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    Par défaut SAP veut rendre sa BI prédictive accessible aux métiers

    SAP veut rendre sa BI prédictive accessible aux métiers
    En ajoutant les technologies de son rachat de KXEN à son offre Predictive Analysis

    La démocratisation de la BI est un mouvement qui touche de plus en plus d’éditeurs. SAP ne fait pas exception.

    En rachetant KXEN, une start-up spécialisée dans l’automatisation des choix d'algorithmes prédictifs, l’éditeur allemand a en effet saisi l’occasion de compléter sa gamme pour ne plus simplement viser les statisticiens (ces fameux « Datascientists » si durs à trouver) mais les métiers (marqueteurs, opérationnels, etc.).

    Jusqu’ici, l’analyse prédictive de SAP s’appuyait sur deux outils principaux.

    La première, avec HANA – sa base de données In-Memory - qui intègre un ensemble de traitements mathématiques en natif, accessibles avec des langages spécifiques comme R. Une solution brute de décoffrage en somme, qui s’adresse « aux très sachants », pour reprendre l’expression de Stéphane Jouaux, VP Predictive Analysis, SAP EMEA.

    La deuxième, avec SAP Predictive Analysis, le concurrent maison de SPSS d’IBM et de Enterprise Miner de SAS. Predictive Analysis ajoute un degré d’abstraction par rapport à HANA mais s’adresse toujours à des « personnes ayant des compétences avancées de statisticien », dixit Didier Mamma, Directeur D&T et Innovation, SAP France. Autrement dit, à des experts.

    Pour étendre les cibles de sa gamme, SAP vient de lancer une offre – baptisée SAP Infinite Insight – qui s'appuie sur un nouveau pilier : KXEN. L'offre se décline en plusieurs versions.

    La version « desktop », SAP InfiniteInsight Modeler, est composée de trois briques : Predictive Analysis (pour le cœur de la solution), SAP Lumira (pour la visualisation des données) et, donc, le moteur de KXEN racheté en septembre. Elle se veut facile d’installation, multi-source, axée Big Data mais aisée à prendre en main. « Là où Predictive Analysis appelle des algorithmes, KXEN appelle des fonctions », explique Didier Mamma. En termes d’utilisation par les métiers, la différence est de taille.

    Une deuxième version, SAP InfiniteInsight Engine, est destinée aux environnements serveurs pour les déploiements à grand échelle en entreprise.
    Predictive Analysis restera bien sûr disponible indépendamment. Et deux modules de KXEN, « Social » - pour la gestion du marketing viral - et « Recommandation » - pour proposer des produits pertinents en rapport avec un achat effectué ou en cours – pourront également compléter toutes ces solutions.

    Actuellement KXEN est utilisé par 500 clients dans le monde (dont une cinquantaine en France) parmi lesquels Orange, SFR, McDonald's ou la GMF. Quant à SAP Predictive Analysis, il compte environ 210 clients (10 en France).

    Le passage de KXEN sous l’égide de SAP va également permettre de l’enrichir. « À ce jour, KXEN ce sont cinq verticaux (NDR : des algorithmes, requêtes et fonctions préconfigurés spécialement pour répondre aux besoins d’un secteur particulier) : les Telco, la Banque et la Finance, le Retail, l’e-Business et les Médias, résume Matthieu Chouard, SVP Operations, KXEN EMEA. SAP c’est onze verticaux. Cela va ajouter des expertises métier à KXEN ».

    Le produit, bien que destiné à renforcer les solutions SAP, restera « agnostique ». « Beaucoup de nos clients sont sur Teradata par exemple, on restera compatible », assure Matthieu Chouard.

    Dans le détail, KXEN est une start-up créée en 1998 en France, qui a gagné ses lettres de noblesse dans le « datamining ». Son moteur, qualifié de « très différenciant » par le porte-parole de la société, repose sur des technologies brevetées qui permettent de choisir un algorithme en fonction des données et du contexte, et ce de manière totalement automatisée pour l'utilisateur final. En fonction des résultats de ses choix, le moteur « apprend » et peut même recalculer ses modèles. Toujours sans que l’utilisateur n’ait quoi que ce soit à faire.

    Ce process entièrement automatisé a par exemple permis à la société française de paiement en ligne Monext de mettre en place rapidement un mécanisme de détection des fraudes. Le principe étant de repérer en temps réel des comportements types qui paraissent potentiellement frauduleux pour concentrer les ressources de surveillance sur ces transactions douteuses. (NB : la société a regroupé plusieurs exemples de cas clients pour illustrer sa technologie dans un e-book disponible sur iTunes).

    Pour l’avenir, la feuille de route de SAP InfiniteInsight prévoit de retravailler l’UI pour la simplifier encore et de l’optimiser pour la mobilité avec du HTML5.

    Autre chantier annoncé, KXEN devrait être intégré à HANA. Son moteur prédictif tourne déjà sur la base de SAP, mais il s’agit d’aller encore plus loin et de l'ajouter comme une application native. « HANA descend tous les processus au niveau des processeurs, explique sur ce point Didier Mamma, les algorithmes sont déjà dans la base ». KXEN devrait donc s’ajouter à ceux déjà proposés.

    Ce mouvement d’intégration devrait également être à l’œuvre avec Predictive Analysis ou d’autres produits SAP. « Actuellement, KXEN et Predictive Analysis sont interopérables. C’est-à-dire qu’ils fonctionnent parfaitement l’un avec l’autre, notamment parce qu’ils s’appuient sur des standards. La prochaine étape c’est de l’intégrer totalement », conclut le Directeur D&T et Innovation. Avec tout le travail de longue haleine que cela représente sur l’UI et la structure des logiciels concernés.

    Cette intégration SAP/KXEN se fait également au niveau des équipes puisque l'entreprise d'origine française, qui propose également des modules prédictifs dédiés au Cloud pour les centres d’appel et l’optimisation des relations clients, était présente au dernier Dreamforce de Salesforce.com en tant qu’entreprise SAP.

    Son équipe de développeurs, 20 personnes, a également rejoint le centre de R&D mondial de l'éditeur allemand pour la BI à Levallois Perret.

    SAP InfiniteInsight est disponible à partir d’aujourd’hui.

    Source : Développez.com, Conférence de Presse, 10/12/2013

  2. #2
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    Ahhhhhh, en tant que mathématicien développeur, je rêve travailler un jour dans ce domaine. Je trouve ce secteur très utile dans la vie des grandes firmes ces jours-ci.

  3. #3
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    Le problème avec SAP, c'est que si l'ont veut analyser des données autres que celles contenues dans l'ERP SAP, ca devient compliqué, de plus on est obligé de passer par ETL, ce qui dans la bi future posera problème pour analyser ses données extérieurs comme les réseaux sociaux ou le trafic de son site internet.

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