Guide d'achat dataviz : Il est temps d'oublier Excel

Lors de notre IT Tour 2017, notre rédaction a pu constater ce regain d’intérêt des solutions de datavisualisation dans les entreprises. En effet, un débat sur cette thématique a permis de constater les nombreux projets déjà opérationnels ou en cours comme celui des aéroports de Lyon où Vincent Voinot, son DSI, avait exposé les grandes lignes de son projet sous DigDash Enterprise, relié à Business Object, et apportant des indicateurs temps réel. Un centre de commandement regroupant sur un mur d'écran des données temps réel était même dans les cartons. Autre exemple, celui de la société N.Schlumberger qui conçoit des machines de production pour l’industrie du textile, la société a remplacé son ancienne application décisionnelle par la solution datavisualisation de Qlik, plus légère et plus simple à prendre en main par les métiers. Après un POC de trois jours, Qlik a été choisie et adaptée pour répondre aux besoins de 200 utilisateurs. Pour Antoine Buat, CEO de DigDash, ce regain d’intérêt s’explique essentiellement par la quantité de données existantes à traiter : « Il y a quelques années, nous parlions de big data, de datalake, toutes ces données stockées, il faut pouvoir les exploiter et les visualiser en toute simplicité. »

De son côté, Rémi Griveau, responsable business solutions chez SAS France, constate toujours qu’Excel est encore massivement utilisé pour créer des tableaux de bord, ces offres de dataviz représentent donc une réelle alternative. Un exemple, celui du conseil régional du Centre-Val de Loire : « Nous avions pas mal d'Excel en interne, le problème c'est que ce n'était pas adapté pour du reporting car les métiers avaient du mal à identifier et faire remonter les indicateurs pertinents », reconnaît Frédéric Daudin, le DSI. Désormais, le conseil régional du Centre-Val de Loire exploite Qlik. Un avis que partage Rémi Griveau qui évoque l’importance d’offres capables de répondre aux besoins des métiers avec plus de simplicité. Le porte-parole de SAS admet notamment que l’apparition des nouveaux outils a permis de répondre au manque de souplesse des traditionnels outils de BI. « Les acteurs traditionnels de la BI capitalisent toujours sur leur parc existant, il y a peu d’innovations et ces outils sont difficiles à piloter », enchérit Antoine Buat. Il faut dire que les rachats successifs des différentes plateformes existantes (Business Objects par SAP, Cognos par IBM ou Hyperion par Oracle) ont stoppé net leur innovation dans un premier temps. Dans ce temps, de nombreux autres acteurs (Qlik, Tableau, Microsoft, DigDash, Toucan Toco, etc.) ont su en profiter pour proposer des solutions très visuelles et simples à utiliser. « Dans notre étude BI Survey 2018, l’analyse visuelle et le self-service sont les deux fonctionnalités prioritairement recherchées en 2018 avec respectivement 60 % et 58 % des répondants. Par analyse visuelle, il faut que le graphique parle de lui-même, les yeux, c’est-à-dire les formes et les couleurs, plus que la compréhension et l’analyse des chiffres. Et pour le self-service, cela signifie que la conception du tableau de bord et sa maintenance évolutive doivent être confiées aux utilisateurs métiers et non plus aux informaticiens », constate Emmanuel Lartigue, analyste consultant chez teknowlogy Group (ex CXP).

Et les acteurs français ? Plutôt bien présents

Si on se réfère uniquement au Magic Quadrant du Gartner, la domination du marché de la dataviz est américaine : les leaders Tableau, Microsoft et Qlik, sans oublier le challenger MicroStrategy. Toutefois, selon Emmanuel Lartigue, analyste consultant chez teknowlogy Group (ex CXP), face aux poids lourds américains, les acteurs français, qui ne disposent pas des mêmes moyens fonctionnels et financiers, peuvent malgré tout rivaliser sur certaines attentes des utilisateurs, notamment dans la BI embarquée (Embedded), la BI Analytics ou encore l’accessibilité en mode SaaS. « Pour la BI embarquée, l’idée est de placer dans une application métier (un CRM, un portail web client ou fournisseur, une solution ITSM de gestion des moyens informatiques) une datavisualisation pertinente et contextuelle soit complètement incrustée dans l’application, soit dans une fenêtre à côté sur le même écran. Pour cela, des solutions françaises comme DigDash, Report One, Biboard sont particulièrement pertinentes », indique Emmanuel Lartigue. Pour le cabinet d’études, la BI Analytics est la deuxième catégorie qui prend de l’ampleur en France. « Cette tendance concerne des produits avec des fonctionnalités poussées en mathématiques et en analyse des données, éventuellement à usage des data scientists. Sur ce créneau-là, certains acteurs français comme Coheris, Dataiku, ISoft et Serenytics sont très bien positionnés ». Enfin, la dernière tendance concerne la cloudification des offres et, là aussi, teknowlogy Group met en lumière quelques acteurs français précurseurs : « En effet, les applications, en mode SaaS et la mobilité qui va avec, pensées à la manière des apps pour smartphones, sont recherchées. Sur le marché français, des acteurs comme Toucan Toco, Captain Dash ou encore Bime (désormais filiale de Zendesk) sont bien placés », conclut Emmanuel Lartigue.

