BLANC LIVRE. Data Discovery L alternative à la BI?

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1 ata Discovery L alternative à la BI? Data Discovey L alternative à la BI? Data Discovery L alternative la BI? Data Discovery L alternative à la BI? Data iscovery L alternative à la BI? Data Discovery L alernative à la BI? Data Discovery L alternative à la I? Data Discovery L alternative à la BI? Data Disovery L alternative à la BI? Data Discovery L alterative à la BI? Data Discovery L alternative à la BI? LIVRE BLANC Data Discovery L alternative à la BI? Sylvain Meurville Auteur principal Alexis Rousset & Benoit David Responsables de l offre Business Intelligence Alexis.rousset@netapsys.fr & benoit.david@netapsys.fr

2 02 Sommaire 1. La Data Discovery, une alternative à la Business Intelligence classique 03 Quels sont les reproches pouvant être fait aux systèmes décisionnels classiques? 05 Quelles sont les fonctionnalités de la Data Discovery (liste non exhaustive)? 06 La Data Discovery peut-elle être une alternative à la BI classique? 07 Tableau récapitulatif Quels acteurs sur le marché? 10 Spotfire 10 Interface et visualisation 10 Positionnement du produit 12 Remarques 13 Pour résumer 14 Tableau 15 Interface et visualisation 17 Positionnement du produit 17 Pour résumer 18 QlikView 19 Technologie 21 Interface et visualisation 21 Pour résumer Tableaux comparatifs 22 Critères commerciaux 22 Classement 22 Critères de visualisation 23 Classement 23 Critères techniques 24 Classement Conclusion 25 Sources À propos de Netapsys 27

3 03 1. La Data Discovery, une alternative à la Business Intelligence classique L une des nouvelles tendances de l informatique décisionnelle est la croissance très forte de la Data Discovery ou Découverte de données. Cette dernière met l accent sur l analyse visuelle des données plutôt que sur des rapports statiques. Le but de la Data Discovery est de permettre aux utilisateurs d utiliser leur intuition pour trouver des informations importantes et pertinentes issues de leurs données. Ce processus consiste habituellement à poser des questions sur les données, apprécier visuellement le résultat, et reformuler la question afin d affiner le résultat et ainsi préciser la réponse. Dans un système décisionnel traditionnel, l utilisateur va avoir des interrogations qui entraineront le développement de rapports. Ces rapports engendreront à leur tour de nouvelles demandes, ce qui génèrera de nouveaux rapports et ainsi de suite. La raison pour laquelle la Data Discovery gagne du terrain s explique par le fait qu elle permet aux «consommateurs d information» de se déplacer beaucoup plus rapidement dans les données. La réponse à une question est générée de

4 04 façon instantanée et peut être très rapidement remplacée par une autre demande plus précise. La Business Intelligence Classique implique des durées de développement relativement longues ce qui entraine des questions qui peuvent être obsolètes lorsque que la réponse est disponible. La Data Discovery permet donc aux utilisateurs d analyser plus rapidement et plus précisément leurs données. Ce processus est souvent appelé «analyse exploratoire» ou encore «analyse d enquête» en raison de son processus itératif et de la façon dont il est possible de suivre les données. Il s agit clairement du changement le plus radical que l informatique décisionnelle ait connu au cours des 20 dernières années. La Data Discovery est une manière d utiliser la technologie pour augmenter les capacités de l homme, qui s est très souvent avérée plus efficace que l homme seul ou la seule technologie. Les outils de Data Discovery sont souvent beaucoup plus faciles à utiliser que les outils de business intelligence traditionnels. Ils sont destinés à être utilisés par les utilisateurs finaux de l information, et non par un service informatique ou des développeurs. La Data Discovery peut donc être considérée comme la nouvelle génération d outils de Business Intelligence. Elle permet d apporter des fonctionnalités supplémentaires concernant la méthode d analyses des données, la mobilité ou encore son utilisation par l ensemble des utilisateurs. La Data Discovery, conduite par les utilisateurs, leur permet de créer leurs propres axes d analyse et de faire intervenir plusieurs sources d information dans le but de prendre les bonnes décisions.

