L'expérience utilisateur à la vitesse de la pensée : Nokia


It's letting the analyst do more analysis himself or herself, without IT coming between the analyst and the data.

L'auteur Robin Bloor est analyste principal chez Bloor Group, une société d'analyse en conseil, recherche et technologie ciblant la recherche libre et l'utilisation des médias modernes pour regrouper des informations et les redistribuer aux utilisateurs. Pour plus d'informations, consultez les sites www.TheBloorGroup.com et www.TheVirtualCircle.com.

Cet entretien de Bloor Group s’inscrit dans le cadre d'un projet de recherche.

Résumé

Avant Tableau, Nokia confiait ses rapports et ses analyses de données à des intermédiaires informatiques. Désormais, ce sont les utilisateurs qui tiennent les rênes. « L'analyste réalise à présent l'analyse lui-même dans une plus grande mesure, sans que le service informatique n'intervienne entre lui et les données. »

Ravi Bandaru, responsable produit pour la visualisation et l’analyse des données chez Nokia, utilise Tableau depuis juillet 2010. Il affirme qu’au sein de cette société, 350 à 400 personnes utilisent Tableau (sous forme bureautique ou interactive). Une véritable communauté s'est ainsi formée.

"Avant, les utilisateurs étaient effrayés à l'idée d'utiliser les outils de solution décisionnelle existants. Ils se reposaient alors sur des intermédiaires, comme le personnel informatique, pour s'occuper de leurs données", déclare-t-il.

L'analyse interne de la mémoire accélère l'analyse et rend l'exploration possible

Selon lui, les capacités de mémoire interne de Tableau offrent deux avantages : une interface personnalisable et une augmentation de la vitesse des performances des requêtes.

"L'analyste réalise à présent l'analyse lui-même dans une plus grande mesure, sans que le service informatique n'intervienne entre lui et les données", déclare-t-il. "Ces capacités de mémoire interne me permettent d'explorer des ensembles de données plus complexes et plus vastes, qui m'étaient auparavant inaccessibles."

Nokia utilise Tableau dans le cadre d'analyses marketing et l’a installé sur sa propre base de données. Bandaru déclare que les requêtes en direct normalement exécutées dans leur base de données ne donnent pas les temps de réponse escomptés, à la différence de celles exécutées dans le moteur de données Tableau, qui apportent une réponse instantanée à partir de laquelle il peut travailler. Il ajoute que Tableau est utile dans le cadre des analyses ad hoc et que la plupart des analystes actualisent leurs données de façon hebdomadaire.

Bandaru poursuit en disant qu'il lui arrive de recommander Tableau à certains types d’utilisateurs. Parfois, ce sont les utilisateurs eux-mêmes qui viennent à lui pour pouvoir l'utiliser. Toutefois, l'utilisateur final standard auquel il est confronté n'est pas intéressé par les analyses, les statistiques ou le langage SQL.

Utile pour tous les utilisateurs

Bandaru déclare : "Si l'utilisateur final est passionné de données ou d'analyses, il adorera utiliser Tableau car ce logiciel lui permet d'accéder désormais à de nombreuses sources de données." Un utilisateur moins expérimenté peut l'utiliser simplement comme outil de solution décisionnelle. Il revient ensuite à la direction de proposer des formations et d’expliquer que "cet outil permet de générer des travaux complexes, impossibles à réaliser avec d'autres outils."

Nokia utilise actuellement Tableau Version 6/6.1. Bandaru explique qu'il attend des
améliorations dans la version 7.0, telles que le partage d'extraits dans les classeurs, permettant ainsi à un extrait de faire office de source de données, ou encore le partage d'extraits entre plusieurs utilisateurs du monde entier.

Il déclare que ce type de collaboration rationalisée serait particulièrement utile pour un nouvel employé non familiarisé avec le fonctionnement de l'entreprise. De nos jours, affirme-t-il, nous devons encore accéder à la source de données d'origine. Mais il serait bénéfique à l'avenir que ce même employé soit capable d'extraire et d'utiliser les données créées par n'importe quel service, et ce n'importe où.

Bandaru essaie de faire en sorte que le produit soit adopté dans une plus grande mesure en proposant des outils de collaboration internes, tels que des wikis, des sessions des formations, des documents et des meilleures pratiques.

La différence qui fait la différence

Comme l’illustre cette expérience utilisateur de Tableau version 6, Tableau passe du statut d'outil décisionnel dans le sens traditionnel du terme à un statut de plate-forme décisionnelle capable de prendre en charge une grande partie des besoins de solution décisionnelle d'une entreprise. D'un point de vue technique, la différence se situe au niveau de l'architecture. La connexion directe tire profit de sources de données existantes très performantes. De plus, le moteur de données de mémoire interne génère d’innombrables possibilités. Grâce aux fonctions de mise en mémoire cache et de traitement, les ensembles de données ne doivent pas être nécessairement chargés en totalité dans la mémoire pour que l'analyse puisse débuter.

Mais il est probable que l'utilisateur ne le sache pas ou ne s'en soucie guère. Seules la vitesse et la portée sont importantes à leurs yeux. L'analyse peut s'effectuer à la vitesse de la pensée. Il est ainsi possible d'exploiter davantage de données sur un matériel plus restreint. On peut parler de véritable analyse ad hoc lorsque l'utilisateur n'est pas obligé de déterminer à l'avance les mesures à agréger ou à interroger. L'utilisateur peut explorer les données sous toutes ses formes, y entrer dans le détail ou les résumer en catégories. Quasiment tous les types de visualisation de données sont regroupés dans cette solution, et capables de traiter des ensembles de données volumineux à la vitesse de la pensée.

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