La préparation des données, un prérequis obligatoire à tout projet dataviz

Romain Bottan, CISO de BoostAerospace et membre du Cesin, alerte sur la nécessité de bien classifier les données (sensibles, non sensibles, personnelles) avant toute injection pour traitement dans des systèmes analytiques et/ou de reporting. « La donnée c’est comme une pierre brute, il faut la tailler pour lui donner une forme. Les données arrivent dans un format précis, prenons l’exemple des coordonnées GPS, l’application doit comprendre ces données pour associer celles-ci à une ville, il en est de même pour les séries temporelles », souligne Rémy Grivaux, responsable business solutions chez SAS France.

Selon Emmanuel Lartigue, analyste consultant chez teknowlogy Group, la préparation des données est une fonctionnalité très recherchée dans les outils de dataviz par les utilisateurs métiers. « La préparation des données s’effectue souvent par des ETL ou via des applications dédiées que proposent entre autres de nombreux pure-players. En 2018, nous avons constaté une forte demande de la part des utilisateurs métiers sur des outils de data préparation qui soient directement intégrés dans l’offre dataviz pour plus d’efficacité et surtout de simplicité. En soi, nous retombons dans du datamanagement où les utilisateurs doivent être capables de manipuler eux-mêmes de plus en plus de données, de les nettoyer, les redresser, les épurer avant de les traduire sous forme de graphiques et pouvoir les présenter. Il faut aussi laisser la data preparation dans les mains des métiers ». Bien sûr, de nombreux éditeurs n’ont pas la prétention de devenir des spécialistes de l’ETL comme savent le faire les spécialistes du secteur, ils proposent généralement des systèmes d’ETL légers.

Sur le marché, il existe une multitude de solutions commerciales et/ou en open source, capables de produire non seulement des tableaux de bord, mais aussi d’intégrer des fonctions avancées comme l’exécution d’analyses de données complexes depuis des hubs ou des bases de données. Voici une liste de 10 solutions américaines, françaises et même australienne disponibles dans le cloud en mode On Premise avec chacune leurs avantages concurrentiels.

Fondé en 2008, l’éditeur français Biboard profite depuis un an et demi de la puissance du groupe Econocom. Sa solution de data visualisation en temps réel s’adresse à l’ensemble du marché dont l’habitat social, les collectivités ou encore la santé pour lesquels Biboard dispose de belles références comme les régions Rhône-Alpes et Occitanie qui exploitent déjà l’outil. En tant qu’acteurs français, Romain Anselme, strategic partner manager et François Prono, chef de produit avant-ventes chez Biboard tiennent à rappeler l’importance de proposer à leurs clients une maintenance et un support en France par rapport aux éditeurs américains. Parmi les points forts de l’application, citons déjà son interface très intuitive via un portail web personnalisable. « Les utilisateurs ont une certaine expérience avec les interfaces, ils souhaitent, en effet, avoir les mêmes usages de leurs applications grand public qu’ils utilisent au quotidien dans le monde professionnel. Nous leur apportons donc de l’intuitivité, de la simplicité, de la rapidité dans la création des tableaux, du temps réel et de la personnalisation », précise François Prono. A ce titre, l’outil propose une batterie de composants intégrés (cartographie, tableaux, etc.). L’outil n’a pas de limites dans la création mais aussi dans la collecte des données à de multiples sources. Proposé sous la forme d’une suite décisionnelle, Biboard intègre la data preparation, l’utilisateur peut transcoder et restituer des informations sans l’aide des équipes IT. « Si pour l’heure, la data preparation est abordée au travers de projets, nous envisageons de l’offrir à l’ensemble de nos utilisateurs », précise Romain Anselme. L’évolution de l’outil est permanente chez Biboard grâce à une équipe de développeurs qui représente 50 % des effectifs et de la puissance d’Econocom, par exemple dans l’IA. Des travaux sont d’ailleurs en cours autour de l’IA pour éventuellement enrichir l’outil sur la recherche de corrélation et des signaux faibles.