5 05 Quels sont les reproches pouvant être fait aux systèmes décisionnels classiques? Ils sont liés aux services informatiques Les systèmes de Business Intelligence classiques sont mis en place par les services informatiques plutôt que par les utilisateurs métier. Il est nécessaire de disposer de compétences et de ressources spécifiques pour créer des vues métiers. De plus, les personnes en charge de Système d Information Décisionnel passent beaucoup de temps à vérifier la pertinence des données. Ils proposent des rapports statiques Avec des systèmes de Business Intelligence classiques, on dispose principalement d informations statiques consultables à travers des rapports prédéfinis. Toute modification de ces rapports entraine une demande d évolution qui peut prendre du temps à être réalisée. Ce sont des systèmes longs à mettre en place Les différentes étapes permettant la mise en place de systèmes décisionnels prennent du temps et mobilisent de nombreuses ressources (collecte de besoins, modélisation et intégration des données, restitution ). Ces modèles sont donc difficiles à rentabiliser.

6 06 Quelles sont les fonctionnalités de la Data Discovery (liste non exhaustive)? À la portée de tous A l inverse de la Business Intelligence classique, la Data Discovery permet à tous les utilisateurs d exploiter des données. La Business Intelligence classique permet d utiliser des informations en exploitant des données distribuées alors que la Data Discovery créé des connaissances en permettant une analyse libre des données. Axé sur la mobilité Contrairement à des solutions de Business Intelligence classiques, les plateformes de Data Discovery offrent une interface intuitive et une infrastructure d applications adaptée aux besoins de collaborateurs mobiles. Collaboration et partage La Data Discovery permet aux utilisateurs de partager leurs analyses, et de collaborer entre eux. Des analyses rapides et personnalisées En offrant la possibilité de changer rapidement d axe d analyse, la Data Discovery permet une analyse rapide de données. L utilisateur peut alors modifier sans assistance son rapport afin de faire parler les données. Avec les solutions de Business Intelligence traditionnelles, le service informatique doit intervenir dès que de nouveaux axes d analyses doivent être créés. La Data Discovery permet donc aux utilisateurs de créer de nouvelles visualisations pour mieux comprendre les données.

7 07 Le schéma ci-dessous symbolise le processus d acquisition des connaissances en fonction de l outil utilisé. Data Discovery Besoin BI traditionnelle Besoin Apprendre Développer Visualiser Visualiser Apprendre Affiner La Data Discovery peut-elle être une alternative à la BI classique? Investissement limité en matériel et logiciel Les outils de Data Discovery ne nécessitent pas l installation d une suite logicielle complète, ce qui facilite la mise en place de l outil au sein du SI des entreprises. Par conséquent, ils nécessitent un budget initial souvent inférieur à celui des produits traditionnels de Business Intelligence.

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9 09 Choses que l on sait Business Intelligence Questions qu on se pose Questions qu on ne se pose pas Data Discovery Tableau récapitulatif Choses que l on ne sait pas PLATE-FORME DE DATA DISCOVERY SOLUTIONS DE BUSINESS INTELLIGENCE TRADITIONNELLE Délai de déploiement initial Court : Chiffré en semaines, jours voire en heures Effort important en matière d élaboration de tableaux de bord, de requêtes et de rapports, d intégration d une couche de métadonnées et de codification manuelle des associations dans les données Effort requis pour changer les applications Les analystes métier / développeurs d applications de BI sont en mesure d ajouter de nouvelles sources de données ou de créer de nouvelles visualisations en quelques jours. Dans certains cas, les utilisateurs métier peuvent eux-mêmes changer les applications à la volée Des efforts considérables pour gérer des associations et modifier des requêtes et des rapports en fonction de l évolution des exigences de l entreprise et des utilisateurs Coût de déploiement Réduit Plus important Acheteur principal Métier IT Utilisateur principal Utilisateur métier Analyste métier / développeur BI et professionnel de l IT Vitesse d accès à la bonne information Plus rapide Plus lente Capacité d analyse des données Importante Plus faible Pertinence des informations En fonction des recherches des utilisateurs Grande pertinence

