BUSINESS INTELLIGENCE L'Analytical Appliance : une alternative efficace pour les traitements analytiques lourds

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1 BUSINESS INTELLIGENCE L'Analytical Appliance : une alternative efficace pour les traitements analytiques lourds Emmanuel Lartigue Mars 2014 Copyright le CXP, Le CXP 13 rue le Sueur PARIS Tous droits réservés. Reproduction ou distribution sous quelque forme que ce soit est expressément interdite sauf autorisation écrite préalable du CXP. Nos informations sont livrées telles quelles et sans garanties. Bien que l information soit considérée comme fondée au jour de sa publication, le CXP ne garantit pas la justesse, la complétude et la pertinence de ses informations.

2 BUSINESS INTELLIGENCE L'ANALYTICAL APPLIANCE : UNE ALTERNATIVE EFFICACE POUR LES TRAITEMENTS ANALYTIQUES LOURDS Ce document s'adresse en particulier : aux directions informatiques, aux chefs de projets décisionnels. SOMMAIRE DÉFINITIONS... 3 LES POINTS A CONSIDÉRER EN AMONT D'UN PROJET APPLIANCE... 6 LE CHOIX D'UNE SOLUTION... 9 LE MARCHÉ ET LES ACTEURS CONCLUSION Le terme anglo-saxon appliance, sans équivalent en français, désigne un système complètement intégré, combinant matériel et logiciel pour répondre à une problématique spécifique. Conçues sur ce principe, les Analytical Appliances ont vocation à suppléer aux besoins de traitements analytiques lourds. Garantissant un emploi maximal des ressources, ces appliances spécialisées sont très efficaces pour traiter de gros volumes de données et/ou des données polystructurées (Big Data) dans un temps record. Elles renferment en leur cœur les meilleures pratiques et technologies dédiées à la manipulation de données. Les applications analytiques qu elles hébergent créent un environnement dynamique dans lequel les attentes changent rapidement et où de nouvelles techniques sont constamment introduites. Utilisées par les grands acteurs du Web pour l analyse des logs des sites commerciaux, ces appliances sont aussi présentes dans le secteur des télécoms pour l étude de la fidélisation client, dans la finance, pour la détection des fraudes ou encore dans le secteur des assurances pour établir très rapidement un scoring client. Cependant, ces systèmes industriels, relativement banalisés sont coûteux à l achat, ce qui aujourd'hui les cantonne aux grandes organisations. Leur rapprochement avec des modèles de type SaaS ou hébergé pourrait favoriser leur généralisation dans le futur. Ce document décrit les attendus et composants d une Analytical Appliance et présente les principaux acteurs de ce marché. Il fournit également quelques recommandations sur l'avant-projet et l'aide au choix. Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

3 DÉFINITIONS 1. LES APPLIANCES Une appliance est une boîte noire combinant matériel et logiciel afin de résoudre une problématique précise. Le concept est commun à de nombreux appareils programmables, notamment à destination du grand public. Parmi les Home Appliances, on trouve par exemple les consoles de jeux - PlayStation, Xbox One, Wii - ainsi que tous les appareils qui, un jour ou l autre, seront connectés à Internet : la Set-up TV (le boitier relié à votre modem ADSL et à votre téléviseur), la vidéo surveillance lorsqu elle est sophistiquée, et à terme, tous les appareils reprogrammables à distance, éligibles à l Internet des objets, comme la climatisation, le réfrigérateur, etc. Dans la sphère des systèmes d'information d'entreprise, les appliances trouvent leur place pour répondre à des applications spécifiques. Exemples : la détection d intrusions peut être gérée par une appliance pare-feu, des fonctions de backup pilotées par une appliance de sauvegarde, etc. Dans ce document, nous ne traiterons que des appliances dédiées à l analytique (Analytical Appliance en anglais, que nous pouvons traduire par : appliance analytique). 2. QU'EST-CE QU'UNE APPLIANCE ANALYTIQUE? Les Analytical Appliances ont vocation à construire une solution décisionnelle en fournissant du stockage, de la puissance de calcul et des algorithmes de manipulation de données, tout cela dans la livraison d'un seul appareil. Ce dernier contient en effet tous les éléments nécessaires pour stocker et gérer les données, créant ainsi un environnement de traitement et d'analyse haute performance. Non seulement l'appliance comprend le serveur, la mémoire, le stockage et le matériel de mise en réseau, éléments indispensables pour soutenir un système complet, mais elle contient aussi les logiciels préinstallés pour exécuter tous les traitements nécessaires sur les données : alimentation, agrégation, calcul des indicateurs et parfois même restitution de ces indicateurs. Ces appareils sont entièrement configurés et testés avant d'être expédiées chez le client. 3. UNE ALTERNATIVE AU BEST OF BREED Pendant de nombreuses années, les entreprises ont composé leur suite décisionnelle à partir d une approche Best of Breed, c est-à-dire en recherchant les logiciels et les matériels les plus performants dans leur domaine : un ETL avec de nombreux connecteurs, un entrepôt de données supportant facilement de grands volumes, un outil de restitution convivial, le tout fonctionnant sur un matériel fiable et doublé (redondance). Ces architectures sont désormais soumises de la part des utilisateurs à de nouvelles exigences auxquelles elles ne répondent que difficilement : l analyse de grand volume de données, le Big Data, ou encore le décisionnel à la demande, le Self-Service BI. Pour répondre à ces nouvelles demandes, plusieurs techniques ont été inventées ou revisitées : les bases de données NoSQL (Not Only SQL), le MPP (Massively Parallel Processing), le stockage en mémoire (In-Memory), ou encore les bases de données en colonnes (Column-oriented). Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

