Power BI et Tableau Software, champions de l’analyse augmentée selon Gartner

By 14 avril 2021 avril 16th, 2021 Business Intelligence

Nous avons sélectionné pour vous le meilleur de l’étude Gartner Group comparant les plateformes BI en self-service, comme chaque année (Magic Quadrant BI). Les leaders du marché, Power BI et Tableau Software, sortent vraiment du lot selon Gartner et c’est grâce aux fonctionnalités offertes en analyse augmentée, qui leur donnent une avance significative par rapport à leurs concurrents.

On vous partage ci-dessous notre synthèse sur les bénéfices apportés et comparés de ces deux outils devenus incontournables en datavisualisation et BI.

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Une offre BI homogène sur les fonctionnalités basiques : la connexion et la visualisation de données.

Toutes les solutions BI proposent la création simplifiée de KPI, de graphiques courants comme des Bar Chart, Line Chart, Tree map, et autres cartes interactives. Tous assurent la possibilité de se connecter à de multiples sources de données internes et/ou externes.
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La différence est perceptible sur la puissance d’intégration dans une plateforme Cloud.

C’est à dire la capacité d’intégrer l’outil BI aux workflows et aux environnements déjà existants dans l’entreprise. C’est le cas de Power BI dans l’univers Microsoft et ses applications Azure et le cas de Tableau (racheté par Salesforce) intégré dans l’écosystème étendu Salesforce.
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Ce qui différencie les 2 leaders ? La capacité à produire de l’analyse augmentée.

Qu’est-ce que l’analyse augmentée ? C’est la capacité à produire des analyses puissantes en associant la préparation des données et la génération de visuels couplé au Machine Learning et à l’Intelligence Artificielle. Les utilisateurs Business peuvent analyser plus rapidement et efficacement leurs données que s’ils le faisaient manuellement. L’analyse augmentée s’adresse à un public plus large de consommateurs car le jeu de l’exploration analytique ne se limitent plus aux profils techniques.
Tableau Software et Power BI _ Couverture Sommaire Blog

Zoom sur les nouvelles fonctionnalités Power BI et Tableau Software

Rappelons que depuis 8 ans, Gartner classe Power BI et Tableau Software comme Leaders sur le marché, et plus les années passent, plus ils tendent à distancer leurs concurrents dans cette catégorie.

Gartner Magic Quadrant BI 2021 _ Tableau Software _ Power BI _ eFrontech

A eux deux, Power BI et Tableau Software cumulent une vingtaine d’années d’existence et comptent des millions d’utilisateurs. En 2020, c’est 26 000 comptes clients pour Tableau, et 150 000 comptes clients pour Power BI.

Sur le sujet de l’analyse augmentée, voici comment chaque éditeur se positionne :

Premièrement, Tableau propose sous le nom de « Ask Data » (Parlez aux données) une fonctionnalité qui propose un graphique en réponse à une problématique écrite en langage naturel (NLP). Cette fonction est particulièrement utile pour les utilisateurs qui veulent gagner du temps et qui ne connaissent pas forcément bien le modèle de données. Exemple en image ci-dessous :

Tableau Software et Power BI _ Blog Post _ AskData

En mars 2021, Tableau intègre les modules développés de prédiction de données avec Einstein Analytics pour améliorer l’expérience utilisateur. Avec la License Tableau CRM Plus, il est possible de combiner collecte, analyse, restitution, prédiction et suggestions d’amélioration des indicateurs, avec une interface parlante comme ci-dessous :

Tableau Software et Power BI _ Blog Post _ Einstein

De son côté, Power BI de Microsoft propose l’équivalent avec les insights. C’est un ensemble d’algorithmes analytiques avancés qui permettent aux utilisateurs de trouver des tendances et des modèles intéressants, représentés sous forme de visuels.

Tableau Software et Power BI _ Blog Post _ Power BI_Insights

Pour un usage encore plus avancé, Microsoft propose un environnement puissant de Data Science avec son service Azure Machine Learning Studio. Le studio propose de construire des projets qui reprennent toute la logique d’un projet de Machine Learning, sans code !

Les modules sont proposés à gauche de l’écran et sont gérés par drag and drop.

Tableau Software et Power BI _ Blog Post _ PowerBI_Studio

Comment l’analyse augmentée peut solutionner une problématique métier ?

Pour illustrer les propos évoqués plus haut, voici le cas d’une société dont la force commerciale réside dans l’implantation d’un réseau d’agences sur le territoire français.

Mettons-nous dans le contexte d’une société dont la force commerciale réside dans l’implantation d’un réseau d’agences. On y retrouve une organisation générale à 4 niveaux : direction générale, direction régionale, agence et collaborateur.