10 10 2. Quels acteurs sur le marché? Spotfire Spotfire propose une multitude d outils d analyse graphique et visuelle très aboutis. Ceux-ci offrent des capacités d analyse puissantes allant de la préparation et la distribution des visualisations de données, au développement et à la mise en œuvre de modèles sophistiqués de datamining. Les utilisateurs peuvent utiliser toutes les données dont ils ont besoin. Par exemple, si un modèle de vente prédictive doit être développé et intégré dans un tableau de bord, Spotfire sera l outil idéal. Le leitmotiv pour Spotfire est qu il ne devrait jamais y avoir d impasses dans les analyses à réaliser. Il convient également de rappeler que TIBCO, l éditeur de l outil Spotfire, est une grande entreprise, jouissant d une grande expérience. Depuis plus de vingt ans, elle fournit de nombreux processus et technologies d intégration de données et Spotfire bénéficie de ces connaissances et de ces développements. Interface et visualisation En téléchargeant la version d essai gratuite de Spotfire, vous vous rendrez compte que cet outil servira parfaitement vos besoins de visualisation de données. Tous les objets graphiques habituels sont disponibles : des listes, des tableaux croisés, des tableaux graphiques (tableaux avec des graphiques intégrés), des histogrammes, des diagrammes de ligne, des

11 11 lignes de combinaison, des graphiques à barres, des camemberts, des diagrammes de dispersion, des nuages de points 3D, des arborescences. L interaction avec ces différents types graphiques est une expérience très dynamique avec quelques fonctionnalités utiles comme le rééchelonnement, la coloration, la création de légendes et bien d autres. Des hiérarchies peuvent également être créées pour ajouter des informations supplémentaires à un tableau. Évidemment les filtres jouent un rôle important dans tout cela. Quand Spotfire charge les données, il fournit un panneau de filtres pour chaque attribut avec de nombreuses options configurables. Figure 1 : exemple de tableau de bord Spotfire

12 12 L analyse ad-hoc, le reporting et les tableaux de bord interactifs sont tous supportés par Spotfire qui propose divers mécanismes de collaboration - à la fois sous forme libre et structurée. Spotfire WebPlayer fournit un environnement basé sur le Web, avec un accès aisé aux documents publiés, et fournit un environnement évolutif pour les besoins les plus exigeants. L interface Spotfire présente des spécificités intéressantes : Simplicité de l interface bien que certaines options soient peu explicites. Tout est fait sur un seul écran : explorer les données, construire un tableau de bord Les différents graphiques évoluent en interaction dynamique avec la modification des filtres. De vraies représentations de données hiérarchiques (treemaps) et des graphiques sparklines sont directement accessibles en glisser déposer. Contrairement à beaucoup de ses concurrents, Spotfire propose une gamme complète d outils d analyse visuelle. Positionnement du produit Déploiement Pas de fonctionnement en autonomie avant une intervention du service informatique. Une fois cette structure déployée, le client Spotfire peut être ouvert aux utilisateurs. Data sources Si les mécanismes de stockage de données que vous utilisez ne sont pas «spécifiques» alors Spotfire sera en mesure de s y connecter. Il faut rappeler que TIBCO a longtemps été un acteur de l intégration