4 Ces différentes techniques constituent une rupture par rapport aux systèmes existants et souffrent du manque de compétences spécialisées dans les entreprises. Des fonctionnalités telles que le chargement massif des données ou encore la mise en mémoire et la compression d un très grand volume de données actives font appel à des techniques complexes, rares en entreprise. Il est alors logique de les proposer dans un premier temps sous forme d appliance afin d accélérer leur adoption et permettre aux entreprises d'en tirer profit rapidement. Les éditeurs ont donc proposé une solution industrielle à ces technologies, de manière à simplifier l architecture de la solution et faciliter leur adoption. Le tableau ci-dessous (figure 1) compare les caractéristiques d'une appliance analytique par rapport à une solution décisionnelle classique. Figure 1 - Comparatif des approches Best of Breed vs Analytical Appliance Source : CXP 2014 Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

5 Mois Semaines E X E C U T I V E 4. APPORTS DE L'APPROCHE APPLIANCE Outre la simplification de l architecture et le masquage de la complexité, l'appliance allège la charge d entretien au quotidien de la solution, car le fournisseur s engage sur l ensemble de la boîte et ses composants matériels et logiciels, constituant de plus un point de contact unique pour le support de la solution. De même, le prix de l'appareil est «tout compris». C'est un prix global qui ne distingue pas les prix associés aux composants hardware, de stockage et de base de données. Grâce à cette parfaite intégration des composants, l appliance offre deux avantages : une réduction du temps de déploiement : les solutions de type appliance sont plus rapides à mettre en œuvre. Déjà assemblées, elles permettent d économiser un temps précieux dans la phase amont des projets et lors de la qualification et de la pré-production, une réduction des risques : les appliances sont pré-assemblées chez le constructeur, en fonction des besoins et des attentes en termes de performance du client. Ce sont des plateformes déjà testées et optimisées pour un fonctionnement optimal. Le ratio performance/prix et bien meilleur et fait appel à beaucoup moins d interventions d experts que sur une solution construite en interne. Figure 2 - Un temps de mise en œuvre considérablement réduit Conception Construction Déploiement Utilisation Solution Best of Breed Plan projet Architecture Choix des options Achat des logiciels Installation des composants Chargement des données Proof Of Concept Réalisation, tests Intégration avec le SI Ordonnancement, gestion des anomalies Premières analyses Premières décisions Année Conception Construction Déploiement Utilisation Analytical Appliance Choix de l Appliance Achat de l Appliance Installation Appliance Chargement des données Mise en production Intégration avec le SI Premières analyses Premières décisions Mois Source : CXP 2014 Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

