Les outils d’analyse de performance numérique se multiplient et les données accessibles sont toujours plus complexes et vastes #bigdata. Auparavant, l’accès à ces données était réservé à une élite maîtrisant les technologies dans lesquelles elles étaient emprisonnées. Aujourd’hui, alors que mesurer ses activités apparaît comme une évidence de survie, il n’a jamais été aussi facile de collecter des données, en particulier sur internet.
Mais que sont les données sans compréhension? Quel usage peut-on faire de milliers voire de milliard de lignes de bases de données si on ne peut les faire parler? Tirer les enseignements de ces données est aujourd’hui presque plus important que de les collecter correctement. Un métier propre à ces tâches est même apparu : les fameux data scientist!
Tout le monde n’a pas besoin d’un avion pour se rendre au travail le matin. Une voiture ou même un vélo, selon la distance à parcourir et ses moyens, peut largement suffire. Quand on y pense, il serait même ridicule de prendre un avion pour parcourir 2 km! Il en est de même pour les solutions de visualisation. Ce marché est vaste et se démocratise fortement depuis quelques années. Il comporte de nombreux joueurs, chacun ayant ses spécificités propres en matière de fonctionnalités, de limites et bien sûr de coûts, celui de certains outils pouvant se chiffrer à plusieurs centaines de milliers des dollars. L’un des marchés en plus grande croissance actuellement est sans doute celui des organisations n’ayant ni le budget, ni les compétences, ni le temps pour vraiment tirer profit d’un outil de dashboarding haut de gamme.
« Tout le monde n’a pas besoin d’un avion pour se rendre au travail le matin. »
Cela ne signifie pas qu’il faut être approximatif ou inexact. Il faut juste trouver chaussure à son pied. Le marché commence aujourd’hui à rendre accessible des solutions de visualisation aux petites organisations, qui n’ont pas les moyens de se payer une équipe d’analystes et de développeurs élites pour s’occuper de la visualisation de leurs données.
Ces organisations ont besoin de solutions simples et accessibles, à faible coût. C’est d’ailleurs cette philosophie qu’a mise de l’avant Google lors du lancement de Data Studio Standard et Data Studio 360 :
« One of the fundamental ideas behind Data Studio is that data should be easily accessible to anyone in an organization. We believe that as more people have access to data, better decisions will be made. »
Sur ce plan, l’un des concurrents directs de Data Studio est l’outil de Microsoft Power BI, fruit de l’acquisition de Datazen Software par Microsoft en avril 2014.
Avec le lancement de Data Studio 360 annoncé en mars 2016, Google vient désormais jouer dans la cour des fournisseurs d’outil de visualisation de données. Mais Data Studio compétitionne-t-il vraiment Microsoft Power BI? À l’heure actuelle, une comparaison stricte serait biaisée, voire impossible, dû au fait que Power BI est un outil établi alors que Google Data Studio sort tout juste de sa version Béta. Prêtons-nous quand même à l’exercise.
Variété des connecteurs
Sur le plan des connecteurs accessibles, Power BI propose une gamme beaucoup plus étendue que celle de Google Data Studio. Par contre, le fait que la plupart des connecteurs avec les produits Google — dont Google Sheet, l’équivalent Excel de la suite bureautique Google — soient accessibles avec Data Studio est une réelle force, en particulier quand on constate l’omniprésence de Google Analytics en mesure et Google Adwords en publicité pour une majorité de sites.
Facilité d’utilisation et travail collaboratif
Un autre point démarquant Google Data Studio est sa facilité d’utilisation et son interface épurée, toujours dans l’esprit de rendre accessibles les données à un maximum de personnes. La possibilité de travailler simultanément sur le même tableau de bord est appréciable et offre les mêmes avantages que la suite bureautique Drive (Sheet / Slides / Docs / Forms).
Deux ADN très différents, deux philosophies très différentes
La différence majeure entre les deux outils outre l’ADN de la maison-mère qui transpire pour chaque produit est que Google Data Studio se positionne clairement comme un outil de type Cloud. Power Bi se décline en trois outils distincts (Power BI desktop, Power BI mobile et la version Cloud Power BI embedded) tandis que Data Studio se présente uniquement sur le Cloud. Google a même poussé cette philosophie de rejet du reporting classique jusqu’à ne pas proposer l’export des données dans Data Studio, dans l’objectif d’encourager ses utilisateurs à consommer des données dynamiques plutôt que statiques. Enfin, Power Bi facture ses utilisateurs au poids de données qu’ils utilisent (la version gratuite de l’outil permet d’utiliser jusqu’à 1 Go de données) alors que Data Studio a fait le choix de limiter ses utilisateurs dans sa version standard (gratuite) à 5 dashboards par compte utilisateur (la version payante allant jusqu’à 1000 dashboards par utilisateur).
En Conclusion
Ayant encore du chemin à faire, Data Studio 360 s’avère une solution prometteuse. Nous assistons ici à l’émergence d’un nouveau duel Google / Microsoft, chacun des outils étant fortement influencé par les lignes directrices respectives des deux enseignes — et supporté par une horde de fidèles adeptes! Bien que les deux outils aient leur raison d’être, vous aurez sans doute deviné derrière lequel nous nous rangeons. 😉
La version gratuite de Data Studio est désormais accessible au public. Bien que non aboutie à l’heure actuelle, des ajouts la rendront réellement mature dans un futur très proche. Nous avons hâte de les découvrir!
