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Notre partenaire :

Julien Coquet

Consultant Sénior

Hub’Sales

Philippe Nieuwbourg

Analyste

Decideo.fr

L’INTÉGRATION ENTRE BUSINESS INTELLIGENCE ET WEB ANALYTICS

Naissance du terme

« Business Intelligence »

› « A Business Intelligence System » par

Hans-Peter LUHN, Octobre 1958, IBM

Journal

Quelques dates clefs

› 1969 : Invention du réseau Arpanet

› 1971 : Invention du micro-processeur

› 1973 : Invention du micro-ordinateur le Micral, par R2E

› 1974 : Invention de TCP/IP

› 1975 : Création de Microsoft

› 1977 : Création de Apple

› 1979 : Invention de Visicalc parDan Bricklin

Une histoire parallèle, le décisionnel

› 60’s : Peter Keen et Charles Stabell – MIT

› 1971 : Michael Scott Morton publie « Management Decision Systems: Computer-Based Support for Decision Making »

› 1975 : Création de Information Builders (4GL)

› 1ère conférence à Atlanta en 1981 sur l’aide à la décision

› 1993 : Les « 12 règles » OLAP du Dr CODD

› Les premiers fournisseurs sont Pilot Software, Comshare, Arbor…

› 1995 : Lancement de myDecisionnel.com qui est devenu Decideo.fr

› 1996 : 1er Forum EIS à Paris

Baromètre 2011 du

décisionnel en entreprise

Une étude réalisée pour

Decideo, la communauté des

utilisateurs de systèmes

décisionnels

Pour quels domaines

fonctionnels

Quelle application clef ?

Volumes de données

stockés

Fréquence de mise à jour

Bases de données

Innovation ?

Evolution des volumes

Evolution des

investissements en 2011

Vos nouvelles applications :

attentes des entreprises

AUJOURD’HUI ET DEMAIN

Produits et fournisseurs

Schéma d’un système décisionnel

Matrice

Outils

• Information Builders

• Microstrategy

• Informatica

Plateformes

• IBM

• Microsoft

• Oracle

• SAP

• SAS

Pépites

• Vertica

• Corda

• Tableau Software

• Jack Be

• Jedox

Marché

• Qlikview

• Talend

Les platesformes

› Des caractéristiques communes› Croissance externe

› Réaffectation des ressources vers l’intégration

› Moins à la recherche d’innovation

› Modèle économique basé sur les ventes croisées

› Point fort› Un discours d’uniformisation rassurant pour un DSI

› Points faibles› Course aux acquisitions pour compenser l’absence d’innovation

› Coûts de maintenance en hausse

› Impression de « piège » pour certains clients (non plateforme, ouverts)

› Manque d’ouverture

Les plateformes

› IBM› De l’applicatif sans le dire (SPSS, Unica…)

› Mise sur les marchés du web analytics et du prédictif

› Microsoft› Stratégie d’infrastructure

› SAP› Doit « digérer » son virage vers la BI

› Année 2011 charnière

› Oracle› Stratégie financière

› Où est l’innovation ?

› SAS… le cas à part

› Roadmaps

Les outils

› Information Builders, Microstrategy, Informatica…

› Les « vieux » de la BI

› Atouts : Robustesse, scalabilité, rassurant, base clients…

› Mais quelle stratégie ? Quelle visibilité ?

› Souvent innovants, mais manque de persévérance…

› Quand seront-ils rachetés ?

› Roadmap

Le cas QlikView

› De nombreuses tentatives depuis 10 ans

› A basculé d’une stratégie Europe -> US à une stratégie US -> Europe

› Répond aux basses aspirations des utilisateurs : simplicité, vitesse, coût, selfservice…

› Concurrent principal : Excel

› Proposition de valeur légère. Doit renforcer l’offre produit et étendre son offre

› Choisir une stratégie : être sur le podium ou êre racheté ?

› Roadmap

Les pépites

› Tableau Software : à surveiller (même

positionnement que QlikView)

› Corda (Web Analytics)

› PredictiveDB

Les secteurs porteurs

› Proportionnel au volume de données généré, donc…› Banques, Assurances

› Distribution

› Services de flux (télécom, énergie, eau…B2C)

› Surveiller la migration des activités traditionnelles vers le Web› Besoins de Web analytics (Médias par

exemple)

Les attentes des utilisateurs

› Simplicité, simplicité, simplicité !

