base de données

Accéder à ses KPI depuis Microsoft Teams ou Slack

En ces temps compliqués d’épidémie, le télétravail a explosé. La transformation des process de travail se fait entre enthousiasme et marche forcée : quid de l’accès aux données ?  Nous vous parlions la semaine dernière de Facebook Workplace, place cette semaine aux deux concurrents Microsoft Teams et Slack.

Des resultats exceptionnels : Teams & Slack s’imposent au 1er trimestre 2020

Les deux services de messagerie internes et de collaboration ont tous deux affiché des résultats impressionnants en terme de nombre d’utilisateurs, liés sans conteste au COVID.

Teams a doublé son nombre d'utilisateurs actifs quotidien, passant de 32 millions début mars à 75 millions début mai. Slack, de son coté, enregistre 44% de messages en plus par utilisateur, même si le nombre d’utilisateurs connectés ne passe “que” 10 à 12,5 millions d’utilisateurs simultanés .

Face à cette situation sans précédent, Slack a également annoncé le 2 avril une version bêta de l'application “ Microsoft Teams Calls pour Slack “ - Doit on y voir l'annonce d’un rapprochement stratégique ou la poursuite d’une tactique antérieure adoptée par ces deux concurrents de longue date ? 

En réalité, comme le rappelait Stewart Butterfield, patron de Slack, Teams et Slack ne sont pas en concurrence directe. Slack permet l’intégration de nombreux outils et services pour tout rassembler au même endroit et ainsi faciliter les interactions de ses utilisateurs, tandis que Teams, lui, permet une communication collaborative axée sur la suite désormais nommée Office 365.

Les KPI en accès controlé sur teams & slack : le choix de la cohérence

Conversation avec le data-assistant askR.ai dans l’interface de Microsoft Teams

Conversation avec le data-assistant askR.ai dans l’interface de Slack

Ce que ces outils ont en commun, c’est de proposer une plateforme de travail collaboratif, où l’échange permet d’accéder à l’information. Les utilisateurs sont connectés toute la journée, et leur premier réflexe est d’interroger la bonne personne en cas de besoin.

Dans cette logique de plateforme connectée à 360, l’accès aux données est stratégique. Il s’agit de fournir un interlocuteur fiable sur les données, dispo 24/24 sur Microsoft Teams ou sur Slack , afin de confirmer ces espaces dans leur rôle de fournisseur de ressources. Un data-assistant capable fournir la bonne info au bon moment , comme un vrai collègue compétent dispo 24/24 finalement !

Le principe est simple : depuis Slack ou Teams, les utilisateurs peuvent désormais interroger un data-assistant qui comprend leurs questions et interroge la base de données. Tout particulièrement en télétravail: pas de problème de sécurisation d’accès aux données, qui ne sortent ainsi pas de l’infrastructure de l’entreprise.

Un petit point en plus niveau sécurité pour Slack qui stocke sur un serveur en France l’historique des conversations, et a retiré la localisation automatique des images ajoutées. Une initiative bienvenue dans un contexte où l’usage des nouveaux outils collaboratifs ne diminuera pas, et où l’exigence de securité continuera d’augmenter.


Le data-assistant askR.ai est également compatible avec d’autres canaux :

Chat with your SAP database ! Construire un data-assistant dans un environnement SAP en 3 étapes

laurent godineau SAP La Poste

"Nous voulions créer une “fenêtre” pour permettre aux utilisateurs d’accéder à certaine données financières sans passer par SAP”

Laurent Godineau - Manager informatique au Centre de Compétences SAP - Le Groupe La Poste


La base de donnée in-memory SAP HANA est depuis son lancement en 2016 la base d'une multitude de nouveaux services sur la plate-forme cloud de l’éditeur de logiciel allemand. SAP favorise depuis 3 ans ce mode de développement cloud-first, permettant à beaucoup d’utilisateurs de cette DB de l’héberger eux-même en cloud privé. C’est notamment le cas de La Poste.

Connection aux données stockées dans SAP HANA : quelles possibilités ? 

Afin d’offrir les services du data assistant askR.ai aux équipes Achats de La Poste, Laurent Godineau, responsable de l’environnement BI SAP,  a travaillé main dans la main avec la start-up. Dans le cas où la DB est hébergée dans le cloud, SAP fournit un driver qui permet une connexion directe. C’est la solution la plus simple, mais qui ne rassure pas forcement des entreprises qui préfèrent héberger elles-mêmes leurs données. 

C’est le cas de La Poste, qui préfère utiliser un gateway afin de connecter des application tierces à l' environnement SAP. Cette méthode de gouvernance permet de gérer de manière flexible un environnent complexe, tout en sécurisant un périmètre d’accès bien délimité de données accessibles. "Passé à BW sur SAP Hana il ya deux ans, nous voulions créer une “fenêtre” pour permettre aux utilisateurs d’accéder à certaines données financières sans passer par SAP”, précise-t-il.