13 13 de données et des processus, et que la société a donc une grande expérience de l accès aux données. Analyse Au-delà des graphiques, des diagrammes et des tableaux croisés, vous pouvez faire une analyse de corrélation ou créer des modèles prédictifs et les intégrer dans des graphiques. C est là que Spotfire excelle vraiment, et aucun outil de la nouvelle génération de Data Discovery ne l égale dans ce domaine. Il y a plusieurs méthodes intégrées dans Spotfire Services Statistiques pour exécuter des routines R, S +, SAS et MATLAB ainsi que Spotfire Miner qui est un environnement graphique pour l exploration de données et la création de modèles prédictifs. R est un outil de statistiques et d analyse Open Source qui est très largement utilisé, et il est donc logique que Spotfire soit en mesure d intégrer l analyse comparative R dans son environnement d analyse. Remarque Performances Spotfire utilise un modèle hybride de base de données (traitement effectué dans l environnement du système de base de données) et de mémoire (données conservées et traitées dans la mémoire locale). Dans l ensemble, il fonctionne très bien, même si la réalisation d analyses sur plus de 100 Go de données se traduira par une attente de quelques minutes pour qu elles soient chargées en mémoire.

14 14 Pour résumer Le logiciel Spotfire de TIBCO est un compétiteur sérieux dans le domaine de la Data Discovery. Sa force se trouve dans la visualisation de données et l exploration de ces dernières. L outil possède l un des meilleurs supports de Big Data. Spotfire est assez unique dans ce domaine, la plupart des autres offres concurrentes ne proposant qu un seul outil de Data Discovery à l image de QlikTech ou Tableau Software. L expérience de l utilisateur final est souvent excellente et l accessibilité depuis des terminaux mobile est supérieure à la moyenne. Le développement et le déploiement de nouveaux rapports doivent être effectués par un analyste technique sur le client lourd. De ce point de vue, la boucle de rétroaction qui est une partie inhérente de la Data Discovery est quelque peu perturbée. Une gamme complète de fonctionnalités - de la simple représentation graphique à l analyse en temps réel. Les messages de marketing. On aime On n aime pas

15 15 Tableau Tableau est un outil permettant de créer des tableaux de bord intégrant des graphiques de tout type afin de réaliser une analyse des données. Son interface est simple et intuitive (à l aide de glisser-déposer ). Il a un attrait évident grâce à ses qualités ergonomiques et est relativement facile à mettre en place. Comme les autres produits de cette nature, son utilité est axée sur l exploration visuelle de données en utilisant tous les formats imaginables. Ce n est pas un outil de fouille de données (datamining) ou un outil d analyse de texte, mais plutôt un outil de business intelligence et de visualisation de données, avec une interface visuelle riche. Figure 2 : exemple de tableau de bord Tableau Le produit d entrée de gamme est Tableau Public, disponible en version gratuite, ou dans une version Premium avec moins de restrictions. Tableau Public est principalement destiné à la création de graphiques pour les sites web et propose une approche guidée pour la création et la publication de ces graphiques. De nombreux formats sont supportés, y compris les graphiques en barres et en lignes, les diagrammes de chaleur, les graphiques à bulles, les

16 16 cartes géographiques et de nombreux autres. Les graphiques sont mis à jour automatiquement lorsque les données sous-jacentes sont modifiées et des liens peuvent être établis vers d autres contenus sur un site web. La version Premium prend en charge des ensembles de données plus importants. Il existe des services web offrant des fonctionnalités proches de Tableau Public (par exemple Jolicharts) mais Tableau Public est certainement l une des meilleures offres gratuites. Tableau Desktop prend en charge la visualisation des données et se connecte à un nombre très important de sources de données. Afin d améliorer les performances, le moteur de données de Tableau exécute des requêtes en mémoire et transfère automatiquement les données de la mémoire vive à la mémoire morte. VizQL est le langage visuel de requête de Tableau. Il est utilisé pour contourner la méthode d extraction des données par défaut, mais aussi pour modifier le format des données ou le processus graphique dans le but de créer un lien direct entre les sources de données et les représentations visuelles. Tableau Server inclut des outils de visualisation de données et de tableaux de bord accessibles depuis les navigateurs web ce qui permettent d en offrir l accès à un très large public. Ces outils sont également disponibles sur les appareils portables (iphone et Android).