6 LES POINTS A CONSIDÉRER EN AMONT D'UN PROJET APPLIANCE 1. LES NOUVEAUX BESOINS DECISIONNELS Les systèmes décisionnels doivent aujourd'hui à la fois permettre d analyser le passé, travailler sur les données du présent et réaliser des traitements prédictifs. Si à cela s ajoutent des contraintes de temps réel ou un contexte de mobilité qui exige d'excellents temps de réponse pour pallier les lenteurs des réseaux sans fil, il devient nécessaire d'appréhender dès le début la dimension technique du projet. Un élément très important à prendre en compte est le ressenti des utilisateurs. Habitués à interroger le moteur de recherche de Google qui leur répond en moins d une demi-seconde, ils ne comprennent pas que les logiciels de leur entreprise n offrent pas ce niveau de performance. Ne se contentant plus du reporting statique, ils attendent des outils réactifs de type tableaux de bord dynamiques et outils de Visual Discovery qui réagissent au moindre clic. Les architectures traditionnelles puissantes et sécurisée sont arrivées au terme de leurs capacités et peinent à traiter ces nouveaux besoins. Les directions informatiques doivent alors compléter leur offre de service par des solutions de productivité personnelle qui souvent échappent aux règles de gouvernance des données de l entreprise. Une analyse précise de ces nouvelles exigences peut conduire à opter pour une approche de type appliance. 2. UN ROI DIFFICILE A MESURER Si les appliances offrent les moyens techniques - puissance, intégration et performance - pour répondre aux nouveaux besoins et pour analyser les Big Data, le coût d acquisition, variable selon les offres, de la plateforme reste important : il est difficile d obtenir une appliance analytique en dessous de (voir chapitre Marché et acteurs). En plus de l effort financier à fournir, le déploiement de ce type de plateforme se heurte à la réticence des directions informatiques à insérer dans leur système d Information une boite noire dont ils ne maîtrisent pas tous les composants. Le retour sur Investissement (ROI) pour ce type de plateforme doit être envisagé tout d abord comme une réduction du risque au regard de la complexité de la solution qui permet : de réaliser des analyses sur les Big Data sans affronter la complexité de la gestion des clusters Hadoop, de bénéficier de toutes les avancées techniques en matière de manipulations d information, de mettre en place rapidement une plateforme réputée stable et évolutive dans le temps, de réduire les coûts de mise en œuvre grâce à des solutions de déploiement rapide et sécurisée, de réduire les coûts d administration des plateformes qui sont auto-administrables et de faible maintenance, de pouvoir un jour rapatrier une Appliance de son DataCenter vers un autre DataCenter ou vers un acteur du Cloud. Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

7 Une autre approche du ROI consiste à calculer la valeur ajoutée que confère aux métiers la fourniture d une donnée actualisée et d indicateurs de pilotage pertinents : une prise de décisions plus rapide et plus avisée grâce à une visibilité en temps réel, une réactivité accrue grâce à des processus de gestion optimisés et intégrés, des automatismes qui permettent la mise en place de nouvelles chaînes de valeurs. 3. INTERET DES SYSTEMES PRECONFIGURES Le retour sur investissement est encore meilleur lorsque les applications analytiques sont livrées avec l appliance. Une application analytique est très ciblée. Elle comporte des pré-paramétrages pour l'acquisition des données et implémente des modèles par métier avec des restitutions préconfigurées. Elle est constituée d une combinaison de plusieurs indicateurs qui interagissent entre eux. Elle répond à une préoccupation métier très précise et si possible à forte valeur ajoutée. Par exemple pour le suivi d un évènement sur le Web les différents éléments en entrée pourraient être : le nombre d invitations adressées nominativement, le nombre de tweets échangés, le nombre de flyers envoyés, le nombre d encarts publicitaires achetés sur le Web, etc. Voici une liste (non-exhaustive) des applications analytiques disponibles aujourd hui sur le marché et qui vous permettront d avoir un retour sur investissement plus rapide avec l'appliance : des applications analytiques d aide à la prise de décisions cliniques, des applications analytiques destinées à la personnalisation des messages pour le marketing digital, des applications analytiques pour la planification, l'élaboration de budgets et de prévisions stratégiques, consolidées en temps réel, pour le domaine du privé comme du public, des applications analytiques pour le suivi de la chaine logistique : réduction des interruptions, des risques, des coûts d approvisionnement, des applications analytiques pour le suivi de l activité commerciale : optimisation des budgets de marketing à l'aide de campagnes et d'activités ciblées, promotion des bons produits et services auprès des bons clients, réalisation de ventes croisées de produits et services auprès des clients existants grâce à la connaissance des transactions effectuées dans les différents services et canaux, calcul du coût d acquisition d un nouveau client, etc. Historiquement, les appliances sont venues apporter une réponse aux besoins de traitement analytique des applications Big Data, avec retour sur investissement est aujourd hui confirmé dans des contextes métier tels que : la recommandation des produits en temps réel et en ligne à partir de l historique des achats, les notes des produits, les webs logs et les commentaires laissés sur les sites Webs, l analyse des médias sociaux pour par exemple la prévision des résultats d élections, le suivi des tendances et des opinions exprimées, la surveillance de l e-réputation des marques, etc. Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

