Toujours aux mains du fonds Thoma Bravo, Qlik a déposé un dossier pour une entrée en bourse en janvier, en tablant sur une cotation en cours d’année.
En plus de 5 ans, l’éditeur a réalisé sa transformation vers le cloud (de Qlik View à Qlik Sense SaaS) et doit maintenant muscler ses finances pour se battre à armes égales contre des éditeurs comme Tableau, désormais aux mains de Salesforce.
Il y a quelques jours, Qlik organisait l’étape française de son Qlik World 22 à Paris, et Place de l’IT était de la partie.
Pendant son allocution inaugurale, Nicolas Hirsch, directeur général chez Qlik France, a expliqué comment les entreprises leaders concentrent leur stratégie sur la donnée, en s’appuyant sur les résultats d’une étude du BCG.
Puis, Yoann Blois, Presales Solution Architect chez Qlik France, a expliqué en détail les différentes étapes du Pipeline de données transformant la donnée brute en action avec l’approche “Active Intelligence”. La description de chaque étape fut aussi l’occasion d’annoncer les nouveautés disponibles, ou bientôt disponibles.
Les entreprises leaders mettent la donnée au cœur de leur stratégie
«Pour gouverner une entreprise, il faut savoir et échanger,» a lancé Nicolas Hirsch pour lancer le Qlik World 22 Paris. «Et lorsque le temps s’accélère, il devient plus que jamais indispensable de disposer de la bonne information, au bon moment afin de décider de la façon la plus pertinente. Qlik accompagne les entreprises pour transformer leurs données brutes en décision via un pipeline de données, ce que nous appelons l’Active Intelligence.»
Le Boston Consulting Group a mené une analyse auprès de clients de Qlik (et d’anciens concurrents) afin de comprendre comment les leaders font face à l’incertitude. L’étude met avant trois aspects. L’utilisation accrue des données et de l’analyse est mise en avant avec 80% des sondés qui envisagent une augmentation des dépenses en BI et 70% en intégration des données. «Un investissement massif sur les données, qui croît de 20% par an,» ajoute le dirigeant. L’accélération du cloud est prônée par 93% du panel qui ont une stratégie cloud et 87% une stratégie cloud hybride. «Avec le Cloud, la question n’est pas quand, mais comment. Les stratégies cloud hybride deviennent majeures et le cloud permet de s’affranchir des montées en version, des problèmes d’infrastructure, de performance, de mise à l’échelle…» commente Nicolas Hirsch. Enfin, l’analyse embarquée au cœur de la transformation numérique semble un point fort, mais n’est cependant déployée que par 50% des sondés utilisant de la BI.
Le pipeline prend naissance à la source de la donnée
Comme le montre l’évolution des technologies autour de la donnée, la réelle valeur ajoutée pour les métiers (objectif principal, sinon à quoi bon “faire de l’informatique”?) provient immanquablement d’une bonne coopération entre l’intégration des données et la Business Intelligence (BI).
«Il s’agit de faire converger deux mondes qui ne se parlent pas assez,» regrette Yoann Blois. «Alors que l’intégration de données revient à l’équipe informatique à travers la gestion des sources de données, les datawarehouses, les datalakes… la BI est plutôt à la main des métiers qui manipulent et explorent les données afin d’en tirer le maximum de valeur. Pour simplifier: il s’agit de passer de la donnée brute à une action efficace basée sur la donnée. Ce qui passe évidemment par la suppression des silos applicatifs afin d’obtenir des processus fluides de bout en bout.»
Chez Qlik, cela est concrétisé par la conception d’un Pipeline analytique de données au sein duquel s’enchaînent diverses étapes complémentaires, de façon totalement fluide.
Pour commencer, il faut disposer d’un grand nombre de connecteurs les plus intégrés possibles vers les sources de données et autres applications, ce que Qlik propose et continue à développer. Il s’agit de Libérer la donnée. Alors, il devient possible d’ingérer en temps réel les informations issues de plusieurs systèmes. Les Cloud Data Services proposent depuis peu «l’Hybride Data Delivery pour l’ingestion, la migration ou le déplacement des données en temps réel, sur site ou sur du cloud privé au public,» explique Yoann Blois. «Les Cloud Data Services de Qlik assurent aussi la transformation de la donnée pour la convertir, la consolider, la normaliser, l’enrichir ou encore la transformer afin de mettre à disposition une information prête pour l’analyse au sein du Catalogue de données. Et très bientôt nous proposerons aussi ces transformations pour envoi vers une cible, comme Snowflake, par exemple.»