17 17 Interface et visualisation L interface est facile à prendre en main et contient beaucoup d options bien détaillées. Tableau met l accent sur la capacité de créer des visualisations sans avoir besoin de compétences techniques (scripts). Les tableaux de bord créés dans Tableau sont des regroupements de plusieurs graphiques créés distinctement. L accès aux rapports se fait à travers un navigateur web. Positionnement du produit Déploiement Tableau permet un fonctionnement en total autonomie coté utilisateur et peut, si nécessaire, de monter en puissance. Il est composé de deux briques distinctes : Tableau Desktop (client lourd d exploration de donnée) et Tableau Server (portail de diffusion). Tableau Software est probablement l outil de Data Discovery le plus abouti. C est à la base un outil qui permet à l utilisateur d utiliser la souris pour faire glisser et déposer des éléments d information sur des toiles où il peut afficher les données dans différents types de tableaux, de graphiques et de cartes. Il permet également d éditer des vues prédéfinies et tableaux de bord sur le Web, et dispose d un client mobile. Tableau est un acteur reconnu dans le domaine de la Data Discovery, mais son offre mobile est aussi considérée comme plus faible que certaines offres concurrentes. La plupart des développements doivent être entrepris avec le client lourd avant que les analyses qui en résultent

18 18 soient utilisées sur un appareil mobile, qui offre alors une flexibilité limitée. Du point de vue de la souplesse et de la facilité d utilisation, Tableau Software est certainement un leader mais il reste à savoir comment leur produit évoluera pour répondre à un besoin de mobilité. Analyse Avec un nouveau moteur de base de données «In-Memory», Tableau permet l analyse de données de type «Big Data» mais l intégration de données multi-source n est pas très bien gérée. Tableau est également déconseillé dans le cas d un besoin d analyse des données en temps réel. Les capacités d exploration de données de Tableau sont limitées : l analyse de corrélation et l identification des valeurs aberrantes ne sont pas fournis par l outil lui-même. Pour résumer Tableau Software est l un des outils de Data Discovery le plus facile à mettre en œuvre et des plus aboutis en terme d analyse visuelle des données. Il présente cependant des limites en termes d accès mobile et d analyse élaborée. Beaucoup de visualisations attrayantes. Offre mobilité en deçà de celle de ses concurrents. On aime On n aime pas

19 19 QlikView QlikView propose une très belle interface, il possède une technologie innovante et très utile. Techniquement, QlikView utilise le maintien des associations entre les données (associativité), ce qui facilite une approche beaucoup plus souple de l exploration des données et leur visualisation. Dans la pratique, cela signifie que les utilisateurs peuvent rechercher des liens entre les données disponibles avec la connaissance de tous les éléments pertinents. QlikView est composé de trois éléments principaux - le serveur QlikView, QlikView Publisher et QlikView Desktop. Dans QlikView Desktop, les associations entre les éléments de données sont établis et l interface utilisateur est aménagée pour produire les applications QlikView. Un langage de script proche du SQL est utilisé pour créer des associations pour les utilisateurs business et les analystes. QlikView Server est le moteur de l architecture où le traitement en mémoire a lieu et où des questions comme la sécurité sont abordées. Il gère également la communication avec les clients (navigateurs web, mobiles ou client lourds) et comprend un serveur web, bien que Microsoft IIS puisse également être utilisé. QlikView Publisher charge des données provenant des diverses sources de données définies et distribue des documents au serveur QlikView pour la consommation par les utilisateurs. Les utilisateurs peuvent générer leurs propres rapports et leurs propres visualisations. Le service informatique ne s occupe que des questions d infrastructures associées à la Business Intelligence, notamment la sécurité, l infrastructure,la gouvernance et la gestion des systèmes.

