IBM Cognos Analytics ou Tableau pour tirer le meilleur parti de vos data grâce à l’informatique décisionnelle ? Sur quel logiciel d’aide à la prise de décision, allez-vous vous appuyer ?
Difficile de faire un choix, tant chaque logiciel possède sa foule de partisans, prêts à argumenter de longues heures à grands coups de tweets et de questions/réponses sur les forums. Et les arguments de chaque camp se tiennent. Seulement, ces logiciels visent des cibles bien différentes. Chacun possède des caractéristiques qui le rendront adapté (ou pas) à votre situation.
IBM Cognos Analytics vs Tableau, c’est un duel de taille ! Lisez cet article pour savoir laquelle de ces deux solutions BI choisir pour améliorer la chaîne décisionnelle et mieux piloter votre entreprise.
Table des matières
IBM Cognos Analytics vs Tableau Software : présentation
Pour commencer ce duel Cognos Analytics vs Tableau, découvrons l’outil décisionnel d’IBM.
IBM Cognos Analytics, l’outil par des pros pour des pros (et les grands comptes)
Êtes-vous un.e expert.e de la data visualisation (ou visualisation de données) ? Si oui, vous allez adorer IBM Cognos Analytics. Il s’agit d’un ensemble d’outils complets et extrêmement puissants dédiés à la Business Intelligence (BI) lancé en 2015.
Non seulement, vous pourrez vous en servir pour produire vos rapports habituels, mais aussi (et surtout), vous pourrez découvrir des insights difficiles à voir à l’œil nu. Et ce, grâce à l’intégration de l’IA maison d’IBM : Watson IA.
D’ailleurs, le slogan de l’outil est d’ « amener vos données à la vie ». Un pari réussi, car vous êtes capable de formuler des demandes à l’outil en langage naturel – exactement comme vous le faites avec ChatGPT. Exit les multiples requêtes SQL donc.
Concrètement, voici ce que vos équipes d’analystes peuvent faire avec IBM Cognos Analytics :
1. Explorer et visualiser vos données de manière approfondie
Oubliez les tableaux croisés dynamiques de Microsoft Excel, IBM vous propose mieux :
- La possibilité de changer l’angle d’analyse de vos données en un clic grâce au drill down ;
- La détection automatique des schémas récurrents/patterns au sein de votre jeu de données ;
- L’automatisation de l’analyse de vos workflows.
Enfin, sachez que vous pouvez configurer des alertes pour être notifié·e lorsqu’un évènement se produit.
2. La préparation de données
Avant de pouvoir extraire le moindre insight de vos données, vous devrez souvent les prétraiter. En cause : la même information peut avoir des noms différents selon sa source ; les mêmes informations peuvent avoir des clés primaires différentes, etc.
Et surtout, vos données seront pratiquement toujours éparpillées entre différents magasins de données (SAV, CRM, ERP, fichiers comptables, entrepôts de données, etc.). Bref, vous devrez à chaque fois suivre un fastidieux pipeline ETL (Extraction-Transformation-Chargement) avant d’entamer l’analyse des données.
Heureusement, Cognos vous facilitera grandement la vie grâce à son outil Data module. Grâce à lui, vous n’aurez qu’à décrire vos données et les règles pour les combiner et laisser la solution décisionnelle faire le reste.
3. L’intégration de données et connectivité
Que vaudrait un outil de BI s’il n’était pas capable de se connecter aux logiciels utilisés par votre force de travail ? Pas grand-chose.
Heureusement, IBM Cognos Analytics comporte plus de 200 intégrations natives – dont Watson -, sans compter celles réalisées par des développeurs tiers. C’est un atout-clé pour une solution d’aide à la décision.
4. Les tableaux de bord interactifs et les rapports
Difficile de parler de BI sans évoquer les tableaux de bord interactifs, aussi appelés des dashboards.
Et sur ce point-là, IBM Cognos Analytics vous propose des tableaux de bord à couper le souffle. De plus, même si aucun de vos collaborateurs n’est un professionnel de la data visualisation, Cognos dispose d’une myriade de templates pour faciliter leur création.
Cela vaut aussi pour la création de rapports, aussi appelés des reports ou des reportings selon les entreprises. Les visualisations proposées par le logiciel d’IBM permettent de créer des rapports aussi riches que lisibles.
5. La collaboration et le partage des informations
Une fois que vous serez satisfait·e de vos analyses avancées, vous pourrez les partager de plusieurs manières : via une URL, en les imbriquant dans une page web ou en les exportant dans un PDF.
Vos coéquipiers et vous disposeront alors d’une interface orientée travail collaboratif. Annotations, alertes, notifications, historiques des modifications, commentaires… absolument tout y est présent.
Tableau Software, l’analyse sans complications
Venons-en au deuxième challenger de ce match Cognos Analytics vs Tableau. Savez-vous quel est le logiciel de BI le plus recommandé par les lecteurs du célèbre Gartner ? Non, ce n’est pas Microsoft Power BI, classé 1ᵉʳ dans le quadrant magique de Gartner. Cet honneur revient à Tableau de Salesforce.