 
 
 

askR.ai s’adapte on-premiSe sur SAP : flexibilité et rigueur pour La Poste

Le projet débute en mai 2019 par une collaboration sur la partie connexion et réseau. Il s’agit pour La Poste de verifier la connexion entre la solution askR.ai hébergée sur le cloud et leur DB hébergée sur cloud privé. L’équipe du data-assistant se cale donc sur le VPN fourni par le groupe afin de sécuriser l’accès au gateway. C’est ensuite le protocole OData qui doit être mis en place pour interroger la Business Warehouse (ou SAP Data Warehouse) basée sur la technologie SAP Hana.

Dès juillet, le travail de connexion est effectué. Les données achats sont maintenant disponibles en temps réel pour askR.ai grâce à des mises à jours synchrones et immédiates, et le travail d’apprentissage peut commencer !

Une connexion en temps réel aux données

Pour Laurent Godineau, les obstacles habituels d’un environnement SAP ont pu être surmontés pour toucher de nouveaux utilisateurs grace à askR. “Des gens qui ont besoin de ces données mais qui n’ont pas envie ( ou pas le temps!) de naviguer dans SAP, notamment un certain nombre de managers, auront désormais accès aux données Achats en quelques secondes via différents canaux : navigateur Web, portail d’entreprise, Microsoft Teams...”

askR.ai est donc désormais en connexion directe afin de donner accès aux données en temps réel, et plus seulement sur un extract mis à jour quotidiennement. Encore plus d’efficacité !

askR.ai : un data-assistant pour interroger Snowflake

Grâce à une architecture unique, cette jeune pousse bouscule les codes du Cloud et favorise les innovations comme askR.ai.

Fondé en 2013 par 3 français un peu frustrés par la lenteur des grands acteurs de bases de données pour lesquels ils travaillent à l’époque, Snowflake est le  premier data warehouse cloud-native. L’équipe a levé depuis sa fondation 923 millions de dollars, pour une valorisation actuelle de 3,5 milliards de dollars. 

Séparer le traitement des données du stockage, une intuition payante.

Pourquoi en à peine 6 ans l’entreprise s’est-elle imposé face à des concurrents aussi énormes que Amazon ou Microsoft ? Parce que l’architecture cloud a été pensée de manière à “décupler le nombre d’utilisateurs simultanées et le nombre de requête sans nuire aux performances”, précise Thibault Ceyrolle, président de Snowflake Europe.

Comment ? En séparant le stockage du traitement, c’est à dire en mobilisant les ressources des serveurs à la volée pour répondre à des requêtes particulières. Les données ne sont ainsi transférées qu’une seule fois, et la puissance des serveurs est totalement modulable. Ce modèle du paiement à l’usage, facturé à la seconde près, colle mieux aux besoins des entreprises de plus en plus exigeantes sur la scalabilité et la maîtrise des coûts offertes par le cloud.

>> Découvrir l’article “Le cloud est plus sécurisé que le on-premise “ <<

“No time to data”, une notion aussi importante pour Snowflake que pour le data-assistant askR.ai.

Le choix architectural de Snowflake améliore les performances de manière significative en réduisant le temps nécessaire aux requêtes. Rappelons que d’après Gartner, seulement 35% des collaborateurs utilisent la BI traditionnelle à cause de set-ups encombrants et d’une expérience utilisateur parfois déplorable.

askR.ai et Snowflake ont en commun de proposer une intégration extrêmement simple aux infrastructures existantes. Le but est de minimiser le set up et maximiser l’effet wahou avec la rapidité des requêtes effectuées. Snowflake se situe en amont de la chaîne de valeur data, plutôt du côté des data scientists capables d’appréhender toute sa puissance. askR.ai s’inscrit en aval, directement en contact avec les collaborateurs moins au fait des subtilités de l’architecture data. 

Pour Matthieu Chabeaud, CEO d’askR.ai, la connexion avec Snowflake était évidente. “Il s’agit d’un acteur assez révolutionnaire dans le milieu du cloud pour que les entreprises qui s’y intéressent envisagent, dans une vision stratégique globale, d’intégrer un data-assistant dans le quotidien des utilisateurs métiers. Nous avons donc travaillé tres rapidement à avoir un connecteur.” Snowflake est également multicloud, un choix qu’askR.ai partage puisque ce data-assistant est compatible avec Microsoft Azure , Google Big Query ou AWS.

Bref, dans une réflexion globale sur les solutions data innovantes, ces deux solutions apparaissent donc aussi incontournables que complémentaires.