« Avec notre solution de datavisualisation DigDash Enterprise, nous ciblons trois types d’utilisateurs. Les premiers, les dirigeants qui réclament un condensé d’informations leur permettant de mieux prendre des décisions, les seconds, les métiers qui se servent des tableaux de bord pour visualiser les données et d’en explorer le potentiel pour leur business, enfin, les troisièmes, les utilisateurs qui souhaitent mieux communiquer auprès de leurs clients ou leurs partenaires, financiers par exemple, grâce aux tableaux de bord de présentation », résume Antoine Buat, CEO de DigDash. L’éditeur français, créé en 2006, a réellement lancé son application en 2010 et est présent surtout en France et compte quelques clients en Europe et au Maghreb, des implantations à l’international sont en cours de réflexion. Avec 450 clients au total et une croissance de 50 %, l’éditeur vise surtout les grandes PME, les ETI et les grands comptes. En fonction de la typologie des utilisateurs, les équipes de développement de DigDash Enterprise ont su adapter l’interface, très simple et intuitive, pour les métiers par exemple qui n’ont pas de compétences IT dédiées. Pour les analystes et les décisionnels en revanche, l’interface, plus avancée, offre plus de possibilités comme la mise en place de processus de transformation des données… « L’emploi de nos outils reste simple, en les développant, nous avons pensé à l’usage qu’en font les utilisateurs », rappelle Antoine Buat. A l’instar de nombreuses solutions du marché, un jeu d’API vient puiser des données depuis différentes sources structurées et non structurées comme les outils de BI, des services web, des bases de données SQL… Derrière, DigDash Enterprise intègre un moteur d’analyse capable de traiter des milliards de lignes.

« Avec Power BI, notre objectif est bien de remplacer l’usage d’Excel dans les entreprises », admet Etienne Lacour, directeur avant-vente grands comptes, solutions chez Microsoft. C’est en 2014 que l’histoire de Power BI a débuté en pariant sur la convergence de deux trajectoires : des services ETL plutôt exploités par des informaticiens et l’usage d’Excel pour faire du reporting. « Nous sommes effectivement passés d’un mode de reporting vers du dashboard en temps réel, et ce, à plus grande échelle aujourd’hui et de façon plus économique et ergonomique », souligne Etienne Lacour. A l’instar de nombreuses solutions concurrentes, Power BI est capable d’extraire des données de multiples sources (de Hadoop à Salesforce) via un jeu de connecteurs, d’offrir une ergonomie aussi simple qu’Excel ainsi qu’une intégration totale à Office 365, de créer des rapports très visuels et d’assurer la préparation des données de plusieurs sources en quelques clics. « Evidemment, on ne remplace pas dans l’étape de data preparation certaines solutions performantes dédiées capables de traiter de très gros volumes de données. Cela dit, Power BI est capable d’exécuter des scripts en Python ou en R pour le nettoyage, l'analyse et la visualisation des données », tient à préciser Etienne Lacour. Power BI se distingue aussi par ses évolutions autour de l’IA et ses usages rendus possible grâce à Azure (moteurs IA intégrés dans le Cloud Azure). « Notre objectif avec l’IA est de trouver des corrélations à partir d’un certain nombre de données et d’en réaliser une interprétation visuelle la plus représentative », explique Etienne Lacour.

Qlik (View et Sense) est positionné comme l’un des trois leaders de la dataviz par Gartner avec Tableau et MS PowerBI. L’éditeur doit aussi sa position actuelle grâce à ses innovations notamment autour de l’Augmented Analytics pour faire face aux leaders Tableau et PowerBI. En effet, l’offre de Qlik Sense s’appuie sur un moteur cognitif d'indexation qui dresse la cartographie de toutes les relations existantes au sein des données de l’entreprise, Qlik trouve et signale ainsi automatiquement toutes les informations insoupçonnées à explorer par les utilisateurs. Cela permet, en quelque sorte, d'orienter les individus dans de nouvelles directions et de développer leur confiance au fur et à mesure qu'ils font leurs propres découvertes. Contrairement aux outils basés sur les requêtes, il n'y a pas de données agrégées ou de requêtes, cela signifie que l’utilisateur peut poser de nouvelles questions et créer des analyses sans devoir proposer de nouvelles demandes ou attendre la présence d'experts.

