importante est le changement de rythme des différentes versions avec des cycles plus longs sur la plate-forme cœur (Yarn, HDFS, Map/Reduce) et des versions plus fréquentes sur les services au dessus de la plate-forme tel qu’Ambari, Hive, Spark…



Herb Cunisz s’est montre confiant sur la situation de l’entreprise qui a levé des fonds en début d’année pour faire face au ralentissement  de l’économie, qui est plutôt un bon signe pour le monde open source qui fonctionne bien dans des climats économiques déprimés. Il souhaite continuer sur la lancée de l’année précédente qui a vu le doublement de la base installée et compte sur le partenariat avec HPE pour renforcer sa position avec d’importants nouveaux projets. Il ne s’interdit pas à l’ avenir de développer des services applicatifs sur la plate-forme dans un sens plus métier ou vertical qu’actuellement pour fournir un service de bout en bout sur Hadoop.

Prendre de meilleures décisions

Anaplan et Phala Data ont en commun de vouloir aider les utilisateurs à prendre de meilleures décisions en simplifiant et en unifiant les données. Anaplan connait un développement spectaculaire avec un doublement de ses revenus et une base installée de 430 clients parmi les plus grandes entreprises dans le monde. Axa, Faurecia, Schneider Electric sont des clients français de la solution. Pour l’éditeur, le problème réside dans les nombreux processus gérés manuellement sur des tableurs de type Excel créant des pertes de productivité et de précision dans la prise de décision que l’éditeur évalue à près de 100 milliards de dollars par an. Ces pertes sont causées par la déconnexion de ces tableurs entre eux, le manque de collaboration et les erreurs fréquentes qui s’y glissent empêchant de plus d’évoluer au delà de certains seuils. Au delà ils deviennent illisibles ou ingérables. Anaplan veut résoudre ce problème en agrégeant sans codage les données de différentes sources dans des applications métiers collaboratives d’analyse permettant de modéliser et de planifier différents processus dans l’entreprise.

La plate-forme agrège les différentes sources de données et y applique des règles et des méthodes de calcul pour créer des rapports et des analyses adaptées aux rôles des utilisateurs tout en documentant le processus. Les applications couvrent la plupart des rôles dans l’entreprise de la finance à la chaîne d’approvisionnement en passant par les RH, les ventes ou le marketing. De partenaires comme de grands intégrateurs ou des cabinets de conseils ont développé de plus des applications orientes métiers sur la plate-forme, Deloitte et Accenture en tète. Plus de 120 applications sont disponibles aujourd’hui. Les calculs se réalisent, en mémoire sur une technologie brevetée, Hyperblock, qui interprète les règles métiers. La restitution est sur une interface utilisateur d’une belle facture assez proche de celle de Fiori chez SAP ou des tuiles de Microsoft.

10% de perte de chiffre d'affaires

June Manley, CEO et fondatrice de Phala Data, n’est pas loin du même constat. Les managers doivent se battre quotidiennement avec des données en silos de piètre qualité du fait d’une intégration limitée entre les différents systèmes d’enregistrement présents dans l’entreprise les empêchant d’avoir une vue réaliste et unique sur la réalité de l’entreprise. Selon IDC, 10% des entreprises parmi les plus grandes dans le monde sont dans l’incapacité d’aligner leurs données de vente et du marketing autour du processus adapté ou des technologies et leur occasionne des pertes de 10 % environ de leur revenus.

Pour résoudre ce problème de visibilité, Phala Data s’appuie sur une plate-forme en ligne visant à réconcilier les différents systèmes en créant une architecture unique de données comme fondation des analyses autour des technologies de Big Data. Cette unification se réalise par différentes couches technologiques, gouvernance des informations, outils analytiques et de recherche. La plate-forme, MiRi (Marketing Influence Revenue Indicator) de son doux nom, se compose d’une étape d’ingestion des données puis de Master Data Management par l’utilisation de l’outil de Talend. La couche analytique s’appuie sur Kibana et Elastic Search qui produisent des rapports pour la couche de visualisation selon le rôle de l’utilisateur final (outil Highcharts). La solution a des connecteurs avec les principaux outils présents sur le marché pour les services des ventes et de marketing (Salesforce.com, Marketo, Eloqua, Netsuite, SAP, Oracle…).  La solution est vendue en direct ou en OEM au prix d’entrée de 95 K$, le flux de données additionnel est à 10K$. Il est possible de déployer la solution de manière hybride avec la couche de visualisation dans le Cloud avec un accès par VPN.




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