Pour Trouver la donnée, le catalogue de données permet d’organiser l’information, de la catégoriser ou de la synthétiser. En outre, sa fonction Data Lineage -déjà disponible dans QlikSense SaaS- apporte aussi l’information sur les données, leur origine, l’historique de leurs modifications, etc. Le Data Lineage vise en effet à fournir une cartographie du système d’information pour offrir une visualisation complète du cycle de vie de la donnée. «Ces fonctions et d’autres enrichissements sont le fruit de l’intégration des technologies suite au rachat de NodeGraph [en août dernier],» évoque Yoann Blois.
Extraire de la compréhension et de la valeur
Une fois les données récupérées, transformées, enrichies et prêtes pour l’analyse, il est temps de Comprendre l’information. Un stade de compréhension qui passe par la Data Literacy (capacité à lire, utiliser, analyser les données, et à communiquer grâce aux données), en combinant analyse et intelligence artificielle/machine learning. «Il s’agit de construire des tableaux de bord et de modèle pour de l’analytique augmentée. Autrement dit, d’utiliser de l’IA dans les processus entre la donnée préparée, son analyse et sa mise à disposition pour les métiers. On peut ainsi recourir à de l’analyse descriptive, prédictive et même prescriptive,» assure Yoann Blois. «Pour mettre tout cela entre les mains des métiers (et ne pas le réserver aux data-scientists), Qlik simplifie et automatise le Machine Learning avec Qlik AutoML, intégré sous forme de service à notre plateforme.»
En fait, Qlik AutoML est issu du rachat de Big Squid (fin septembre 2021), et permet à l’utilisateur de générer des modèles de Machine Learning pour des scénarii de planning ou des prédictions, sans avoir à écrire de code (qui est généré automatiquement). Bien entendu, les data-scientists peuvent aussi écrire du code.
Autre nouveauté disponible, les Reporting Services autorisent à créer, générer et distribuer des rapports et à superviser des données directement dans l’application analytique.
Evolution très prometteuse, avec Direct Query, une application Qlik Sense peut envoyer des requêtes vers une base de données externe (sur site ou dans le cloud), en évitant les étapes d’extraction et d’ingestion dans Qlik avant de commencer tout travail d’analyse. «Avec Direct Query, l’utilisateur peut combiner l’accès à des données dans le cloud à un moteur associatif sur site par exemple,» illustre Yoann Blois. «Cette approche hybride peut adresser les gros volumes de données dans le cloud, et est déjà disponible avec Snowflake, Google Query, Amazon RedShift, Microsoft Synapse Analytics, ou Databricks.» Un moyen aussi de réduire ou rééquilibrer l’utilisation de la puissance de calcul utilisée sur le cloud.
Apporter automatisation et agilité à toutes les étapes du pipeline
Combiner les flux continus de données afin de produire des actions éclairées avec maîtrise à toutes étapes permet de réduire fortement les délais (d’un ou plusieurs jours à quelques minutes) tout en augmentant la pertinence des analyses. «Néanmoins, il faut orchestrer les applications analytiques et les automatiser,» préconise l’architecte Solution. «Cela passe par la possibilité de créer des workflows à n’importe quelle étape du pipeline de données pour informer, alerter, échanger de l’information, etc. Pour, par exemple, déclencher automatiquement une demande d’approvisionnement via le CRM en fonction de divers seuils (stocks, demande, prédictions…).» Afin de concevoir très simplement des workflows, Qlik Sense propose une interface visuelle sans code, qui permet même de déclencher des actions sur les SaaS leaders du marché.
Comme nous l’expliquait -en juin 2021- Elif Tutuk, vice-présidente Innovation & Design chez Qlik , l’éditeur travaillait sur son projet Qlik Forts: «Le principe consiste à installer une version de Qlik sur une machine virtuelle sur site en local, qui fonctionne de pair avec l’édition Saas de Qlik Sense. L’utilisateur peut alors utiliser l’édition Saas comme un hub unique d’accès à la business intelligence, et conserver le stockage de ses données sensibles sur site dans l’instance Qlik Fort. Selon les droits d’accès, les données restent accessibles, et les utilisateurs profitent d’une expérience globale via le cloud, sans rupture.»
Une mesure qui facilite le respect de certaines réglementations sur la localisation des données de l’entreprise, sans nuire au fonctionnement d’applications analytiques globales. «Il s’agit de bénéficier de Qlik Sense SaaS pour créer de la valeur au plus près de la donnée (sur site, dans le cloud ou sur cloud privé),» résume Yoann Blois. «Ainsi, l’utilisateur peut libérer la donnée brute pour la transformer et l’amener jusqu’à l’action éclairée.»
En musclant et en automatisant de plus en plus son pipeline de données, et en multipliant l’accès aux sources de données et les possibilités de déploiement, Qlik se maintient en tête de peloton. En misant sur la simplicité et l’ergonomie qui ont fait son succès, l’éditeur semble prêt pour l’entrée en bourse…
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