« Avec Visual Analytics, SAS met l’analytique à la portée de tous les utilisateurs permettant d’enrichir leur connaissance métier », indique Rémi Griveau, responsable business solutions chez SAS France. SAS Visual Analytics (VA) est une solution qui se déploie sur un serveur, l’utilisateur y accède depuis une interface web ; de nombreuses possibilités lui sont offertes en fonction de ces droits comme la consultation, la modification, l’ajout de nouvelles briques, la création d’un nouveau dashboard, etc. Dans cette interface web, les opérations se font via de simples drag and drop, il est même possible par exemple d’intégrer aisément un onglet dans MS Office pour récupérer le contenu de VA dans Powerpoint et ainsi créer un data storystelling. Depuis quatre ans, la volonté de SAS avec VA est d’ailleurs d’intégrer de nombreuses fonctions comme des outils de modélisation, VA s’interface, à ce titre, avec les langages R et Python pour l’analyse des données. Bien sûr, VA va chercher les données, via des connecteurs, depuis la majorité des bases de données mais aussi au travers des RSE ou encore de Google Analytics. Parmi les avantages de VA avancés par Rémi Griveau, citons la capacité de l’application à bien préparer les données en amont, à effectuer des montées en charge importantes face à la volumétrie et à travailler dans des environnements distribués. De même, VA s’oriente de plus en plus vers la data science en d’enrichissant d’intelligence artificielle. Enfin, quant au cloud, SAS y travaille, l’application peut être conteneurisée mais n’est pas disponible au travers d’une place de marché comme Power BI pour Azure ou Tableau via AWS.

Connaissez-vous VizQL ? C’est le langage de l’éditeur Tableau qui permet, via de simples glisser-déposer, de générer des requêtes et de les retranscrire sous la forme de graphiques. « Ce langage a finalement permis à un utilisateur, qui n’a pas de compétences IT, de manipuler des objets », relève Edouard Beaucourt, directeur Europe du Sud chez Tableau. Bref, Tableau se veut être le pont entre l’utilisateur non informaticien et les données. Pour Edouard Beaucourt, deux points différencient Tableau, le premier est que la solution est agnostique des sources et des plateformes cloud (Azure, AWS, etc.). A ce titre, Tableau est aussi proposé en full web, en On Premise ou dans le cloud via Azure ou AWS par exemple. Quant au deuxième point, c’est la manière dont Tableau aborde les données : soit en direct en s’appuyant sur des infrastructures déjà en place chez les clients depuis une base Oracle par exemple, soit en indirect vers une application métier, peu performante, qui n’a pas été conçue à l’origine à des fins analytiques. Au fil du temps, Tableau s’est enrichi de nouvelles fonctionnalités (préparation de la donnée, authentification automatique, connectivité, etc.). Edouard Beaucourt rappelle d’ailleurs l’importance de la préparation de la donnée pour laquelle l’utilisateur doit être autonome même si la donnée est brute. Cette étape de la préparation de la donnée a été rajoutée dans l’offre il y a un an mais est très orientée sur l’utilisateur. Fort de ce constat, Tableau devrait intégrer un serveur dédié à la préparation des données et les rendre ainsi disponibles à l’échelle. Enfin, Tableau a créé une véritable communauté autour de son offre qui regroupe des millions de personnes (des communautés internes aux entreprises, des communautés en région, etc.).

« De mon point de vue, la dataviz est désormais perçue comme une commodité, il faut donc aller plus loin et c’est ce que nous faisons avec notre offre Spotfire en apportant aux métiers cette expérience Data Driven qui permet d’explorer et d’exploiter à bon escient les données. Grâce à notre technologie, les métiers s’immergent, en toute simplicité, dans un lac de données pour bénéficier d’une meilleure compréhension de celles-ci », résume Pierre-Jacques Evrard, senior Pre-Sales Analytics, Data Science & SCM chez Tibco. Tibco Spotfire se différencie en effet sur plusieurs points : déjà sur l’aspect collaboratif où les métiers peuvent démarrer des conversations et bâtir de véritables présentations dynamiques et interactives (visual storystelling). Ensuite, sur l’intégration de l’intelligence artificielle, du machine learning et du langage naturel où Spotfire fait aussi figure de précurseur. Par exemple, avec Spotfire X, lancé en novembre dernier, les utilisateurs bénéficient d’une interaction intelligente avec le logiciel, ce dernier leur fournissant des recommandations d’analyse, leur conseillant des relations de données et leur révélant de nouvelles suggestions à partir de résultats (brassage de données, marquage de correspondances ou lancement d’outils analytiques). Cette version propose également une prise en charge native des flux de données en temps réel, quelle qu’en soit la source. Spotfire se distingue aussi sur son approche data wrangling dont l’objectif est bien d’effectuer un nettoyage et un raffinage des données. Véritable complément de l’ETL, cette fonction, intégrée à l’application, répond en quelque sorte à la pénurie des data ingénieurs dans les entreprises. Enfin, Spotfire X apporte une vision en temps réel de ce qui se passe sur des données issues de l’IoT en intégrant une technologie de streaming analytique et en mettant en comparaison ces données à celles intégrées dans un datalake

