Gartner vient de publier les résultats de son analyse 2020 Magic Quadrant Business Intelligence & Analytics. L’analyste définit désormais une plateforme analytics & BI moderne par des fonctionnalités faciles à utiliser sur tout le process analytique - depuis la préparation des données jusqu’à l’exploration visuelle et la génération d’insights - en insistant sur l’aspect libre-service et surtout sur l’aspect augmenté.

Askr.ai vous propose un aperçu des orientations stratégiques relevées par le Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence & Analytics 2020, et quelques pistes de réflexion !

1 / Intégration cloud et visualisation fluide des données sont devenus des acquis. 

2 / L'intégration aux workflows existants et à l’environnement pré-existant est déterminant. (le cas Looker et le cas Salesforce)

3 / Tendance confirmée : les analytics augmentés pour booster les plateformes data.

1/ Intégration cloud et dataviz fluides sont devenus des acquis. 

Quelles sont les différences avec l’année dernière concernant les critères déterminants de classification des plateformes ?

• Une bonne capacité de dataviz est devenue la norme.

• Les entreprises attendent de l’aide dans la construction d’un reporting business adapté.

• Les analytics augmentés sont de vraies sources de différentiation et donc d’investissement pour les éditeurs, que ce soit pour du Machine Learning, ou pour de la préparation de données intelligente, ou encore de la génération d’insights et d’explications de ces insights. 

Des critères largement revus avec l’émergence des analytics augmentés

En comparant les critères 2019 et les critères 2020, la sécurité est mise en avant : avec l’émergence de solutions basées sur le cloud, les entreprises se montrent de plus en plus exigeantes sur la sécurité des données traitées. 

2 / L'intégration à l’environnement déjà existant devient incontournable

• Looker

Avec l’emergence de la BI moderne, les entreprises ont besoin de plateformes intégrées qui ne multiplient pas les outils et favorisent un reporting ultra-personnalisé. Looker, qui a atteint pour la 1ere fois la catégorie de challenger dans ce classement, a pour cela lancé un portail pour les développeurs et une intégration avec Slack. Si cette dernière intégration n’est pas la seule sur le marché (ce data-assistant est aussi disponible sur Slack ) elle marque nettement la progression du besoin d’assistance en langage naturel. De plus, son acquisition par Google augmente à la fois sa visibilité sur le marché, tout en posant question sur sa future intégration à la suite de produits google.

• Salesforce avec Einstein Analytics

La grosse surprise de 2019 reste l'acquisition de Tableau par Salesforce . Son produit Einstein analytics possédait déjà un avantage significatif sur les autres plateformes en terme de déploiement intégré aux applications business. Pour pallier au fait que cet outil était souvent uniquement couplé à l’usage de Salesforce, l’acquisition de Tableau est un tour de force dont on attend encore les répercussions exactes sur le marché .

2018 Gartner Magic quadrant for Business Intelligence and Analytics. (IMAGE REMOVED )

2019 Gartner Magic quadrant for Business Intelligence and Analytics. (IMAGE REMOVED )

2020 Gartner Magic quadrant for Business Intelligence and Analytics. (IMAGE REMOVED )

3 / analytics augmentés : suggestion, modélisation, requêtes en langage naturel

Gartner évoque les analytics augmentés comme un critère d’évaluation de progression. Toutes les plateformes ayant maintenu une ligne claire de développement sur cet axe ont gagné des points dans le Gartner 2020 par rapport aux Gartner 2019 et 2018. On peut citer Oracle, qui passe pour cette raison dans la catégorie visionnaire pour la 1ere fois. On trouve, pêle-mêle, des fonctions de Smart discovery, de Smart reporting, de recherche NLP, de modélisations guidées par IA… Ou encore des suggestions automatiques, une fonctionnalité très appréciée des interrogés (SAS ou askR.ai)

Le concept d’analytics augmentés permet également à Tableau de rester dans le groupe des Leaders cet année, avec la sortie de Ask Data ( cf : Nous avons testé ASK DATA) et Explain data. L’utilisation du NLP chez plusieurs acteurs réduit l’avantage concurrentiel que cela offrait à Thoughspot, qui reste leader mais talonné. 

Si le NLP était la grande tendance annoncée pour cette année 2020, ce n’était finalement que le signe annonciateur d’une transformation beaucoup plus approfondie de la Business Intelligence vers les analytics augmentés.

Les augmented analytics sont une évolution positive de la BI. Le data-assistant askR.ai offre grâce au NLP une manière intuitive, simple et efficace d’accéder à ses données !