  • Côté direction, le souhait est de rendre plus accessible le partage des objectifs vers les différentes strates du réseau d’agences.
  • Côté agences, les collaborateurs veulent être aidés dans la réalisation de certains de leurs objectifs commerciaux.

Deux problématiques sont à résoudre :

1. Centraliser, uniformiser et partager les indicateurs de performance sur une plateforme accessible par tous

Actuellement, les objectifs et résultats sont gérés par agence, via des supports internes, et ne sont pas partagés à travers le réseau. La direction souhaite tirer profit d’une mise en commun de ces données pour comparer la performance des agences et créer du dynamisme commercial. Un travail de sélection des indicateurs est entrepris, avec une attention portée sur le niveau de granularité des données à restituer, suffisamment précises et pertinentes pour les employés des agences et suffisamment macroscopique pour la direction.

Pour rendre accessible ces nouveaux rapports interactifs, une plateforme BI self-service est mise en place où chaque collaborateur dispose d’un accès sécurisé et personnalisé selon son profil. Un agent peut visualiser et commenter ses propres résultats, et prendre connaissance de son taux d’objectif réalisé. De la même manière, un manager suit plus facilement la progression de ses équipes, les responsables régionaux accèdent aux données de leur propre région mais peuvent lire, sans le détail des noms, les données des régions concurrentes. Enfin, la direction a accès à toutes les informations, peut naviguer entre les différents niveaux hiérarchiques et mesurer l’impact de chaque BU sur l’atteinte des objectifs communs.

2. Apporter de l’aide à la décision en capitalisant sur la remontée d’information clients

Chaque agent doit réaliser un objectif commercial par le placement de produits et dispose pour cela d’un portefeuille client. Les comptes rendus d’entretiens clients (par téléphone ou physiques) sont stockés dans le CRM (Customer Relation Management ou Gestion de la Relation Client). En parallèle, le conseiller dispose d’un référentiel sur l’ensemble des produits avec toutes les modalités à connaitre.

 

C’est ici qu’intervient l’analyse augmentée : elle est utile pour aider l’agent à choisir les actions les plus susceptibles de maximiser ses chances de vendre un produit. Comment ?

  1. Les données sur le profil client sont exploitées afin de les rapprocher aux autres données comme le référentiel produit
  2. Par le biais d’algorithmes, toutes les combinaisons possibles entre produit et client sont automatiquement analysées
  3. Le modèle le plus pertinent est recherché et validé
  4. Les capacités prédictives de ce modèle sont exploitées afin de proposer un top 10 d’actions à l’agent

 

Dans notre cas, les actions peuvent être :

  • Envoyer une campagne d’emailing à ces 30 clients, cela contribuerait à réaliser 20 % de l’objectif
  • Appeler tel client pour lui proposer le produit A, en favorisant tel jour de la semaine, cela contribuerait à apporter 5% de l’objectif.
  • Rencontrer tel client en RDV pourrait apporter 10% de plus en proposant le produit C avec telle option.

 

L’intelligence artificielle contribue à faciliter le travail d’analyse du conseiller et à lui faire gagner du temps avec un ciblage très personnalisé. En complément de son expérience du terrain, l’agent peut mieux connaitre l’effet de chaque produit sur un client spécifique (le produit A aurait 17 % plus de chances d’être acheté par tel client que le produit B). L’IA n’a pas pour autant remplacé son travail car il est libre de choisir ses propres actions ou bien de suivre les actions recommandées.

Un partenaire conseil maîtrisant plusieurs technologies pour augmenter l’exploitation de vos données

Pour exploiter pleinement le potentiel offert par les plateformes BI et être accompagné sur des cas pratiques apportant des capacités prédictives, il est indispensable d’être bien conseillé. En complément de l’éditeur qui saura mettre en avant les atouts de ses solutions, un partenaire conseil et intégrateur pourra vous aider à faire les choix pertinents.

Les solutions BI, qu’il s’agisse de Tableau ou de Power BI, offrent un très grand potentiel pour booster votre performance commerciale ou améliorer votre efficacité opérationnelle.

Selon nous, les clés du succès de votre intégration d’une plateforme BI résident dans :

  • Une feuille de route claire qui s’appuie sur une stratégie data.
  • Des scénarios métiers
  • Des utilisateurs embarqués dans la culture data-driven
  • Un partenaire intégrateur qualifié qui vous accompagne techniquement, et qui vous conseillera au mieux dans le choix et la mise en place de votre solution.

La practice BI chez eFrontech

  • 20 consultants certifiés sur les solutions Talend, Mulesoft, Azure, Power BI et Tableau Software.
  • Compétences larges sur l’ensemble de la chaîne de transformation de la donnée : extraction, modélisation, stockage (construction DWH), reporting, visualisation, analyse statistique, cloud et on premise.