› Rapidité de test et de déploiement

› Réduction des temps de développement

› Ouverture (l’ouverture d’un produit propriétaire est un excellent argument contre l’open source)

› Respecter les choix et le rythme des entreprises

› Ne pas imposer des évolutions non indispensables

Innovations technologiques

› In-memory

› Interfaces tactiles

› Cartographie, Datavis 2.0

› Prédictif, « vrai » décisionnel

› Merci de votre attention!

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boost online business & R.O.I

Leader français business analytics

Conseil stratégique

Expertise métier et technique

Equipe dédiée analytics: 10 FTE

• SAS fondée en 2008

• 30+ employés

• CA 2011 > 3M€

• 25%+ budget en R&D, JEI

• Clients sur Paris, Lille

http://www.hub-sales.fr

@hubsales

Un mot rapide sur Hub'Sales


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boost online business & R.O.IUn mot rapide sur Hub'Sales

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Combien d'entre vous:

Utilisent un outil de web analytics ?

Utilisent une solution Business Intelligence ?

Croisent les données des deux environnements ?

Mais avant de commencer, quelques questions

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boost online business & R.O.IDeux mondes séparés

Business

Intelligence

Web

Analytics

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boost online business & R.O.ICôté Business Intelligence…

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Et on finit dans Excel!

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De la donnée

Encore de la donnée

Toujours de la donnée

41


Un obstacle majeur à l'utilisation

de la BI pour la prise de décision :

le faible potentiel de visualisation

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boost online business & R.O.ICôté Web Analytics…

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De la donnée et du fun …

… mais des systèmes en 'lecture seule'

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boost online business & R.O.IDeux mondes séparés ?

Business

Intelligence

Web

Analytics

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Du WA dans le BI ?

Intégration ? Oui mais dans quelle proportion?

Business

Intelligence

Web

Analytics

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Du BI dans le WA ?

Intégration ? Oui mais dans quelle proportion?

Web

Analytics

Business

Intelligence

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Le meilleur des deux mondes,

dans son propre écosystème

Une couche de datamining

alimentée par une "plomberie"

Pas un problème de quantité,

juste un problème de processus

Pas de physique quantique,

juste de l'organisation

La solution: les Business Analytics

Business

Analytics

Web

Analytics

Business

Intelligence

51


KPIs et besoins métier

Stratégie de collecte de données

Collecte, intégration et segmentation

Datamining, analyse et enseignements

Business Analytics : un processus en 4 étapes

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Définir ses indicateurs

Choisir le bon format, le bon segment, le bon destinataire/public

Identifier les leviers correspondants

Attribuer des responsabilités

Etape 1 : KPIs

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BI

• Base clients

• Base produits

• CRM

• ERP

Web

• Visiteurs

• Infos contenu

• Conversions

Donnéesexternes

• Régies SEM

• Météo

• Call-centers

Etape 2 : Stratégie de collecte de données

OBJECTIF: trouver des clés communes

Schémasde données

Plans de marquage

APIs et imports

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boost online business & R.O.IEtape 3 : collecte, intégration et segmentation

DonnéesBusiness Analytics

BI

Web

Donnéesexternes

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boost online business & R.O.IEtape 4 : Datamining, analyse et enseignements

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• SQLs, BO, ETLs et ELTsInterface BI

• Rapports divers et variésInterface WA

• Cognos, Tableau, QlikViewDatamining

• Intégration de chiffres quotidiensExcel

• Anametrix, CordaPrésentation

Business Analytics : une utilisation composite et complémentaire

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boost online business & R.O.IExemple d'implémentation : client grande distribution

Autresdonnéesmétier

BD catalogue

BDclients/fid

Site Web

Tag JS Web Analytics

DataWarehouse

DSI / BI

Datamining

Présentation

Excel

BDventes offline

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Et alors ?

On fait ça avec la BI

depuis 20 ans !!!““

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SEM & SEO

Presse & Medias

Centres d’appels

Online Vidéo

Campagnes eMail

Réseaux sociaux

CRM, BI, SGBD

Commerce

Panels et Benchmarking

Web Analytics

Publicité Online

C’est la première fois que l’intégration est aussi réussie !

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La promesse de la corrélation

Une puissance d’analyse visuelle inégalée

Dégager rapidement des enseignements

Souplesse d’implémentation et réactivité

Plus adaptée à des petites structures sans BI “usine à gaz”

Solutions complètement SaaS / cloud… ou tout côté DSI

Avantages des Business Analytics pour intégrer le Web avec le reste

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Julien Coquet

HUB'SALES

Responsable Business Analytics

[email protected]

Twitter: @juliencoquet

Merci de votre

attention!

mailto:[email protected]



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