20 20 Figure 3 : exemple de tableau de bord QlikView En amont, des analystes IT ou métiers utilisent QlikView Desktop pour créer des applications avec des modèles de données dont les utilisateurs auront besoin. Les applications sont ensuite publiées et les utilisateurs disposent d un environnement où les données sont vues comme un tout unifié grâce à l associativité dans un environnement de visualisation riche. Le langage de script procure très largement les moyens nécessaires pour créer des solutions comme un outil ETL, dont les entreprises (des TPE aux grandes entreprises) ont besoin.

21 21 Technologie QlikView repose sur un ensemble de technologies qui font sa spécificité : Utilisation d une base de données vectorielle qui réduit le nombre de lignes et surtout le nombre de valeurs distinctes dans la base de données. Gestion des données en mémoire pour un très grand nombre d utilisateurs, pour des performances ultra-rapides. Gestion automatique des associations entre les données (calcule automatiquement à la volée les associations entre chaque élément de données). Compression des données jusqu à 10 % de leur taille d origine (utilisation de hash table). Version «Direct Discovery» pour faciliter l analyse des «big data». Interface et visualisation Navigation, création de rapport et analyse de données intuitive, simple et visuelle. QlikView prend en charge des fonctionnalités étendues de collaboration entre les utilisateurs finaux. Pour résumer La structuration très intelligente des données à des fins d analyse. Pas grand-chose à reprocher, si ce n est la grande quantité d espace mémoire utilisée. On aime On n aime pas

22 22 3. Tableaux comparatifs Critères commerciaux Temps de mise en œuvre Bon Bon Très bon Évolutivité Limite matérielle Très bonne Limité par la RAM Plateforme SAAS Spotfire Silver Tableau Digital Licence spéciale Coût global Élevé Moyen Élevé Adaptation entreprise Très bonne Pour les PME Bonne Visibilité long terme Tibco est viable Un seul produit Un seul produit Supporte le Big Data Très bien Au-dessus la moyenne Moyen Réseau de partenaires En dessous de la moyenne En dessous de la moyenne Large Note : Les réponses indiquant la meilleure performance sont signalées dans un aplat vert. Au niveau du prix des licences, Tableau se différencie par un prix abordable mais un coût de support important. A l inverse, le coût de Spotfire est plus important mais le support revient moins cher. Au final, QlikView est la solution la plus onéreuse. Classement 3 e 1 er 2 e

23 23 Critères de visualisation Interactivité des données Très bonne Très bonne Excellente Drill down Très bon Bon Excellent Vue hors ligne «Entreprise Viewer» Lecture libre Edition personnelle Analyse Spotfire pro Tableau personnal (999$) QlikView Desktop Supporte des tableaux de bord Très bon Très bon Excellent Client Web Excellent Très bon Plugin (html5/ajax) Client Mobile Très bon Très bon Meilleure variété Contrôle visuel Très bon Très bon Excellent Interactivité interface utilisateur Bonne (pas de MDI*) Bonne (pas de MDI*) Très bonne (support MDI*) Note : Les réponses indiquant la meilleure performance sont signalées dans un aplat vert. *MDI : Multiple document interface. Concernant la visualisation des données, QlikView prend largement l avantage en proposant une interaction utilisateur de grande qualité. Il est suivi par Spotfire grâce à son client web permettant quasiment les mêmes interactions que le client lourd. Classement 3 e 1 er 2 e

