Avec l’apport de KXEN, SAP tente de démocratiser l’analyse prédictive

Logiciels
Matthieu Chouard, vice-président senior Kxen des opérations de la zone EMEA.

SAP a dévoilé les premières offres combinées, un peu plus de deux mois après le rachat du spécialiste de l’analyse prédictive KXEN. Le pari de l’éditeur allemand est de rendre la génération de modèles statistiques accessible au plus grand nombre. Une façon de contrer la domination de SAS et IBM sur ce marché.

SAP veut aller vite. Deux mois après le rachat du spécialiste de l’analyse prédictive KXEN, l’éditeur a introduit les premières solutions combinées à son catalogue produit. Le produit d’appel dévolu au poste de travail, baptisé SAP InfiniteInsight Modeler, est un package qui combine les capacités de modélisation de SAP Predictive Analysis, l’offre d’analyse prédictive que l’éditeur a développée en interne,  le moteur de KXEN et les fonctions de visualisation de sa solution Lumira.

Vient ensuite une offre client-serveur plus complète pour les environnements de production (SAP InfiniteInsight Engine) qui, au-delà de la modélisation, propose des fonctions de scoring des bases de données (module scorer) développées par KXEN et la gestion à grande échelle des différents modèles statistiques (module factory). Avec le mariage de ces différentes offres, SAP revendique la capacité à répondre aux différents besoins des populations impliquées dans la construction de modèles statistiques : ceux des statisticiens, utilisateurs traditionnels de ces logiciels, mais aussi et surtout des directions métiers.

Cibler les métiers pour rattraper SAS et IBM

Predictive Analysis, basé sur la bibliothèque statistique R, est « une solution qui s’adresse avant tout à des « sachants » : actuaires et statisticiens »,  rappelle Stéphane Jouaux, responsable de l’offre d’analyse prédictive pour l’Europe chez SAP. Cette solution que SAP continue par ailleurs à commercialiser individuellement vient clairement concurrencer les offres d’IBM (SPSS Modeler) et SAS (Enterprise Miner), le leader incontesté dans ce domaine, plutôt destinées à des statisticiens et à quelques scientifiques de haute volée capables de manipuler des algorithmes complexes. Il s’agit néanmoins d’une offre jeune qui compte à ce jour 200 clients dans le monde.

Le retard à combler sur SAS et IBM en termes de part de marché étant relativement important, l’éditeur mise donc beaucoup sur une approche complémentaire via les technologies d’automatisation des modèles de KXEN, censée combler les besoins croissants d’analyse statistique des directions métiers (marketing notamment). Confrontées à l’explosion des données et aux fluctuations du marché, ces dernières souhaitent actualiser leurs modèles statistiques plus souvent et plus rapidement. Avec les outils traditionnels, elles étaient jusqu’à présent limitées par le nombre réduit de statisticiens disponibles en interne et à leur faible degré de réactivité. Ces derniers utilisant des méthodes « artisanales » de manipulation des données et des algorithmes.

La technologie de KXEN automatise un certain nombre de procédures comme la sélection des variables et des algorithmes nécessaires pour la construction du modèle statistique. D’où un délai de construction des modèles plus rapide. « C’est le moteur breveté de KXEN qui va sélectionner automatiquement les meilleurs algorithmes à utiliser pour résoudre un problème de prédiction », illustre Matthieu Chouard, président de KXEN pour l’Europe (en photo). L’utilisateur, lui, n’est pas censé maitriser ce qui se passe dans cette « boîte noire ».

Intégration avec Hana

Dans l’esprit de SAP, Predictive Analysis répond donc aux besoins des statisticiens lors de la génération de modèles statistiques pointus difficilement automatisables. Tandis que la technologie de KXEN cible les besoins élémentaires des départements métiers tels que la détermination du taux de déperdition de clients (ou « churn ») chez un opérateur, la recommandation produit pour un distributeur ou la maintenance préventive pour un transporteur. Dans la réalité, la frontière est plus floue. « Dans la pratique, un de nos challenges était de convaincre les métiers qui achètent notre solution, les directeurs marketing par exemple, de l’utiliser et non de la confier à leurs statisticiens », admet Matthieu Chouard.

Les solutions issues du rachat de KXEN s’appuient d’ores et déjà sur la technologie In-Memory de SAP (Hana). SAP entend aller plus loin. Dans les mois qui viennent le moteur de KXEN sera intégré nativement à la plateforme Hana.

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