8 4. LES FACTEURS D'ADOPTION La question peut être posée au regard de l évolution des matériels et des logiciels. Les nouvelles plateformes fonctionnent maintenant presque toutes en 64 bits, elles supportent de mieux en mieux la virtualisation, les prix de la RAM et des processeurs puissants diminuent et de plus en plus de solutions sur le marché savent exploiter la mémoire vivre des machines. Quelles sont alors les motivations en faveur du choix d'une appliance? Les appliances permettent d apaiser les craintes sur la sécurité, la confidentialité, l'isolement de la performance, et le «Lock-In» des données (le risque de blocage du système en cas d accès sur une même donnée en l absence d un système de gestion de bases de données). Les appliances ont aussi la capacité à charger et à appliquer elles-mêmes leurs mises à jour. Cependant, Microsoft Windows et de nombreux autres éditeurs proposent déjà de les appliquer automatiquement. Certains clients autorisent aussi l accès de certaines de leur machines à leur vendeur pour qu il puisse les manipuler directement. 5. LA CIBLE : LE TRAITEMENT INDUSTRIEL DES DONNEES Les appliances analytiques ciblent les organisations ayant à traiter de très gros volumes de données et/ou des données à structures multiples en un temps record. Un contexte favorable aux appliances est celui où l'entreprise a besoin, en complément de la solution métier en mode SaaS, d'une solution industrielle et performante analytique. Ainsi, les appliances analytiques sont très utilisées : par les grands acteurs du Web pour les recommandations des produits basées sur les habitudes de consommation des internautes et pour l analyse des logs des serveurs, dans le secteur des télécoms pour l étude de la fidélisation client (Churn), par les gros établissements financiers, notamment pour la détection des fraudes, dans les assurances pour établir très rapidement un scoring client les grands datacenters sont également des cibles idéales pour les appliances. Les clients suivants ont témoigné récemment de leur expérience projet : Vinci Energies, dont le projet, à base de SAP Hana, consistait à consolider les informations de plusieurs ERPs répartis sur cinq continents, et à proposer une solution de reporting avec Business Objects, Bouygues Telecom a présenté son retour d'expérience d un projet de suivi de la performance du parc de téléphonie fixe, construit autour de l appliance Microsoft Fast Track HP, Faurecia a présenté deux projets sur la plateforme SAP HANA, une première application pour contrôler chaque jour la profitabilité des grands projets, et une seconde application pour des calculs de réapprovisionnement et de re-planification pour plusieurs processus de fabrication «Juste à Temps». En France, les appliances analytiques restent l'apanage des grands comptes et n'adressent pas encore les structures de taille moyenne. Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