La solution de datavisualisation Toucan Toco a été créé sous une promesse de data storytelling pour tous les utilisateurs, l’objectif étant de les aider à valoriser leurs données en toute simplicité comme l’indique Charles Miglietti, CEO et co-fondateur de Toucan Toco. L’application se distingue donc par son interface web résolument tournée vers l’expérience de l’utilisateur (prise en charge du design UX en natif) et axée sur la mobilité (accessibilité depuis une tablette ou un smartphone). De même, la collaboration joue un rôle central dans la plateforme (chat, alertes, mode présentateur pour animer les data driven meetings) tout comme la flexibilité (base MongoDB embarquée, collecte et manipulation de multiples sources de données). En termes de préparation des données, comme bon nombre d’acteurs, Toucan Toco apporte des solutions permettant de travailler la donnée à la volée ou en mode batch, sans prétendre à remplacer la puissance d’un outil ETL. Côté utilisateur, nous l’avons vu, Toucan Toco met en avant la simplicité, côté administrateur, l’éditeur vend de la sérénité sur la mise en production et sur la maintenance. « Nous proposons nativement un environnement de production et un pour les recettes », traduit Charles Miglietti. Enfin, si Toucan Toco cible aujourd’hui les ETI et les grands comptes, l’éditeur prévoit de se positionner sur le segment des PME avec des offres packagées commercialisées via un réseau d’intégrateurs.

L’offre de datavisualisation de l’éditeur australien Yellowfin, disponible dans le cloud ou sur site, se distingue surtout par sa simplicité d’utilisation (interface très intuitive et très graphique) mais aussi par son approche de plateforme unique et intégrée dans laquelle se trouve un ensemble d’outils qui répond à de nombreux usages. Parmi ces outils, citons par exemple DataPrep pour la préparation de données, celui-ci permet à l’utilisateur d’optimiser ses analyses en allant se connecter et d’extraire des données provenant de multiples sources commerciales (web apps, tableurs, bases de données, etc.). Pour accompagner les utilisateurs, Yellowfin propose aussi l’outil Signals qui automatise, via du machine learning, la recherche et la remontée d’informations et qui vous envoie des signaux personnalisés vous indiquant les changements importants. Yellowfin propose également des outils d’analyses et des tableaux de bord préformatés pour éviter de faire appel à des data scientists, de même, la plateforme facilite le partage des idées avec data discovery. Enfin, l’assistant intelligent, Assisted Insights, livre tout ce dont les utilisateurs ont besoin pour comprendre ce qui se cache derrière les tendances et les changements des données.

« Nous avions besoin de statistiques concernant les revenus, les prix de revient, les stocks, etc., bref de tableaux de bord pour piloter les différentes activités de notre groupe », indique Pierre Gruffaz, DSI du groupe Fournier. Précisons que le groupe Fournier, situé en Haute-Savoie, est spécialisé dans la fabrication de meubles sur mesure pour les cuisines et les salles de bain, il regroupe trois enseignes Mobalpa, SoCoo’c et sa marque premium Perene et emploie près de 1800 personnes (dont une quarantaine à l’IT). Auparavant, le groupe Fournier utilisait l’application de BI Cognos mais celle-ci n’était pas forcément bien adaptée pour produire les tableaux de bord que réclamaient les métiers. « C’est surtout l’équipe IT qui générait ces tableaux de bord, il fallait clairement donner plus d’autonomie aux métiers », reconnaissent Pierre Gruffaz et Delphine Baume, responsable IT du pôle commercial et administratif. A partir de ce constat, il a été décidé de s’orienter vers une solution dédiée simple à utiliser, le groupe s’est donc tourné vers l’éditeur français DigDash après avoir testé plusieurs solutions concurrentes. « DigDash nous a séduit par son offre ergonomique, sa richesse fonctionnelle mais c’est également un éditeur français avec lequel nos équipes ont un excellent contact. Les équipes de DigDash sont présentes pour répondre à nos questions, cet accès et cette proximité sont deux critères essentiels pour nous », relève Pierre Gruffaz.

