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Analytics as a Service : qu’est-ce que l’analyse de données en tant que service

Le terme Analytics as a Service (AaaS) désigne la fourniture de logiciels et d’opérations analytiques en tant que service par le biais d’internet. Ce type de solution permet aux entreprises d’accéder à l’analyse de données sans avoir à développer de technologie interne, ce qui peut permettre de réduire les coûts et d’en tirer profit plus rapidement.

Les AaaS s’inscrivent dans la même lignée que les autres services délivrés via le cloud, comme les Logiciels en tant que Service (SaaS), les Plateformes en tant que Service (PaaS), ou les Infrastructures en tant que Service (IaaS). Tous ces concepts ont en commun le remplacement de systèmes internes par des services délivrés via le web. Dans l’exemple des Analytics as a Service, un fournisseur peut offrir à ses clients un accès à distance à une plateforme analytique en échange d’un abonnement mensuel. Ainsi, le client est en mesure d’utiliser un logiciel analytique pour la durée dont il en a besoin, et de cesser de l’utiliser à tout moment.

Cette option est de plus en plus attrayante pour les entreprises, car la mise en place d’un processus analytique peut être très complexe et intense. En fonction du nombre d’analyses à effectuer, les coûts des serveurs peuvent être très élevés, et une équipe d’experts qualifiés peut être nécessaire pour implémenter et maintenir le matériel et les logiciels. Les Analytics as a Service permettent de contourner ces coûts et ces difficultés techniques pour accéder directement aux bénéfices des analyses de données. Certaines entreprises choisissent d’opter pour un système hybride, reposant à la fois sur leurs capacités analytiques internes et sur des composants délivrés par le biais du web.

Analytics as a Service : quels sont les principaux inconvénients ?

Pendant de nombreuses années, les entreprises ont généré, collecté et stocké de grandes quantités de données. Malheureusement, aujourd’hui, ces entreprises ne sont pas en mesure de procéder à l’analyse de ces données. Elles ne possèdent ni les serveurs, ni le personnel qualifié pour procéder. Dans ce contexte, les analyses en tant que service, proposées via le cloud selon un modèle pay-per-use permettent aux entreprises d’externaliser leurs analyses de données, aussi bien pour des tâches de grande envergure que pour des travaux plus modestes. De par sa flexibilité, le cloud est en effet optimisé pour les projets Big Dzta.

En revanche, plusieurs inconvénients restent à déplorer. La sécurité est un problème qui ne peut en aucun cas être négligé. De même, comparés aux serveurs internes, les AaaS peuvent ralentir le temps de transfert des données et ajouter une latence. Pour les ensembles de données réellement massifs, les AaaS ne sont pas une option viable. En outre, même si l’externalisation réduit les besoins en matière de personnel qualifié, des professionnels capables de poser aux données les bonnes questions restent nécessaires.

Pour les fournisseurs de AaaS, la difficulté est de convaincre les entreprises de mettre leurs données sur le cloud. Certaines préfèrent garder leurs données bien en sécurité sur leurs data center, notamment par souci de confort. Quoi qu’il en soit, cette réticence s’atténue de plus en plus, et même les technologies internes traditionnelles sont désormais révisées en version cloud. C’est par exemple le cas du CloudSystem de HP.

4 astuces pour se lancer dans l’analyse en tant que service

Face aux difficultés que rencontrent les entreprises pour procéder à l’analyse de leurs données, les fournisseurs d’Analytics as a Service peuvent rencontrer un franc succès. Voici quatre astuces pour développer des logiciels d’analyse en tant que service qui séduiront les clients.

Tâchez de comprendre ce que veulent vos clients

Les vendeurs d’analytics as a service savent que leurs clients veulent des insights utiles pouvant être utilisées rapidement. Toutefois, chaque aspect d’un logiciel doit être peaufiné pour offrir aux clients une expérience optimale. Tout d’abord, les fournisseurs de service doivent déterminer quel type de données sont les plus susceptibles d’être analysées par l’entreprise. Le processus de transferts des données doit être également être simple et transparent. Les clients doivent avoir la garantie de pouvoir retirer une partie de leurs données à tout moment, par exemple pour l’analyser en interne.

Les fichiers aux formats standards comme XML, JavaScript Object Notation (JSON) et autres doivent être pris en charge afin de faciliter le partage de données entre les clients et les fournisseurs. Enfin, bien évidemment, les coûts doivent être alléchants, et permettre aux clients d’adapter les services en fonction de leurs besoins.

Établissez les bonnes connexions avec les équipes internes de vos clients

Afin de vendre efficacement une analyse en tant que service, il est important de s’adresser aux bons employés au sein de l’entreprise. La personne qui est en contact avec le fournisseur doit connaître les difficultés liées à l’analyse de données en interne. Ainsi, le fournisseur pourra lui proposer des arguments de ventes efficaces. Par exemple, grâce aux AaaS, les entreprises n’ont pas besoin d’améliorer leur infrastructure ou de recevoir l’aide d’un spécialiste.

De plus, la plupart des entreprises qui ont besoin d’analyser des données n’ont pas besoin d’utiliser cette puissance informatique de façon quotidienne. Grâce aux AaaS, l’entreprise ne paye que pour ce dont elle a besoin, même pour des projets ponctuels. L’analyse en tant que service permet donc de réduire les coûts de manière significative. Grâce à ces arguments, la personne en contact avec le fournisseur sera ensuite en mesure de convaincre ses supérieurs.

Démontrez votre valeur progressivement

Une fois qu’une relation est établie avec une entreprise, il est nécessaire d’identifier le point d’accès aux données. Trouver une façon d’accéder aux données et de les transférer puis de les analyser est un défi à relever. Un simple regard porté sur les serveurs et les infrastructures ne suffit pas à tirer des insights exploitables. En développant un processus de transfert des données efficace, le fournisseur de service pourra prouver à ses clients que le service est de qualité, notamment en ce qui concerne les données non structurées.

Certains clients recherchent uniquement un fournisseur pour exploiter sa puissance informatique et son système de stockage de données, mais le fournisseur d’analyses en tant que service peut également fournir son expertise pour organiser et gérer les données afin d’obtenir les meilleurs résultats. Par ailleurs, les résultats des analyses doivent être adaptés sur mesure à la personne qui les consulte : data scientist, manager… les analyses doivent avoir un but, un sens.

Discernez les clients les plus rentables

Les entreprises qui ont besoin d’analyses de données pour prendre des décisions clés sont les plus rentables pour les fournisseurs d’Analytics as a Service. Ces derniers ont besoin d’aide, et sont ouverts aux propositions. Une infrastructure adaptée aux besoins du client rend le fournisseur de service plus attrayant pour le client, et ce dernier sera plus susceptible de continuer à travailler avec le fournisseur. Pour les entreprises, l’analyse de données a pour but d’améliorer le business. Les fournisseurs qui le comprennent se lanceront plus facilement dans des partenariats rentables.

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