9 6. UN FREIN MAJEUR : L'ABSENCE DE PERSONNALISATION Outre le coût élevé des appliances, il existe d'autres freins à une adoption plus généralisée des appliances par le marché. Il faut en avoir conscience avant tout démarrage d'un projet. Les appliances, solutions industrielles et donc relativement banalisées, sont en effet encore trop souvent perçues comme peu compatibles avec la culture de certains secteurs d'activité : les banques et les services financiers ont développé leurs propres environnements techniques depuis des décennies, ce n'est pas dans leur culture de rechercher des solutions standard clés en main, mais cela peut évoluer, les services en charge de la sécurité du territoire recherchent des solutions non banalisées, qui leur permettent de prendre un avantage sur les potentielles attaques, les laboratoires de recherche, qui travaillent sur un marché ultra-concurrentiel, veulent prendre la concurrence de vitesse et sont réticents à l'idée de disposer de la même technologie que leur concurrent, même les sociétés Internet, qui ont toutes adopté Hadoop, NoSQL, NewSQL et l écosystème sousjacent, hésitent à adopter l'appliance : elles attendent avant tout de leur système d information qu il leur fournisse un avantage concurrentiel déterminant, enfin, il faut rappeler que les appliances sont construites pour favoriser le temps réel : or, aujourd'hui, seulement 15% des entreprises travaillent sur des systèmes temps réel (Source : enquête BARC 2013). Ce point pourrait évoluer dans les années à venir. LE CHOIX D'UNE SOLUTION 1. LES CRITERES DE SELECTION Choisir une Analytical Appliance pour réaliser des analyses complexes très rapidement peut conférer un véritable atout compétitif. C est cependant un choix structurant qui suppose une bonne analyse préalable des solutions proposées par le marché. Nous proposons trois axes de réflexion pour l aide au choix: l adéquation avec le métier, la cohérence avec le schéma directeur informatique et la maturité de la solution. L adéquation avec le métier Les Analytical Appliances ont été conçues pour répondre à des besoins précis avec pour ambition une industrialisation de la solution. Aussi, certaines appliances ont développé des spécialités. L'appliance Oracle Endecca, par exemple, est spécialisée dans le traitement des données poly-structurées comme les compte rendus de visites, les rapports d anomalies, les fiches de non-conformité, les s ou encore l analyse des SMS. D autres appliances ont des algorithmes plus orientés vers la performance financière de l entreprise comme SAP HANA ou encore IBM Financial Analytic Appliance. D autres ciblent l'analyse de l activité commerciale comme Teradata Aster Database. IBM propose, avec IBM InfoSphere Streams, une appliance sspécialisée dans la sécurité et la surveillance des lieux publics. Enfin, certaines solutions ciblent plus Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

10 particulièrement l analyse des logs des serveurs Web, des cookies clients, comme ParArccel, désormais Actian, qui analyse l activité des fermes Web de Yahoo. Selon le type de projet à mener et en fonction des orientations privilégiées par l éditeur, toutes les appliances ne sont pas égales devant le domaine à traiter. Il est donc souhaitable de demander des références aux éditeurs consultés avant de se lancer sur une solution. La cohérence avec le schéma directeur Le choix d une appliance débute avant tout par la prise en compte du cas client et de ses exigences - Big Data ou non, données polystructurées, performances exceptionnelles, streaming - au regard des possibilités et des limites de l infrastructure existante. Peu d infrastructures sont capables de traiter des Pétaoctets (Po) de données ou encore de soutenir des centaines ou des milliers de requêtes par minute. L appliance propose des performances prêtes à l'emploi prédictibles, et optimise les principaux composants du système réduisant le risque de dépassement de budget pour les ressources processeur ou de stockage qui ne seront jamais utilisées au niveau de l'application. Le choix d une appliance est en général une solution de rupture par rapport à un système d information existant. Rupture qui peut être de nature : technique : un système d exploitation ou un matériel qui n est pas connu des équipes en place, organisationnelle : la délégation de la maintenance et de la supervision d une partie du système d information à un tiers, fonctionnelle : prise en compte des évènements temps réels et modification des processus internes à l entreprise comme le support informatique, la communication de l entreprise Pour réduire ce risque de rupture, il est possible de choisir son Analytical Appliance en fonction des systèmes déjà en place comme l ERP ou le CRM, SAP HANA pour des environnements SAP, Oracle, IBM ou Microsoft sinon. Enfin, l appliance peut aussi être vue comme un système transitoire et se présenter comme la parfaite solution pour tester un concept sur une année, valider une solution tout en évitant un chantier de refonte complète du système décisionnel qui mobiliserait une grande partie des ressources. La maturité de la solution Le choix d une appliance doit également tenir compte de la maturité de la solution. Beaucoup d offres sont issues de rachats récents et en cours d intégration avec les solutions de leur repreneur. Pour pouvoir bénéficier des principaux avantages d une appliance - rapidité de mise en œuvre, efficacité, stabilité - il est important d interroger l éditeur sur le nombre d installations dans le monde, le nombre de consultants formés et de proposer à l intégrateur un engagement au forfait. 2. APPLIANCE OU SAAS? L avènement du SaaS est-il un frein au développement des appliances? La question mérite d être posée car les similitudes avec les services proposés par l appliance sont nombreuses. Le fournisseur SaaS gère toutes les mises à jour logicielles, fournit la plate-forme complète et sa composante opérationnelle - électricité, une salle informatique, sauvegarde - impose sa pile technologique, et propose des services de supervision et de remontée d alertes avancés. Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

