Pas facile de prendre des notes dans l’ambiance boîte de nuit / techno boom boom d’une plénière. Sympa, la démo de table de mixage en touch sur un écran transparent, mais mes vieilles oreilles en ont pris un coup…
Pour redevenir sérieux, la plénière était moins orienté développeurs qu’hier. Aujourd’hui, c’était la journée des commerciaux, et on a parlé de consumérisation de l’IT, à savoir le rapprochement de plus en plus proche des pratiques personnelles et professionnelles en termes non seulement de partage de matériel (le concept de BYOD, ou Bring Your Own Device), mais aussi en termes de partage de pratique (ergonomie visuelle, inclusion dans les réseaux sociaux, etc.)
Ce dernier point en particulier est illustré avec une démo intéressante du concept de XRM où la CRM est étendue au citoyen, au participant sur un réseau, à la personne qui pourrait influencer l’avenir d’un produit, etc. Le logiciel permet en particulier de moissonner des réseaux sociaux par des mots-clés pour savoir ce qui se dit sur un produit / une société, et de rebondir sur cette actualité pour une action ou une communication directement ciblée. Pas mal, donc, mais quand on en arrive au partage des centres d’intérêts personnels sur la plateforme professionnelle, je suis de plus en plus dubitatif…
Là où je suis beaucoup plus intéressé, par contre, c’est sur la démonstration de Benjamin Guinebertière et Pascal Bellaud autour de l’agrégation de données en mode BigData et la mise à disposition de données agrégées par des analystes, en particulier avec la spécification OData. Benjamin montre comment intégrer de la donnée dans un Hadoop sur Azure, puis comment le requêter ensuite depuis un SSAS “in house” avec Hive. Pascal montre le DataExplorer, qui permet de croiser des données hétérogènes. L’idée est qu’un simple analyste de données puisse réaliser ceci, sans besoin d’un développeur, et qu’il puisse redistribuer de la donnée sur la Market Place Data d’Azure, en lui ayant adjoint de l’intelligence / du métier.
Au passage, je suis content de voir que l’approche utilisée est celle d’une suite ordonnée de transformations simples (changer l’ordre des colonnes, les renommer, rajouter des calculs, etc.) sous forme d’un pipeline, sachant que je professe cette approche depuis pas mal d’année dans mon boulot 🙂
Deux questions, toutefois, se posent à mon avis. La première est la mise en relation : elle est effectivement simple quand les croisements sont explicites (la démo montrait des numéros de département), mais j’ai du mal à avoir comment on peut aider des analystes non développeurs dès qu’il faut attaquer du formatage fort de donnée pour la mise en relation. La seconde est liée aux licences : certaines données de data.gouv.fr, par exemple, force que l’utilisation de la donnée soit elle-même gratuite, donc il faut bien faire attention à ceci avant d’utiliser les outils.
La suite de la démo est très impressionnante, avec en particulier la diffusion d’un PivotView sur une tablette via PowerPoint, tout en gardant l’interactivité, et en particulier un graphe ou mouvement pour les évolutions d’indicateurs. Très visuel, très lisible.
Pour tout le reste, je vous renvoie aux webcasts…