Tableau a été créé en 2003 à l’Université de Stanford. Tout comme le moteur de recherche Google, Tableau est le fruit d’une étude scientifique faite par des chercheurs en informatique. Seulement, après la fin de leurs recherches, ils ont vite réalisé le potentiel du langage Viz SQL, créé dans le cadre de leur étude. Et c’est ainsi qu’ils ont fondé la société Tableau en 2003. Société qui sera rachetée par Salesforce en 2019, qui lui apportera toute son expertise en intelligence artificielle et en apprentissage machine (ML).
Contrairement à Cognos, Tableau vise aussi bien les entreprises que les particuliers et le résume assez bien dans sa mission : « aider les personnes à voir et à comprendre leurs données ». Tableau Software est donc un logiciel de visualisation interactive des données axé sur l’intuitivité. De l’interface jusqu’aux fonctionnalités, tout y est fait pour que même les personnes non-expertes en IT puissent l’utiliser en quelques minutes. C’est ce qu’on appelle un outil de Business Intelligence en libre-service (ou self-service en anglais).
Le logiciel Tableau repose sur 3 briques essentielles : Tableau Prep, Tableau Desktop et Tableau Server.
1. Tableau Prep
Imaginez un instant… Vous souhaitez améliorer les ventes de l’une de vos catégories de produits. Naturellement, vous demandez à votre analyste ou à votre équipe de commerciaux d’analyser votre montagne de data pour trouver des insights pertinents.
Et là, horreur : vos informations sont non-standardisées et réparties dans les multiples départements de votre entreprise. Impossible de les exploiter dans cet état. Vous avez trois options :
- soit passer de longues heures à faire des commandes “RechercheV” et des requêtes SQL sur Excel\Access pour normaliser et combiner les données de l’entreprise ;
- soit ouvrir votre IDE favori et entamer une analyse fastidieuse de vos données avec Python+Pandas ou R ;
- soit passer quelques minutes sur Tableau Prep.
Vous l’aurez compris, nous vous recommandons sérieusement l’outil Tableau Prep pour préparer vos données. Tableau Prep est l’outil de Tableau entièrement dédié à leur prétraitement et à leur rassemblement. Exit les commandes compliquées et les appels d’API à vos différents SGBD, tout s’y fait en glisser-déposer.
Côté intégration, l’outil vous permet de faire des jointures entre vos sources de données en un clic grâce aux connecteurs natifs. Voici quelques types de logiciels auxquels vous pouvez vous connecter :
- Les tableurs : fichiers Excel, CSV, JSON, Google Sheet, etc. ;
- Les bases de données : MySQL, PostgreSQL, Oracle, Access, etc. ;
- Les services cloud : LinkedIn Sales Navigator, SalesForce CRM, Azure Hadoop, Amazon Athena, etc.
Une fois vos données opérationnelles prêtes pour l’analyse, vous pouvez passer au module suivant.
2. Tableau Desktop
Lorsque vous souhaiterez vous plonger dans l’analyse exploratoire avec Tableau Software, vous devrez utiliser Tableau Desktop. Voici ce que vous pourrez y faire :
- explorer vos données ;
- identifier les valeurs manquantes, les outliers – les valeurs excessivement différentes des autres valeurs de votre jeu de données ;
- créer des tableaux de bords interactifs et des rapports ;
- définir et analyser vos KPI ;
- Etc.
Bref, vous passerez beaucoup d’heures sur Tableau Desktop. Fort heureusement, son interface est réputée pour son intuitivité. Aucune connaissance technique en big data n’est requise pour l’utiliser.
3. Tableau Server
Vos analyses terminées, vous souhaiterez probablement les partager avec vos collaborateurs, vos décideurs ou vos prospects. C’est là qu’interviennent Tableau Server et Tableau Online : ils s’occupent de partager vos créations aux membres de votre équipe.
De plus, ces outils décisionnels intègrent aussi des outils d’administration des permissions et des rôles de chaque utilisateur.
Cognos Analytics vs Tableau : les avantages et désavantages de Cognos Analytics
Maintenant que vous connaissez nos deux challengers, il est temps de les comparer. Dans ce match Cognos Analytics vs Tableau, faisons le point sur les forces et faiblesses de Cognos.
Quels sont les atouts d’IBM Cognos Analytics ?
D’emblée, sachez que si vous avez un expert de la data sous la main et que vous avez un budget confortable, c’est LE logiciel qu’il vous faut. Et voici pourquoi :
- de meilleures capacités de gestion des performances de vos équipes : via Planning Analytics vous pouvez définir et suivre automatiquement vos KPI, objectifs stratégiques et plans d’action. Pour aller plus loin, vous pouvez aussi faire des simulations et tester vos hypothèses grâce à des analyses what-if ;
- une plus grande puissance d’analyse avancée : clairement sur ce point, la supériorité de la solution de BI d’IBM est incontestable. En effet, vous pouvez réaliser jusqu’à trois types d’analyses – statistiques, prédictives et prescriptives – et affiner vos modèles grâce aux langages de programmation Python et R ;
- une intégration étendue avec les outils d’IBM : ce point peut sembler un peu cliché, mais c’est sans compter sur Watson Studio, Watson Assistant et SPSS. Pour résumer, ces intégrations décèlent automatiquement des relations et corrélations cachées entre vos différents champs de données ;
- plus d’options de sécurité et de data governance : si vous voulez contrôler/restreindre l’accès à vos données à un niveau de granularité avancé, optez pour Cognos. Vous pouvez manager les permissions, 3 familles de rôles – standards, licence et personnalisés –, chiffrer vos données et exiger des authentifications multi-factorielle (MFA) pour y accéder.