11 Ce qui laisse supposer que le SaaS pourrait remplacer l appliance, et qui expliquerait que certaines solutions propriétaires se sont tournées vers le Cloud. Le critère du coût peut s'avérer ici déterminant en faveur d'une solution SaaS. Les éléments suivants prônent pour une tendance inverse. : Certains clients refusent les solutions multi-locataires, ce qui est le cas dans le SaaS, car ils craignent qu un locataire bloque le service et contamine l ensemble de la plateforme. Certaines entreprises doivent conserver leurs données au sein des frontières nationales, pour des raisons de géo-conformité. Or la plupart des très grands DataCenters sont en Irlande ou aux Etats- Unis. Dans certains cas, l application analytique doit être intégrée dans une application métier de l entreprise, et la proximité avec l infrastructure existante est nécessaire. Exemples : un scoring propect pour une application de gestion de la relation client, un calcul de risque pour une société d assurance, la question d'une éligibilité à un prêt dans une banque, etc. Enfin, une appliance, du fait de son autonomie, peut être déployée sur des environnements distincts et personnalisés. Certains grands groupes peuvent avoir besoin d'une appliance par pays avec une langue locale et un paramétrage spécifique lié à une règlementation spéciale. Cette souplesse permet de déployer localement de puissants traitements sans être contraints par la latence des réseaux. LE MARCHÉ ET LES ACTEURS 1. LES PRINCIPALES SOLUTIONS AUJOURD HUI DISPONIBLES Les éditeurs de bases de données et les fabricants de grands serveurs informatiques ont été les premiers à compléter leur offre par une ou plusieurs solutions disponibles sous forme d appliances. Selon l origine de l éditeur - logicielle ou matérielle - et la pertinence de l'offre déjà existante (est-elle déjà en mode colonne, In-Memory, avec des Analytics, compatible Hadoop?) les principaux acteurs du marché ont procédé à d importants rachats pour être présents sur ce marché : Actian a racheté ParArccel, IBM Netezza, EMC Greenplum, Hewlett-Packard Vertica... Tous les six mois environ, une nouvelle offre apparait sur le marché apportant sa spécificité : Big Data, Analytics, Temps réel, Hadoop compatible, etc. Le tableau ci-après (Figure 3) reprend les principales caractéristiques techniques de ces solutions : Le type de stockage, Disk ou Flash, influence les performances de la machine, mais surtout son coût : le disque Flash restant beaucoup plus cher que le disque dur. Pour les solutions In-Memory, le disque est peu sollicité, car il n est là que pour pallier une éventuelle rupture d alimentation électrique et permettre un redémarrage de l appliance. Le type de packaging est le mode de commercialisation de la solution: logiciel, appliance ou mode SaaS/Cloud/hébergé. Le mode logiciel indique que la solution est livrée dans une machine virtuelle que le client peut installer telle quelle sur son infrastructure. Le mode appliance indique que le matériel est forcément commercialisé avec la solution logicielle, et le mode Saas/cloud/hébergé indique que l appliance est disponible en mode locatif sur le Cloud. Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

12 Les colonnes Mode de stockage et MPP (Massively Parallel Processing, ou capacité à lancer des traitements en parallèle et sur des environnements de type Shared Nothing) indique les options technologiques retenues par les éditeurs pour le stockage des données. Figure 3 - Les principales Analytical Appliances du marché et leurs caractéristiques Source : CXP LE NIVEAU DE MATURITE DES SOLUTIONS Les acteurs de Business Intelligence proposent depuis plusieurs années des solutions sous forme d appliances. L engouement récent pour des solutions de type Hadoop Centric, c est-à-dire profitant d une solution Open Source Hadoop sur des serveurs banalisés, les a obligés à accélérer leurs développements et à apporter plus de valeur ajoutée. Le tableau ci-dessous présente les différentes solutions depuis leur existence ainsi que leur niveau d adoption dans le monde. Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

