IOD 2013 – IBM dessine sa vision du futur de l’analytique et du dataviz

La simplification et l’accès pour tous à la Business Intelligence passe aujourd’hui par le cloud.

IBM a donc profité de son événement Information On Demand (IOD), qui se tenait il y a quelques jours à Las Vegas, pour annoncer la disponibilité d’une preview gratuite de BLU Acceleration for Cloud sur bluforcloud.com : une excellente occasion de tester en réel la technologie In-Memory de Big Blue avec ses données.

Intégrant la technologie In-Memory BLU Acceleration et Cognos Business Intelligence, le service offre des fonctions de BI complètes (Olap, datawarehouse…). Il suffit à l’utilisateur de charger ses données pour accéder immédiatement à cette BI en self-service destinée aussi bien à l’utilisateur final (sans connaissance informatique) qu’aux informaticiens. Et bien entendu, sans avoir besoin d’infrastructure.

Une question en langage naturel

Au-delà de l’analyse de données, l’heure est à l’analyse en temps réel et aux fonctions prédictives. Traditionnellement réservées aux analystes spécialisés et aux statisticiens, ces fonctions doivent au final faciliter les décisions de managers, peu au fait de ces technologies et langages.

C’est pourquoi les éditeurs redoublent d’efforts pour proposer des logiciels et des interfaces permettant à l’utilisateur final d’explorer les données et de découvrir des informations, sans avoir à programmer ni à coder. IBM s’appuie ici sur ce qu’il appelle l’informatique cognitive : des systèmes capables d’apprendre des interactions entre les programmes et les utilisateurs pour améliorer les performances et la compréhension des demandes.  Le tout en utilisant le langage naturel.

Dans cette veine, IBM dévoile son projet Neo permettant à l’utilisateur d’explorer les données et de mettre à jour des éléments insoupçonnés (data discovery) sans avoir à connaître aucun langage analytique ou d’interrogation de données. Une solution également installable sur le Cloud, avec son interface composée de visualisations interactives.

L‘utilisateur se contente de poser une question en langage naturel (en anglais pour le moment). Et Neo, via des fonctions de modélisation automatisées, répond par des visualisations choisies par l’utilisateur. Neo affiche les résultats d’après les requêtes qu’il a recomposées en analysant la question initiale. Exemple : « What is the breakdown of Weekly Earnings by Education and Age Range ? » (où les trois expressions en majuscule sont des données).

Adapter la dataviz

Au centre de l‘écran s’affichent les résultats (interactifs) tandis qu’en bas, de multiples menus permettent de permuter ou d’ajouter des axes, de changer de mode de visualisation, de période, etc.

Sur le haut de l’interface, la barre ‘Infographics’ met en évidence diverses relations entre les données utilisées. Une intégration de SPSS Catalyst, le fameux ‘statisticien intégré au logiciel’, a également été annoncée lors de cette édition d’IOD (Lire notre article Quand l’analytique fait battre le cœur du système d’information). Et tous ces éléments sont cliquables pour en afficher le détail.

« Tout cela sans langage de scripting ni interaction via des requêtes structurées ou du langage statistique R, contrairement à ce que proposent des solutions de type QlikTech ou Tableau, » insiste-t-on chez IBM lors des démonstrations.

Que trouve-t-on au cœur de cette technologie qui s’intègre apparemment sur un socle existant ? « Tout commence par une simple question en langage naturel. Neo utilise une innovation que nous appelons Smart Metadata : une ontologie métier, un vocabulaire qui comprend également les concepts comme le temps, les produits, les lieux… Il génère alors automatiquement des modèles via une construction automatique de requêtes vers les données sources. Neo interprète les résultats et sélectionne automatiquement un ensemble de visualisations qui représente au mieux les informations. Pour cela, il s’appuie sur nos technologies RAVE (Rapidly Adaptive Visualization Engine, technologie décrivant les modes de visualisation attendus) », explique Beth Smith, vice-présidente  Business Analytics Products and Solutions chez IBM.

« En complément, Neo utilise notre technologie SPSS Catalyst pour déceler les relations clés entre les informations. Et tout cela repose sur la technologie In-memory, en colonne et de compression BLU Acceleration. »

Apparemment très prometteur, le projet Neo sera proposé en programme beta début 2014.

En complément sur IOD 2013 :

– Quand l’analytique fait battre le cœur du système d’information