24 24 Critères techniques Interactivité des données Très bonne Très bonne Excellente Développement Spotfire pro Tableau personnal (999$) QlikView Desktop Données en mémoire Très bonne Excellente Très bonne Intégration avec des SIG* Excellent Bon Bon Modélisation, Analyse Excellent Au-dessus de la moyenne En-dessous de la moyenne Datamining Limité Non Non Multidimensionnel Non Bien Très bien Meilleur atouts Modélisation, plateforme s-plus, Analyse visuelle Drill down visuel, Visualisation des donnée Visualisation des données, OLAP Note : Les réponses indiquant la meilleure performance sont signalées dans un aplat vert. *SIG : Système d information géographique. Qlikview prend le dessus grace à une gestion des données en mémoire efficace et une intégration des données de bonne qualité. Malgré une méthode d integration des données bien pensée Tableau ferme la marche à cause de fonction de modélisation et d analyse limitées et de l abense de fonctions de Datamining. Classement 3 e 1 er 2 e

25 25 4. Conclusion Le Data Discovery est une composante de la business intelligence qui offre de réels avantages pour les entreprises. Nous pouvons conclure que les 3 outils étudiés dans ce livre blanc répondent aux principales attentes que les utilisateurs peuvent avoir dans ce domaine. La solution Tableau semble tout à fait pertinente pour les entreprises qui souhaitent faire un premier pas dans le domaine de la Data Discovery. Elle permet de répondre à un grand nombre de besoins pour un ticket d entrée à cout raisonable. Les entreprises recherchant des fonctionnalités plus poussées dans le Datamining devront plutôt s orienter vers la solution Spotfire. Cette solution possède des interfaces avec des outils de statistiques qui lui offre un réel avantage par rapport aux autres. La solution Qlickview est le leader du marché et ce n est pas un hazard, elle offre de très bonnes performances et une ergonomie très appréciée. Les entreprises ayant suffisement de budget, et n ayant plus de doute sur la valeur ajoutée qu apportera la Data discovery, pourront se tourner vers cette solution.

26 26 Sources What is Data Discovery? QlikView vs Tibco Spotfire Comparison Data Discovery: Next Generation Analytics Brings a New IT Approach Data Discovery Nut: What is Data Discovery? The new reality for Business Intelligence and Big Data

27 27 5. À propos de Netapsys Netapsys est une société d ingénierie informatique spécialiste des nouvelles technologies (Java J2EE, Microsoft.NET, PHP, Javascript,...). Fondée en 2004 par deux experts des nouvelles technologies, Netapsys a développé et cultive un savoir-faire unique de production logicielle. S inscrivant dans un principe d amélioration continue, Netapsys capitalise à la fois sur les hommes et sur un outillage avancé d intégration continue et de mesure permanente de la qualité de ses développements. La société s appuie sur sa capacité d écoute et sur une veille technologique de pointe pour apporter à ses clients PME, grands comptes et services publics une prise en charge clés en main de leurs projets applicatifs, ou de l évolution de leur système d information. Netapsys vous accompagne sur toutes les solutions technologiques créatrices de valeur pour les entreprises et institutions : Business Intelligence E-commerce Collaboratif GED Mobilité Usines logicielles Ingénierie logicielle Web/CMS

28 28 Présente à Paris, Nantes, Lyon, Strasbourg et Madagascar, Netapsys compte 350 collaborateurs et a réalisé en 2013 un chiffre d affaires de 22 millions d euros. Si vous souhaitez en savoir plus, ou tout simplement nous rencontrer, n hésitez pas à nous contacter contact@netapsys.fr. Retrouvez également toute l actualité de Netapsys sur notre site internet

29 Netapsys Conseil , rue de Provence Paris Tél. : +33(0) Netapsys Atlantique 17, rue Sanlecque Nantes Tél. : +33(0) Netapsys Rhône-Alpes 18, rue Bourgelat Lyon Tél. : +33(0) Netapsys Grand Est 11, rue de la Haye Espace Européen de l Entreprise Schiltigheim - Strasbourg Tél. : +33(0) Netapsys Madagascar Porte B22, Immeuble ARO Ampefiloha 101 Antananarivo Tél : contact@netapsys.fr blog.netapsys.fr