Jun 19, 2025

Pour l'analyse de la donnée, la BI n'est plus le seul canal. Le constat n'a rien de nouveau, mais il alimente le propos de Gartner quant à l'une des dynamiques actuelles du marché. En l'occurrence, la tendance de fournisseurs évoluant sur des segments adjacents - en tête desquels les SGBD et les "applications orientées IA" - à intégrer la dimension ABI ( analytics & business intelligence Sur le plan fonctionnel, le cabinet américain définit les plates-formes ABI à l'aune de 12 éléments "critiques". Dans les grandes lignes : Visualisation Prise en charge des visualisations personnalisées, intégration de bibliothèques de graphe, gestion de la géocartographie, recommandation des formats à utiliser en fonction des types de données, etc. Gestion de contenu Pilotage, par les admins et les data stewards , de la sécurité, de la certification et du cycle de vie du contenu analytique. Reporting Préparation de données Gestion du glisser-déplacer, combinaison de données issues de différentes sources, création de modèles d'analytique (mesures, pipelines, groupes, hiérarchies...), etc. Insights automatisés Ces fonctionnalités doivent prendre en compte les données d'usage et de feedback pour afficher les infos pertinentes vis-à-vis du rôle de l'utilisateur et du use case Requêtes en langage naturel Connexion / intégration de sources de données Catalogue analytique Curation de contenu sous une forme de type portail. Partage, recherche et certification de dashboards , rapports et datasets Couche de métriques Définition de métriques as code , gouvernance depuis les data warehouses et livraison aux applications en aval. Analyse embarquée Intégration, par API et SDK, de capacités analytiques au sein d'applications, de sites et de portails. Prise en charge de rapports et de dashboards interactifs et personnalisables. Gestion du write-back et du déclenchement de workloads Administration de la plate-forme Suivi de l'usage et des performances, gestion des coûts, priorisation des tâches, recommandations d'optimisation des datasets et des rapports. Génération de langage naturel Production de réponses écrites ou vocales. Possibilité de régler le niveau de détail, la verbosité et le ton. Vingt fournisseurs, six "leaders" Pour figurer dans le dernier Magic Quadrant de l'ABI, il fallait proposer au moins 8 de ces 12 éléments. D' une année à l'autre, pas de changements dans le carré des "leaders". S'y trouvent toujours Google, Microsoft, Oracle, Qlik, Tableau (Salesforce) et ThoughtSpot. Sur l'axe "exécution", traduisant la capacité à répondre effectivement à la demande du marché, la situation est la suivante : Sur l'axe "vision", reflétant les stratégies : Prix élevés chez Google... L'an dernier, Gartner avait salué les connexions entre Looker et les autres produits data/IA de Google. Autres points forts : la "composabilité" de l'offre (à travers le niveau d'intégration avec les plates-formes BI tierces) et sa notoriété sur ce segment de marché. Cette fois, la gouvernance et l'administration valent un bon point à Google. Entre autres au niveau de la certification du contenu, du contrôle d'accès (isolation des sources de données par API) et de la prise en charge de multiples instances de dev/test/prod. Gartner y ajoute la couche sémantique ouverte et un modèle de tarification jugé "simplifié". Il l'illustre notamment par l'intégration de la brique GenAI dans la licence par utilisateur. En 2024, Gartner avait noté que Looker n'était pas, avec son approche code-first , le mieux adapté aux métiers. Il avait aussi souligné la marge de progression sur le data storytelling et sur les insights automatisés (en natif, pas de clustering ni de détection d'anomalies). Cette fois, l'accent est mis sur les prix, "relativement élevés" par rapport à ceux que pratiquent les autres fournisseurs classés au Magic Quadrant. Assez, selon certains clients, pour constituer une barrière à des déploiements à grande échelle. Google reste par ailleurs en retard sur le développement de capacités collaboratives orientées sur les consommateurs d' analytics . Et Looker demeure perçu comme un outil essentiellement à destination des développeurs, avec son approche API-first ... et en augmentation chez Microsoft L'an dernier, Gartner avait salué le niveau d'intégration de Power BI avec Microsoft 365, Azure et Dynamics. Ainsi que les jonctions avec Power Apps et Power Automate. Il avait aussi crédité Microsoft d'un bon point pour les fonctionnalités GenAI développées sous la marque Copilot. Le groupe américain a conservé sa position dominante sur le marché de l'ABI et dans ce contexte, le vivier de compétences est abondant. La marque Copilot, "plus reconnue que les autres", fait toujours mouche auprès de Gartner. Qui apprécie aussi l'intégration de Power BI dans la stack Microsoft Fabric. En 2024, Microsoft ne s'était pas distingué sur l'interopérabilité, en tout cas en l'état de la composante OneLake de Fabric. Gartner avait en outre pointé le déploiement de Power BI limité à Azure et la gouvernance "délicate" du produit (la facilité de mise en place tendant à entraîner une prolifération des déploiements). Cette année encore, Gartner mentionne l'exécution limitée à Azure, même si Microsoft gère les lakehouses tiers. Autre point de vigilance : la tarification. D'un côté, après l'augmentation récemment appliquée sur les licences Pro et Premium. De l'autre, au vu des doutes sur la continuité