Une démocratisation des usages à tous les niveaux 

En outre, la DSI, qui a piloté ce projet, a déployé DigDash à tous les niveaux. « Nous l’exploitons pour tous les besoins métiers, de la direction général au service commercial pour mesurer les ventes en passant par le marketing produit (choix des meubles par exemple comme la couleur, etc.). Récemment, nous l’avons mis en œuvre pour la fabrication (qualité), sans oublier les ressources humaines. Même nos enseignes l’utilisent, notamment pour mesurer le retour des consommateurs dans les magasins », résume Delphine Baume. Bien sûr, l’équipe IT accorde des droits d’accès aux utilisateurs en fonction de leur métier. « Les animateurs commerciaux voient ainsi leurs chiffres de ventes mais pas ceux de leur responsable de région, les utilisateurs n’ont pas accès aux mêmes données », admet Delphine Baume. Pour Pierre Gruffaz, l’adoption de DigDash au sein du groupe a clairement démocratisée l’usage des tableaux de bord ; auparavant, les métiers n’osaient pas les réclamer, aujourd’hui, ils deviennent de plus en plus autonomes et ne font plus appel à l’IT, et disposent enfin d’analyses plus fines. Bien entendu, l’IT, de son côté, met toujours à disposition des métiers les données et forme les utilisateurs, une seule journée suffit presque à les rendre autonomes sur l’application.

« Notre métier est de mettre en relation les clients et les chauffeurs via notre plateforme. Nous devons donc tenir compte des intérêts de chacun en termes de prix et de temps, et c’est parfois très compliqué. Tout cela se traduit par une quantité de données importante (position GPS, n° de téléphone, etc.) qu’il faut traiter et exploiter pour prendre les meilleures décisions », résume Amandine Plas, responsable de l’acquisition, du CRM et de la User Experience (UX) chez Chauffeur Privé (2 millions de clients pour 18 000 chauffeurs), propriété de l’allemand Daimler. Pour ce faire, Chauffeur Privé a déployé en 2016 Tableau, l’application de dataviz qui lui apporte cette agilité que n’avait pas l’entreprise auparavant. « Avant, tout se passait dans les bases de données et il nous fallait des experts SQL pour faire des requêtes. De même, les métiers utilisaient une batterie d’outils, d’Excel à Google docs en passant par Adjust ou encore Amplitude, il devenait urgent d’apporter une certaine homogénéité d’où notre choix vers la solution Tableau », indique Amandine Plas. Après avoir testé plusieurs solutions, les équipes de Chauffeur Privé ont estimé que Tableau représentait la solution la plus aboutie et la plus complète.

Des bénéfices tangibles

En déployant Tableau à tous les niveaux (finance, marketing, service client, etc.), les collaborateurs ont tous accès aux mêmes informations en temps réel afin de prendre ensuite les bonnes décisions. « Par exemple, s’il y a une grève, il faut prévenir nos clients sur le temps d’attente, le plus rapidement possible », prévient Amandine Plas. Plus généralement, avec Tableau, les équipes métiers ont gagné un temps précieux car elles ne sont plus dépendantes des équipes techniques (notamment pour les requêtes sur les bases de données) et disposent désormais d’indicateurs précieux heure par heure du nombre de clients et de chauffeurs connectés et sont ainsi capables d’adresser les bons messages aux destinataires. De même, l’entreprise apprécie l’intuitivité et la personnalisation de l’interface comme le choix des graphiques pour la visualisation des tableaux de bord ou l’ajout de filtres, sans oublier l’accessibilité (possibilité de restreindre les droits des utilisateurs pour limiter la diffusion des informations). Etant donné la jeunesse de l’entreprise (créée en 2011), il n’y a pas eu un travail très contraignant sur la préparation des données. Enfin, Chauffeur Privé envisage de déployer Tableau à l’international, c’est déjà le cas au Portugal à Lisbonne, et bientôt dans d’autres pays européens dans lesquels l’entreprise envisage de s’implanter. L’objectif est d’avoir une plateforme unique afin de partager et de comparer les indicateurs et les chiffres en temps réel.