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Temps réel, applications analytiques exposables en services web, référencement de données métier... Le datawarehouse de Teradata sort de son carcan décisionnel pour flirter avec les environnements de production.
Imaginez un environnement où les mondes transactionnel et décisionnel dialogueraient au fil de l'eau. Où une application bancaire, qui a besoin en quelques minutes d'autoriser un crédit, invoquerait, via un service web, un module
analytique installé sur un datawarehouse d'entreprise. L'historique du client (comptes, dépenses, crédits, habitudes de consommation, etc.) serait analysé, croisé avec d'autres données fonctionnelles (lignes de crédit ouvertes par l'établissement,
objectifs de résultats des agents), puis ' scoré ' pratiquement en temps réel. Enfin, l'application analytique renverrait à l'application bancaire une autorisation de crédit assortie d'un montant.C'est là un scénario idéal pour les tenants du ' décisionnel opérationnel ', un concept encore balbutiant, sur lequel chaque acteur du décisionnel veut se positionner. Ce concept repose
sur au moins deux fondamentaux : la capacité à effectuer des traitements décisionnels en temps réel, et l'exploitation directe de ces traitements par les applications de production. Et sur ces sujets, Teradata est le dernier acteur en date à
affirmer ses ambitions. La nouvelle mouture de son entrepôt de données (Warehouse 8.2) comporte une mention spéciale pour le temps réel. Déjà reconnue pour la puissance de calcul quasiment inégalée de son architecture massivement parallèle, elle
sait désormais partitionner les index de jointure. L'autre grande amélioration porte sur la répartition de la charge, le moteur Teradata hiérarchisant les traitements en fonction du type de requête et du profil de l'utilisateur.
Un concept pas nouveau, mais un potentiel inédit
Au-delà de la performance pure, l'originalité de Teradata tient surtout dans la place grandissante qu'il accorde au datawarehouse dans le monde opérationnel. Depuis novembre dernier, avec le lancement de TAP (Teradata Application
Platform), le constructeur multiplie, au-dessus de son entrepôt, les modules analytiques, tous interrogeables sous forme de service web. Et pour leur élaboration, il s'en remet à des partenaires. ' A travers TAP, nous
fournissons une librairie de composants conçus pour les environnements J2EE, tels que la gestion des requêtes, la gestion de la persistance objet ou, encore, la gestion d'évènement ', explique Stephen Brobst, CTO de Teradata.
Ces modules analytiques assureront donc les ponts avec le monde transactionnel et compléteront ceux que Teradata avait déjà développés, et récemment réécrits pour se conformer à l'architecture TAP. ' Le datawarehouse ne doit
plus être la propriété d'une poignée d'utilisateurs, mais être exploité par le plus grand nombre, dont les utilisateurs opérationnels ', poursuit Stephen Brobst.Teradata est pourtant loin d'être le seul, ni le premier, à miser sur les modules analytiques pour briser la frontière entre décisionnel et opérationnel. Avec Siebel, Oracle est l'éditeur le plus avancé dans le domaine. Notamment dans
la GRC, où ses différentes briques analytiques sont fortement intégrées au PGI. Quant aux spécialistes du décisionnel comme BO, Cognos ou SAS, leurs modules analytiques, bien que rarement connectés à la production, sont aussi exposables sous forme
de services web. ' Le concept de BI opérationnel défendu par Teradata n'est pas nouveau, conçoit Christian Becht, directeur CRM et décisionnel chez Cap Gemini. Mais son potentiel est inédit. Il offre au
monde transactionnel toute la puissance de calcul de son entrepôt de données. Avec, à la clé, la conception de services plus sophistiqués '.Une autre promesse réside dans la pluralité des sources de données attaquées par les applications analytiques de Teradata. Le concept de datawarehouse d'entreprise, tant défendu par la division de NCR, n'a certes jamais véritablement
eu l'écho escompté. Mais nombre de ses entrepôts historisent des informations issues de plusieurs métiers (marketing, ventes, chaîne logistique...) et donnant naissance à une large variété de modules analytiques. A noter, d'ailleurs, la récente
percée de Teradata dans la finance, avec le rachat de Decision Point Software, éditeur spécialisé dans l'extraction et le chargement de données financières issues de PGI (Oracle notamment).
Les données de référence s'invitent dans l'entrepôt
Toujours dans l'optique d'ancrer davantage son datawarehouse dans le monde de la production, et parallèlement aux applications analytiques, Teradata l'ouvre à un nouveau type d'information : les données de référence. En août
dernier l'éditeur a acquis le code source du Master Data Management (MDM) de I2. Ce référentiel collecte auprès des différentes applications de l'entreprise (vente, gestion des stocks, marketing...), ou des instances de PGI, toutes les données
relatives à un thème (les produits en l'occurrence), et les stocke dans un format pivot. Il assure trois grandes fonctions : présenter une vue métier exhaustive du thème en question ; assurer que les applications partagent une même
définition des entités qu'elles manipulent ; enfin, effectuer une mise à jour des données conformément à des processus métier et les propager vers les applications concernées. ' Notre MDM prendra place dans notre
datawarehouse. Il renforcera sa composante temps réel puisqu'il sera amené à gérer des flux transactionnels ', indique Satish Krishnaswamy, VP MDM chez Teradata. A terme, le référentiel s'ouvrira à d'autres thèmes, comme les
clients ou le management du risque. Pour cela, Teradata s'inspirera de ses modèles de données préconçus, mais devra les enrichir pour y intégrer les entités absentes du datawarehouse, et nécessaires au MDM. Là encore, Teradata ne se distingue pas de
ses rivaux, tous les grands de l'infrastructure (SAP, Oracle-Siebel, IBM) disposant déjà d'un ou plusieurs MDM. Mais en fondant son référentiel dans son entrepôt (là où les autres le dissocient), Teradata joue à l'extrême la carte de la
mutualisation des données. Vision qu'il a toujours défendue.Ce mouvement vers le transactionnel permettra-t-il à Teradata de gagner du terrain sur les entrepôts de données ? C'est peu probable. Les métiers (chaîne logistique ou relation client) et les secteurs (aviation ou banque)
concernés par le temps réel ou les accès directs au datawarehouse sont peu nombreux. En fait, ces avancées visent d'abord les clients de Teradata déjà engangés dans des projets de centralisation de données, avec les lourds investissements financiers
et les fortes problématiques organisationnelles qu'ils recouvrent.Les ponts que Teradata érige en direction du fonctionnel procèdent d'une stratégie défensive face aux nouveaux venus sur le marché du datawarehouse, les fournisseurs d'appliance comme Netezza ou Datallegro, et, bien entendu, face à la
forte poussée de Microsoft, dont la taille moyenne des entrepôts atteint désormais le téraoctet.v.berdot@01informatique.presse.fr
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