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{ SILICON – 20 ANS } – Business intelligence : le choc du cloud et du big data

Armonk, le 12 novembre 2007. IBM annonce son intention d’acheter Cognos pour près de cinq milliards de dollars. Quelques semaines plus tôt, SAP s’était engagé à débourser encore davantage (6,8 milliards) pour s’emparer de Business Objects. Au printemps, Oracle avait mis plus de trois milliards sur la table pour s’offrir Hyperion.

Ces trois entreprises évoluent sur le créneau de la business intelligence (BI). Leurs acquéreurs respectifs s’y sont déjà tous positionnés. Y compris à travers d’autres acquisitions. Oracle, par exemple, a pris en 2005 le contrôle de Siebel… qui lui-même avait absorbé nQuire en 2001.

À l’époque, la BI sous son acception « contemporaine » avait décollé depuis une dizaine d’années. On a coutume de situer l’événement fondateur en 1988 : la conférence « The Multiway Data Analysis Consortium » ouvre la voie à une démocratisation des DSS et EIS.

Une affaire d’experts…

Les premiers, Decision Support Systems, apparaissent dans les années 1960. Chacun se connectait à un système informatique et permettait – en faisant varier des paramètres – d’en exploiter les données à d’autres fins que celles pour lesquelles on les avait créées. Les seconds, Executive Information Systems, se développent dans les années 1980, à l’appui des data warehouses.

Dans les années 1990, la croissance des volumes de données et leur diversification portent l’émergence de la BI « moderne » , qui introduit les premières formes de dataviz. Mais les outils associés restent une affaire d’experts. Et les projets demeurent dans les mains de l’IT, chronophages et coûteux.
La BI « en libre-service » change la donne à l’aube du nouveau millénaire. Le public cible s’élargit progressivement aux métiers, qui commencent à pouvoir créer leurs modélisations et leurs visualisations.

La BI cloud change la donne

On assiste à un autre élargissement : celui du Web… donc du spectre d’informations à disposition. E-mails, contenus multimédias, réseaux sociaux… Autant d’éléments non structurés que le terme
« big data » finit par englober. Il se généralise à partir de 2005 pour décrire « de grands ensembles de données presque impossibles à gérer avec les outils BI traditionnels ».
Ces derniers représentent aujourd’hui l’essentiel du support décisionnel, loin des systèmes transactionnels (OLTP) et analytiques (OLAP) qui constituèrent un temps le socle de la BI.

Une partie de la réponse au big data réside dans la BI cloud. Celle qui tire parti d’infrastructures « élastiques », de technologies comme Hadoop, NoSQL et les bases de données en mémoire.
Tout en ouvrant la porte à une analyse « augmentée » par algorithmes. Cette analyse prend de nombreuses formes : descriptive (résumé de données), prédictive et prescriptive (recommandation d’actions)… La gouvernance des projets aussi, entre le business et l’IT.

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