13 Figure 4 - Niveau de maturité des différentes solutions Source : CXP-BARC 2014 Le marché est composé des grands éditeurs qui poursuivent leurs développements et leurs innovations dans ce domaine : IBM Smarter Analytics, Microsoft FastTrack et PDW, Oracle Exadata, SAP HANA, SAS In-database processing, et Teradata. Viennent ensuite des produits qui ont fait l objet de rachat suite à la consolidation du marché : EMC-Greenplum, IBM-Netezza, HP-Vertica, SAP-Sybase, Teradata-Aster Data et Actian-Ingres. Et enfin, les spécialistes du marché tels qu Exasol, Kognitio et Sand. Certaines solutions existent sous plusieurs forment de packaging et de partenariats techniques en fonction du marché ciblé. 3. DES PACKAGINGS VARIES Les éditeurs proposent plusieurs packagings et s associent parfois avec plusieurs partenaires technologiques pour une même offre. Les modèles oscillent entre la solution purement logicielle et la solution mixte matérielle et logicielle. Les exigences des clients diffèrent : certains recherchent des solutions peu intrusives avec leur système d information, afin de se prémunir contre des interactions non souhaitées. D autres recherchent des solutions qui privilégient la performance, l intégration et la compatibilité avec le SI existant. Pour satisfaire toutes ces exigences, les éditeurs proposent plusieurs modes de commercialisation, des solutions extrêmement intégrées (comme des appliances) ou simplement des architectures de référence sur des matériels présélectionnés. Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

14 On distingue ainsi quatre catégories d'offres : 1. des architectures de référence sur des matériels qualifiés, des guides de dimensionnement et de configuration, des bonnes pratiques et un catalogue de services adaptés (ex. : Microsoft Fast Track sur des matériels Bull), 2. des suites logicielles sur des machines virtuelles, sur VMware ou sur Hyper-V (ex. SpagoBI Analytical Appliance), 3. de appliances imposant leur matériel (ex. : Oracle, SAP Hana, Teradata, ) 4. des solutions logicielles disponibles en mode locatif sur le Cloud (exemples : ParStream ou Squid Solutions) Les modes de commercialisation sont assez flexibles et se plient aux attentes des clients. Plusieurs solutions ont commencé sous la forme d une appliance, afin de garantir une solution rapide à mettre en œuvre, économique, maitrisée, mais ne proposant que peu de personnalisation, pour ensuite se lancer dans des offres plus ouvertes. Quelques exemples: o o Squid Solutions proposait à l origine sa solution Data Management Platform (DMP) dans une Appliance propriétaire. Désormais la solution se déploie sur AWS Redshift ou encore EMC-Pivotal La première version de ParStream, solution analytique pour Big Data, était commercialisée comme appliance. Elle est maintenant proposée sur Amazon ou encore sur Google Compute Engine. Des solutions purement logicielles sont aussi disponibles sur le marché pour des intégrateurs et des fabricants de matériels qui souhaiteraient concevoir des appliances clé en main : InterSystem Ensemble est une solution basée sur une architecture orientée temps réel, s appuyant sur une architecture SOA et un bus temps réel de gestion d évènement. Ce socle applicatif peut s interfacer avec le moteur InsterSystem Caché, une solution mixte disque dur/in-memory capable de supporter des transactions temps réel et de proposer des restitutions via sa plateforme de reporting DeepSee. SAS Hight Performance Analytics est une solution logicielle leader en Analytics est déjà qualifiée pour les environnements Teradata. SAS Visual Analytics sera proposé sur des architectures matérielles optimisées HP. Des partenariats avec l éditeur SAS qui dispose d un grand nombre de solution à son catalogue, sont peut-être encore possibles. Birst Appliance est une solution décisionnelle qui a fait le choix de s appuyer sur les silos de données existants : entrepôts de données, cubes, données sur le cloud, pour les agréger dans un cube virtuel dédié aux analyses. Une fonctionnalité permet aux utilisateurs de créer leur propre cube «bac-àsable» pour leur propre besoin d analyse. Cette solution n a pas encore son matériel de référence. Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