des remises négociées antérieurement au passage à Fabric. Attention également aux manques en matière d'isolation des workloads L'offre BI d'Oracle, moins intéressante sans Fusion et/ou OCI L'an dernier, Gartner avait apprécié l'inscription de l'offre d'Oracle dans une "logique écosystème" couvrant aussi infrastructure, data management et applicatifs. Il avait aussi salué les capacités de gestion et d'intégration des données. Cette fois, Oracle a droit à un bon point pour les améliorations qu'il a apportées sur la partie IA. Autre point fort : la préparation de données, avec une "interface intuitive" et des "fonctionnalités avancées" (on nous cite notamment le profilage sémantique et les recommandations de réparation automatisées). Gartner y ajoute le niveau d'intégration avec la plupart des applications Fusion. En 2024, le vivier de compétences n'était pas le point fort. Difficile, en tout cas, de trouver des ressources familières à la foi d'OCI et de l'offre ABI. Cette dernière avait par ailleurs "moins de valeur" si on n'utilisait pas le reste de l'écosystème Oracle, avait fait remarquer Gartner. L'un et l'autre constat valent toujours ; l'adoption est d'ailleurs "minimale" hors de la clientèle Oracle. Attention aussi à la complexité d'exploitation hors du segment des plus grandes entreprises. Qlik manque toujours d'un écosystème en propre L'an dernier, Gartner avait apprécié l'apport de Talend sur l'intégration de données. Il avait aussi souligné le "bond en avant" de Qlik sur la data science et les LLM. Cette fois, Qlik se distingue par ses taux de satisfaction et de rétention, cmme par son caractère "agnostique" (disponible sur les principaux clouds hyperscale et intégré à beaucoup de progiciels). Autre élément notable : la liberté dans l'exploration apportée par son modèle qui crée un index associatif de toutes les données chargées dans le système. En 2024, Gartner avait regretté que Qlik manque d'un écosystème cloud et/ou applicatif. Il avait aussi pointé le manque de solutions sectorielles robustes et la perte de parts de marché. L'absence d'écosystème cloud et/ou applicatif vaut encore cette année. Elle complique la prospection auprès de qui recherche une solution intégrée. Gartner pointe aussi l'absence de différenciation sur la partie langage naturel. Et questionne l'intégration cloud (pas d'architecture serverless , mais un cache in-memory pour passer à l'échelle). Tableau, possiblement coûteux et complexe L'an dernier, Gartner avait salué la décision de Salesforce de maintenir un management propre à Tableau. Il y avait ajouté la croissance de l'activité et la composabilité de l'offre (entre autres pour ses briques VizQL et Tableau Pulse). Cette fois, les bons points vont à la communauté d'utilisateurs, à la flexibilité de Tableau Server (déployable chez les principaux CSP) et à l'aspect insights automatisés (Einstein Discovery pour l'analyse des facteurs clés, Data Guide pour l'analyse de corrélation, Tableau Pulse pour le suivi des tendances entre outils collaboratifs...). En 2024, Gartner avait souligné la nécessité de développer le positionnement de Tableau au sein du Data Cloud de Salesforce pour le rendre plus concurrentiel. Il avait aussi alerté sur la structure de prix (Tableau Embedded Analytics, facturé à l'usage, ayant complexifié un modèle traditionnellement fondé sur les rôles) et sur la complexification du portefeuille produit. Ce dernier point reste d'actualité, en tout cas pour le package cloud. Gartner y ajoute le coût des licences, l'absence d'intégration d'outils BI tiers au niveau de la fonction catalogue et les faiblesses sur la gestion des requêtes en langage naturel (pas de write-back natif, ni de suggestions). Tableau reste en outre perçu comme un généraliste alors même qu'il propose des "accélérateurs" sectoriels - susceptibles néanmoins de ne pas couvrir pleinement les besoins. L'ère GenAI, point d'interrogation pour ThoughtSpot L'an dernier, Gartner avait souligné la diffusion de la GenAI chez ThoughtSpot, en particulier sous le prisme du data storytelling . Il avait aussi salué la composabilité de l'offre, entre options bring your own model et framework ThoughtSpot Sync. Cette fois, les insights automatisés font mouche, comme la gestion des requêtes en langage naturel. Idem pour la partie analyse embarquée (assortie d'un environnement low code et d'un playground pour les devs). Gartner évoque aussi l'intérêt croissant du marché pour ThoughtSpot. En 2024, le manque d'écosystème cloud et/ou applicatif fut consigné en point faible. Gartner avait aussi questionné la capacité de ThoughtSpot à maintenir le caractère différencié de ses produits dans le contexte de la vague GenAI. Et noté une marge de progression sur l'intégration de la data science comme des fonctionnalités avancées de dataviz Cette année encore, le maintien de la différenciation pose question. Comme le manque d'écosystème cloud et/ou applicatif. En parallèle, les capacités gagneraient à être améliorées sur la partie catalogue (interopérabilité avec d'autres fournisseurs) et sur les insights automatisés (intervention manuelle nécessaire pour identifier les clusters). * Gartner définit l'ABI comme un "terme ombrelle qui inclut les applications, l'infrastructure, les outils et les bonnes pratiques permettant l'accès à l'information et son analyse pour améliorer et optimiser les décisions et la performance". Illustration © Pro motion pic