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Les solutions de stockage en mémoire représentent une avancée significative des technologies de Business Intelligence. Finies les lourdes phases d'agrégation et d'élaboration des cubes imposées par les solutions traditionnelles. La disponibilité des données dans des mémoires énormes et la puissance des processeurs donnent une autonomie nouvelle aux utilisateurs.
QlikView, un pari technologique fondé sur la loi de Moore
QlikTech fondée en Suède en 1993 a mis au point et breveté une technologie de ce type, à l'origine du produit QlikView. Mais celui-ci est resté longtemps confidentiel car le matériel n'était pas à la hauteur du logiciel : les mémoires et les processeurs de l'époque ne pouvaient pas répondre aux exigences de la technologie. En effet, celle-ci implique que les données sont en mémoire dans un fichier à plat : c'est une base de données associative. Au lieu des dimensions associées aux cubes OLAP, une telle base comporte des associations systématiques entre les données. Des pointeurs remplacent économiquement de multiples données redondantes occupant énormément de mémoire.
QlikTech a pris son essor dans les années 2000 dès que la capacité des mémoires a augmenté parallèlement à la baisse de leurs prix. C'était un pari du fondateur de la société, confiant dans les prévisions de la loi de Moore. Aujourd'hui, QlikView permet de traiter d'énormes volumes de données et de les mettre à disposition de milliers d'utilisateurs grâce à des serveurs reposant sur des processeurs multi-cœurs 64 bits.
Déploiement et utilisation
La technologie de QlikView permet un déploiement des solutions beaucoup plus rapide qu'avec les outils décisionnels traditionnels. Généralement, les services utilisateurs font appel au service informatique pour le développement de nouvelles requêtes portant sur de nouvelles données à analyser. Mais celui-ci, croulant sous les demandes, n'a pas le temps de les satisfaire dans des délais raisonnables. Par ailleurs, ce genre de développements au coup par coup coûte cher dans des systèmes décisionnels installés. QlikView se positionne comme un outil rapide et économique pour réaliser un tel développement. En effet, QlikView comprend un module d'ETL capable d'extraire des données de sources variées : ERP, CRP, Excel, XML. Il est capable de charger et d'associer des données provenant de plusieurs sources hétérogènes. Une solution conçue avec QlikTech peut cohabiter avec un datawarehouse existant. Si la nouvelle fonction persiste dans le temps, les données de QlikView peuvent s'exporter vers le datawarehouse.
QlikTech met aussi en avant son interface utilisateur. Ses outils permettent de fournir aux utilisateurs des jauges, tableaux de bord, graphiques, tableaux... À l'arrivée, les utilisateurs disposent d'outils puissants qui répondent bien à leurs attentes, sans qu'aucun développement supplémentaire ne soit nécessaire. Et ils disposent aussi d'informations qu'ils n'ont pas demandé explicitement : avantage direct des associations construites systématiquement entre les données de la base.
Partenaires, distributeurs, clients et concurrents
QlikTech a pris un tournant international en 2004 grâce à l'entrée d'investisseurs dans le capital. La filiale française a été créée en 2007. Son approche commerciale repose sur l'élaboration rapide (3 jours selon l'éditeur) d'un prototype avec des données de l'entreprise et la mise à disposition du produit à l'essai. L'éditeur dispose déjà d'un réseau conséquent de partenaires : des pionniers, des sociétés nationales (Business et Décision, Micropole Univers, Keyrus), des sociétés locales, des spécialistes, des OEM (Synertrade, Jeeves...). L'éditeur annonce 10 000 clients dans le monde, dont près de 300 en France.
La forte progression de QlikTech n'est pas le fait d'un éditeur isolé. Le contexte favorise une éclosion de solutions concurrentes conçues dans le même esprit, parmi lesquelles Tibco Spotfire, mais aussi des solutions Open Source...
René Beretz