15 4. UN COUT D'ACHAT ENCORE ELEVE Le coût d'acquisition d'une appliance analytique reste élevé. En moyenne, et de façon générale, il sera difficile d'en acquérir une aujourd'hui pour un prix inférieur à , ce qui n'est pas à la portée des entreprises de taille moyenne. Les prix ont d'ailleurs beaucoup évolué ces derniers mois. Ainsi, une solution comme SAP HANA était proposée, il y a trois ans, aux alentours du million d'euros. Aujourd hui la négociation commence à et l'appliance a été prêtée gratuitement pendant six mois aux grands clients de SAP pour tenter de les convaincre. Même constat pour Oracle Exalytique : le prix initial tournait également autour du million d'euros, mais il a été divisé par 3. Par ailleurs, le prix d acquisition d'une appliance connaît des différences considérables en fonction des solutions. Le coût tient compte à la fois du packaging et du succès de l offre. Les paramètres techniques qui entrent en ligne de compte pour fixer les prix sont les suivants : la taille de la mémoire vive (à partir de 128 Go en général), le nombre de processeurs et de cœurs par processeur, le nombre de disques SSD et disques durs (2 To à minima), le nombre d instances et/ou d utilisateurs des applications analytiques, les services proposés. En outre, les appliances étant assemblées sur mesure chez le constructeur en fonction des besoins des clients, elles sont souvent accompagnées d une offre de services pour leur mise en œuvre. Ainsi, le coût complet de la solution varie souvent du simple au triple et le prix catalogue est rarement appliqué. CONCLUSION 1. UN CHOIX D'ENTREPRISE L appliance analytique reprend les principes et les avantages des automates programmables : elle est autonome, spécialisée dans une tâche répétitive et ne consomme que les ressources optimisées pour cette tâche. Malgré son coût d'acquisition (qui devrait tendre à la baisse), elle peut être un véritable atout et un accélérateur dans la mise en place de solution modernes et complexes qui se baseraient soit sur l analyse des données polystructurées soit sur des grands volumes de données. Son intégration dans le système d information exige une réflexion d entreprise car elle peut avoir un impact technique, fonctionnel et organisationnel. Le retour sur Investissement (ROI) doit être étudié précisément, tout comme le cas métier que la solution doit résoudre. Les éditeurs continent d investir sur ces plateformes et proposent de nombreuses applications prêtes à l emploi. L emploi d une Analytical Appliance doit être systématiquement envisagé dans le cas de la construction ou de la refonte d un système décisionnel important. Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

16 2. PERSPECTIVES D'EVOLUTION Les appliances se sont imposées dans les solutions de pare-feu d entreprise (firewalls) et de sauvegarde. Elles sont désormais en concurrence avec les solutions en mode SaaS. Les directions informations soumises à une complexification du système d information et à un très fort accroissement du patrimoine de données recherchent des solutions de simplification. Les Analytical Appliances apportent aux suites décisionnelles (Data Staging ou ODS, DataWarehouse, Datamarts) la brique analytique et spécialisée qui leur manque. Plusieurs hypothèses d évolution de la brique décisionnelle sont envisageables : tout d abord une généralisation du mode locatif et l abandon du mode In-Premise pour les données de l entreprise. Dans ce cas, les appliances pourraient perdre du terrain au profit des applications multi-tenant. La seconde hypothèse tient à une généralisation de l appliance comme support du système d information, à l image de SAP HANA qui hébergerait à la fois les données de l ERP et celles du décisionnel. Enfin, une dernière hypothèse pourrait être l'application à l ensemble de la chaine décisionnelle des mêmes principes que pour l Analytical Appliance : le temps réel, la compression de données, le In-Memory, etc. De nombreuses solutions devraient prochainement voir le jour, à l image de Teradata Unified Data Architecture, et proposer une accélération de la suite décisionnelle : HP HAVEn, une intégration des solutions HP Autonomy IDOL, HP Vertica Analytics Platform, HP ArcSight Security Event Manager et HP ArcSight Logger, Oracle Big Data Appliance : une intégration d Oracle NoSQL database, Oracle Data Warehouse, et d Oracle Advanced Analytics, Et enfin Actian Analytics Platform : composée de Actian DataFlow, Actian Matrix analytics database, Actian Action Server et Actian Vector. Copyright le CXP, Le CXP 13 rue Le Sueur PARIS

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