Toutefois, IBM Cognos Analytics a aussi ses lacunes.
Quelles sont les faiblesses de la solution BI d’IBM ?
Avant de vous ruer sur le site d’IBM Cognos Analytics, prenez en compte ses 3 principales faiblesses :
- il nécessite un apprentissage long et difficile : vous avez intérêt à avoir de solides notions en data visualisation avant de chercher à l’utiliser, sinon vous serez noyé·e dans le jargon technique ;
- il est extrêmement complexe à mettre en œuvre et à personnaliser : si vous êtes à la recherche d’une solution que vous pouvez déployer et utiliser en quelques clics, tournez vos talons. IBM Cognos Analytics nécessite quelques jours et une équipe d’experts IT pour être déployé ;
- il coûte cher pour les petites entreprises aux budgets restreints : non seulement les abonnements sont coûteux, mais en plus, vous ne pouvez partager vos créations qu’avec des titulaires de licences.
Maintenant, passons à Tableau.
Cognos Analytics vs Tableau : les forces et faiblesses du logiciel Tableau
Quels sont les avantages de Tableau Software ?
Rien ne résume aussi bien les avantages de Tableau que cette déclaration faite par Marc Benioff, co-directeur générale de Salesforce, en 2019 : « Tableau est une entreprise extraordinaire avec un produit et une équipe incroyables, et une communauté passionnée. Ensemble, nous pouvons transformer la manière dont les gens comprennent non seulement leurs consommateurs mais aussi le monde entier, en offrant des insights dirigés par l’intelligence artificielle à travers tous types de données et cas d’utilisation pour des personnes de tous les niveaux de compétence. »
Elle met en valeur 3 des 4 atouts de Tableau Software :
- Sa facilité d’utilisation : qui que vous soyez, il ne vous faudra jamais plus que quelques minutes pour l’utiliser grâce au glisser-déposer. Et surtout, vous n’aurez plus besoin de refaire les mêmes prétraitements sur vos données à chaque modification ;
- Sa rapidité et sa facilité de déploiement : que vous choisissiez de l’utiliser sur-site ou on-cloud, installer Tableau est extrêmement simple ;
- Sa communauté et son support : impossible de parler de Tableau sans mentionner sa gigantesque communauté active. En cas de pépin, vous trouverez sûrement de l’aide sur Reddit ou Twitter.
- Enfin, il y a un quatrième élément derrière sa popularité : son prix très attractif.
Si vous êtes seul.e ou avez une petite équipe avec un budget serré, les offres de prix de Tableau vont vous donner le sourire.
Quels sont les désavantages du logiciel Tableau ?
Les désavantages de Tableau sont les suivants :
- Il a moins de fonctionnalités d’analyse avancées que ses concurrents : à l’instar de la planification automatique de la mise à jour des rapports, Tableau manque de certaines options ;
- Il offre moins d’options sur la data governance : contrairement à Cognos, vous ne pouvez pas atteindre un certain niveau de granularité dans la gestion de vos utilisateurs ;
- Une dépendance aux compétences en data visualisation : vous devrez les éplucher manuellement pour trouver des corrélations entre certaines d’entre elles. Cette tâche est réalisée automatiquement par Watson chez Cognos.
IBM Cognos Analytics vs Tableau : notre verdict
Pour conclure cette comparaison IBM Cognos Analytics vs Tableau Software, nous allons comparer leurs fonctionnalités sur ces différents aspects :
- Exploration et data visualisation : Tableau est plus facile à utiliser, mais Cognos offre un niveau d’exploration plus détaillée ;
- Tableaux de bord interactifs et rapports : Tableau permet de créer un tableau de bord (ou dashboard) plus facilement, mais Cognos dispose de plus de templates ;
- Préparation des données et intégration : Cognos est le gagnant de cette catégorie, car il vous permet de les préparer plus rapidement et plus efficacement grâce à Watson IA ;
- Collaboration et partage des informations : Tableau l’emporte largement, parce que vous pouvez partager vos créations avec des personnes sans licence.
En tant qu’intégrateur BI expérimenté avec plus de 20 ans d’expérience, nous saurons précisément vous recommander la solution idéale à votre situation et à votre projet décisionnel.
Contactez-nous et un consultant BI vous répondra aussitôt, démonstration personnalisée de nos outils de reporting à l’appui. C’est gratuit, et cela ne vous engage à rien, alors qu’attendez-vous ? Remplissez le formulaire ci-dessous et à tout de suite.
